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摘要
文章针对传统的目标跟踪算法在雷达观测信息丢失的情况下出现跟踪误差较大或无法进行目标跟踪的问题，提出了一种基于长短期记忆网络(LSTM)的雷达目标跟踪算法。在雷达观测值正常时，利用LSTM网络的记忆函数的特性，对雷达的观测值进行训练并预测；当雷达观测值丢失时，利用LSTM网络为EKF算法提供观测值的预测值，以保证继续对目标的跟踪，达到降低目标跟踪误差的目的。本文通过雷达实测数据对LSTM网络进行训练，并针对两种不同的运动状态进行了仿真验证分析，结果表明，文章提出的目标跟踪算法在雷达的观测值丢失的情况下仍然可以对目标进行跟踪，并有效地降低了目标跟踪的误差。
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