结合基于创新的注意力机制的卡尔曼网络集合，用于实现鲁棒的目标跟踪

《Information Fusion》：Ensemble of KalmanNets with Innovation-Based Attention for Robust Target Tracking

本文提出了一种基于多模型卡尔曼滤波与神经网络的集成跟踪框架EnsKNets，通过动态权重融合不同运动模型的预测，结合创新注意力机制提升模式选择可解释性。实验表明，该框架在噪声敏感、缺失测量和跨分布场景中均表现出优越的跟踪性能，显著优于传统IMM滤波器及现有数据驱动方法。

　　本文探讨了一种新的目标跟踪方法，旨在解决传统模型驱动跟踪算法在跟踪机动目标时面临的性能下降问题。目标动态模型的不确定性通常是造成这一问题的主要原因，而本文提出的方法通过结合多个神经辅助卡尔曼滤波器（KalmanNet）在一个多模型框架内，提升了跟踪系统的适应性和鲁棒性。该方法借鉴了传统的交互多模型（IMM）滤波技术，同时引入了基于创新的注意力机制，以增强跟踪结果的可解释性。实验结果表明，该方法在跟踪机动目标时，相比单一卡尔曼滤波器，能够实现更低的估计偏差和方差，从而提高了整体性能。

目标状态估计是目标跟踪任务中的关键环节，准确的状态估计能够通过可靠的跟踪算法实现。在贝叶斯递归状态估计框架中，这一任务通常通过准确描述目标动态状态的时间模型来解决。1960年，Kalman引入了卡尔曼滤波器（KF），这是一种针对线性系统和高斯噪声的最优估计方法。KF因其最小的复杂度和坚实的理论基础，成为离散时间系统中状态估计的理想方案。

然而，在强非线性动态系统中，依赖线性化可能导致显著的误差，有时甚至引起滤波器发散或不可靠的状态估计。无迹卡尔曼滤波器（UKF）通过使用无迹变换，传播一组精心选择的西格玛点通过非线性系统，从而解决了这些问题。UKF避免了显式线性化和雅可比矩阵计算带来的近似误差，同时仍然能够实现状态估计均值和协方差的二阶精度。

当目标状态分布为非高斯分布时，粒子滤波器（PF）通常优于基于高斯的滤波器。PF通过加权粒子来表示概率分布，能够更准确地捕捉复杂的分布形态，并通过重要性采样直接将非线性约束纳入考虑。但需要注意的是，随着粒子数量的增加，PF的精度提高，同时计算复杂度也会显著上升。

跟踪具有不规则机动的目标仍然是传感器融合领域的一个重大挑战。Li和Jilkov提出，准确建模目标的运动对于最优跟踪至关重要。将目标动态建模为跳跃马尔可夫过程是一种有用的策略，尤其是在这些动态随时间变化的情况下。这种方法涉及使用一组SS模型来描述目标的动态，其中每个模型代表特定的动态行为。在每个时间步长，目标的运动可以由这些模型中的一个来描述。在利用这一方法的算法中，交互多模型（IMM）算法已被证明在跟踪机动目标方面非常有效。

目标运动的不可预测性，尤其是在复杂和非线性环境中，要求创建稳定、鲁棒的算法。如果没有有效的机动检测和补偿，跟踪性能可能会下降，甚至导致滤波器发散。因此，持续改进能够应对这些挑战的算法对于保持跟踪系统的安全性和有效性至关重要。

与此同时，近年来深度学习（DL）的进展在现实应用中展现出巨大的潜力。特别是长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）等递归神经网络（RNN），已被证明在分析序列数据方面非常有效，并被成功应用于状态估计。此外，基于Transformer的架构也显示了其在处理时间依赖关系方面的优势。

神经网络（NN）能够从数据中学习复杂的模式，为机动目标跟踪（MTT）提供了有前景的解决方案。通过直接从数据中学习，神经网络可以适应动态场景，减少对预定义分析模型的依赖。

在文献[10]中，Liu等人提出了DeepMTT，这是一种基于堆叠双向LSTM（BiLSTM）的神经架构，通过滑动窗口捕获雷达观测中的时间依赖性，生成用于UKF生成状态估计的校正项。由于其出色的跟踪性能，DeepMTT在航空交通管制（ATC）领域建立了新的状态估计基线。

在文献[11]中，Liu等人开发了一个基于NN的跟踪系统，利用角速度估计来预测目标机动期间的状态转移。该系统有效地检测了机动，为传统IMM框架提供了一个高效的替代方案，优于文献[10]中的方法。

在文献[12]中，Zhao等人利用Transformer编码器处理雷达测量数据，为时间卷积网络（TCN）提供更深入的时间洞察，以生成准确的目标状态估计。随后，在文献[13]中，Zhang等人进一步改进了Zhao的方法，提出了基于Transformer的机动目标跟踪（TrMTT），一种编码器-解码器Transformer架构，实现了更好的跟踪性能。

尽管上述方法在跟踪性能上表现出色，但它们的实用性受限于对滑动窗口缓冲和移动平均平滑的依赖。大多数这些方法以端到端的方式处理雷达测量数据，这限制了通过分析模型整合先验知识的能力。相比之下，DeepMTT的操作方式偏离了传统的端到端方式，而是利用NN校正UKF生成的后验状态估计，从而促进先验知识的整合。然而，其实时适用性仍然受到滑动窗口和平均机制的限制。

