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基于神经网络的空间目标轨迹跟踪系统的研究的开题报告一、选题背景与意义：空间目标跟踪是空间探测、导航与控制中的重要问题，目标跟踪的准确性直接影响任务的成功与失败，因此研究基于神经网络的空间目标轨迹跟踪系统具有重要的实用价值与理论意义。传统的空间目标跟踪算法主要基于费舍尔信息矩阵，这种方法通常使用线性卡尔曼滤波器（LKF）和扩展卡尔曼滤波器（EKF）来估计目标的状态。但是这种方法存在一些问题，例如在非线性系统中，这种方法无法保持较好的跟踪性能，而且对噪声鲁棒性较低，在一些实际应用中不稳定，因此需要一种更为有效、更为健壮的跟踪算法。神经网络是一种具有自适应性、非线性映射、并行处理等优点的方法，近年来在目标跟踪领域也有广泛的应用。基于神经网络的跟踪算法通常使用反向传播（BP）算法进行模型训练，并建立起神经网络模型对目标的轨迹进行预测和跟踪，跟踪效果较为稳定和良好。因此，本文将研究基于神经网络的空间目标轨迹跟踪系统，旨在探索利用神经网络提高空间目标跟踪算法的跟踪性能、鲁棒性以及实时性等方面的问题。二、研究内容与技术路线：本文将重点研究基于神经网络的空间目标轨迹跟踪系统的实现与算法优化，主要研究内容包括：1、研究神经网络结构与学习算法：探究常用的神经网络结构，并结合目标跟踪的问题提出最优结构和神经网络的学习算法，以提高跟踪算法的精度和实时性。2、研究数据预处理方法：对于空间目标轨迹数据，不同的噪声和不确定性将影响跟踪算法的精度和可靠性。因此，研究有效的数据预处理方法，对传感器数据进行预处理，以提高数据质量。3、研究轨迹预测与跟踪算法：研究基于神经网络的轨迹预测和跟踪算法，有效地解决了目标轨迹预测和位置估计的问题，并且适用于不同的系统和场景。4、验证与实验分析：设计、构建基于神经网络的空间目标跟踪系统，在指定的场景中进行实验，对系统的跟踪性能、实时性等指标进行测试和分析，评估该系统的可行性和有效性。三、拟定技术路线：本文主要技术路线如下：第一阶段：研究神经网络模型搭建与训练方法，明确研究目标和研究方法。第二阶段：建立空间目标数据集，并进行数据预处理，包括数据清洗、标准化等工作。第三阶段：设计基于神经网络的轨迹预测与跟踪算法，包括数据预测、数据过滤和位置估计等关键环节。第四阶段：验证与实验分析，进行实际实验并进行数据处理和结果分析，在性能、实时性、可靠性等角度评估系统的表现。四、预期成果：本文拟实现基于神经网络的空间目标轨迹跟踪系统，并取得如下预期成果：1、研究出一种能够有效应对空间目标不确定性和噪声的跟踪算法。2、设计了一种更为适用于不同系统和场景的基于神经网络的轨迹预测和跟踪算法。3、构建了专门的空间目标轨迹数据集，并研究了数据预处理方法。4、评估了

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