基于神经网络的机动频率自适应调整

资 源 简 介

基于神经网络的机动频率自适应调整

详 情 说 明

基于神经网络的机动频率自适应调整是一种智能化的目标跟踪方法，它通过神经网络模型实时感知目标运动状态的变化，动态调整跟踪算法的更新频率。这种技术能够显著提升复杂场景下的跟踪效率，尤其适用于高速机动目标的持续锁定。

核心思路是利用神经网络对目标的运动特征进行在线学习。系统首先提取目标的运动参数、轨迹变化率等特征作为网络输入，经过多层非线性变换后输出当前最优的采样频率建议值。与传统固定频率跟踪相比，该方法具有三个突出优势：一是当目标突然加速或变向时能自动提高采样率，避免跟丢目标；二是在目标匀速运动阶段降低采样率，节省计算资源；三是通过端到端训练使频率调整策略与具体跟踪算法形成协同优化。

实现过程中需要注意网络结构的轻量化设计，确保频率决策的实时性。同时建议采用在线学习机制，使网络能持续适应目标的运动模式变化。这种方法已被验证能有效平衡跟踪精度与计算开销的矛盾，在无人机监视、智能交通等领域具有应用潜力。