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摘 要:本发明提出一种基于深度聚类的极坐标动态规划无源协同定位方法。该方法首先提出了环境变量学习过程,用以确定空间转移伸缩量,并结合误差传递理论求出非线性测量空间内有效转移范围。第二,首次在极值理论确定的回溯阈值内加入抗干扰因子,最终确定基于深度聚类的动态规划算法的回溯阈值。第三,提出一种基于深度聚类的动态规划算法,在测量空间进行目标检测与跟踪。最后,对目标状态进行扩维,从而包括辐射源状态,并提出一种基于关联预测协方差的扩展卡尔曼滤波算法,对扩维后的状态进行联合估计。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201710225331.9 | 专利名称: | 基于深度聚类的极坐标动态规划无源协同定位方法 |
申请日: | 2017-04-07 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G01S5/00搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |