针对毫米波雷达虽能获取极坐标下目标数据,但无法直接获取目标物位移分量且受系统噪声影响无法进行高精度定位跟踪的问题,提出一种利用反向传播(BP)神经网络校正扩展卡尔曼算法的无人帆船目标物的精确定位方法.通过扩展卡尔曼算法融合毫米波雷达数据,估计动态目标直角坐标系下的位移分量;并用BP神经网络算法校正扩展卡尔曼滤波器,以降低动态目标物运动的不确定性及噪声影响.仿真结果表明,该方法能够降低系统噪声的影响,更准确地进行目标物的定位追踪.
无人帆船目标物 神经网络 扩展卡尔曼 定位追踪