Sensor registration using neural networks

Karniely H.; Siegelmann H.T.

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Sensor registration using neural networks

机译：使用神经网络进行传感器配准

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One of the major problems in multiple sensor surveillance systems is inadequate sensor registration. We propose a new approach to sensor registration based on layered neural networks. The nonparametric nature of this approach enables many different kinds of sensor biases to be solved. As part of the implementation we develop some modifications to the common network training algorithm to tackle the inherent randomness in all components of the training set

机译：多传感器监视系统中的主要问题之一是传感器注册不足。我们提出了一种基于分层神经网络的传感器配准的新方法。这种方法的非参数性质可以解决许多不同种类的传感器偏差。作为实现的一部分，我们对通用网络训练算法进行了一些修改，以解决训练集中所有组件固有的随机性

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来源
《IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems》 |2000年第1期|p.85-101|共17页
作者
Karniely H.; Siegelmann H.T.;
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作者单位

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类航空;
关键词
feedforward neural nets; learning (artificial intelligence); radar tracking; sensor fusion; surveillance; target tracking; tracking filters; data association; gradient descent learning; inherent randomness; layered neural networks; multiple sensor surveillance syst;

机译：前馈神经网络;学习（人工智能）;雷达跟踪;传感器融合;监视;目标跟踪;跟踪过滤器;数据关联;梯度下降学习;固有随机性;分层神经网络;多传感器监视系统;

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