رديابي غيرفعال هدف با استفاده از صافي كالمن تطبيقي توسعه يافته و مكعبي با روش شبكه عصبي

در اين مقاله يك ساختار شبكه عصبي براي رديابي غيرفعال يك هدف توسط يك مشاهده گر ارائه مي شود. از آن جايي كه معادلهي اندازه گيري رديابي غيرفعال غير خطي است، از روشهاي صافي كالمن توسعه يافته (EKF) و صافي كالمن مكعبي (CKF استفاده مي شود. كارايي صافي هاي كالمن وابستگي زيادي به كوواريانس نويز اندازه گيري (R) دارد. از آن جايي كه اطلاع دقيق از R مشكل است و با تغييرات محيطي تغيير مي كند، يك صافي تطبيقي برخط ارائه مي شود. ساختار تطبيقي بر اساس شبكه عصبي پرسپترون دو لايه است و جهت تنظيم از روش شديد ترين فرود، وزن هاي اين شبكه به روز رساني مي شود. نتايج شبيه سازي كارايي روش پيشنهادي را تاييد مي كند.