从工业角度来看，在跟踪系统中保持一定程度的可解释性至关重要，因为它有助于正确理解误差并设计改进系统鲁棒性和适应不同场景的对策。在此背景下，将NN的整合限制在贝叶斯框架内的特定任务似乎是一个关键方法，以实现可解释的NN跟踪系统和提升性能。

在文献[14]中，Deng等人将LSTM基的NN与传统IMM滤波器结合，以预测运动模型的概率，优化模型交互和滤波，减少识别延迟和估计误差。

在文献[15]、[16]、[17]中，提出了将NN整合到KF框架中的方法，称为Mnemonic KF。它使用LSTM基的NN直接从数据中学习目标动态，而不是定义分析的运动模型。这允许在模型不匹配的情况下，通过调整模型概率来提升跟踪性能。在文献[18]中，雷达测量数据被处理以推导运动模型的线性形式用于KF。在文献[19]中，提出了一种有效融合数据驱动和模型驱动（MB）目标动态的方法，以提高跟踪性能，通过学习一个平衡系数来替代传统卡尔曼增益。

在文献[20]、[21]中，Yan等人将带有记忆增强的GRU整合到贝叶斯框架中，以解决分析模型不匹配的问题，捕捉复杂的循环机动模式，并实现对噪声传感器测量的数据驱动融合。这种方法改进了目标动态的建模，并增强了跟踪的鲁棒性。

最近的努力集中在将神经网络整合到贝叶斯递归估计框架中，以提高目标跟踪性能。例如，Shen等人提出了机动补偿强跟踪器（MCST），该方法结合了Bi-LSTM架构与机动补偿和注意力模块，同时保持了贝叶斯滤波器的递归预测-更新结构。同样，Lin等人提出了注意力滤波（AF）框架，用学习的注意力机制替代卡尔曼增益，以平衡MB先验和传感器证据。虽然这两种方法都产生了有竞争力的结果，但也突显了将数据驱动组件与模型驱动滤波结合的持续挑战，尤其是在处理不确定性并确保泛化性方面。

在我们之前的工作中[24]，我们实验了一种类似于IMM框架的集成架构，用于融合数据驱动的KF状态估计，称为KalmanNets[25]。每个KalmanNet使用不同的运动模型来过滤传感器测量数据。集成架构通过动态计算目标模式似然来学习融合它们，预测每个KalmanNet的校正项，从而补偿模型不匹配。

在本文中，我们重新审视了文献[24]中的架构，提升其适应不同场景的能力，并对其计算框架进行了一些改进，以提高其性能。总结来说，本工作的主要贡献包括：

- 设计了一种基于集成的跟踪框架，通过RNN融合多个专门用于跟踪不同运动模型的目标KalmanNet，从而实现对多样运动模式的自适应状态估计，并在跟踪机动目标时显著提高性能。
- 通过将目标运动模式估计作为辅助任务，解决多任务学习（MTL）问题，从而有效减少过拟合。
- 引入了一种可解释的、基于创新的注意力机制，受到传统模型驱动跟踪算法启发，特别是IMM滤波器的启发，指导运动模式估计和集成预测，强调最可能的运动模型。
- 提出了一种全面的实验评估框架，能够区分广泛参数范围下的性能，包括对分布外轨迹、不同测量噪声水平和缺失测量的敏感性分析。据我们所知，这构成了数据驱动跟踪系统的一种新颖评估框架。

本文的其余部分如下：在第2节中，我们介绍MTT问题，并回顾如何通过MB框架和KalmanNet[25]来解决它；在第3节中，我们描述集成架构，引入基于创新的注意力机制；在第4节中，我们介绍实验设置并分析跟踪结果；最后，在第5节中，我们通过评论所提出MTT方法的优缺点，列出可能的未来发展方向和最有前景的研究方向，得出一些结论。

目标状态估计是目标跟踪中的关键任务。实现可靠且一致的跟踪算法可以达到准确的目标状态估计。在贝叶斯递归状态估计框架中，这一任务通过应用准确描述目标动态状态随时间变化的数学模型来解决。

1960年，Kalman提出了卡尔曼滤波器（KF），这是一种针对线性系统和高斯噪声的开创性最优估计方法。KF的最小复杂度和坚实的理论基础使其成为离散时间系统中状态估计的理想解决方案，这些系统可以通过SS模型描述。

在具有强非线性动态的系统中，依赖线性化可能导致显著的误差，有时甚至导致滤波器发散或不可靠的状态估计。无迹卡尔曼滤波器（UKF）通过使用无迹变换解决了这些问题，该方法传播一组精心选择的西格玛点通过非线性系统。这种方法避免了显式的线性化需求，避免了雅可比矩阵计算带来的近似误差，同时仍然能够实现状态估计均值和协方差的二阶精度。

当目标状态分布为非高斯分布时，如外部约束限制运动时，粒子滤波器（PF）通常优于基于高斯的滤波器。通过加权粒子来表示概率分布，PF可以更准确地捕捉复杂的分布，同时通过重要性采样直接将非线性约束纳入考虑。但需要指出的是，随着粒子数量的增加，PF的精度提高，但计算复杂度也显著上升。

然而，跟踪表现出不规则机动的目标仍然是传感器融合社区的一个重大挑战。Li和Jilkov提出，准确建模目标的运动对于最优跟踪至关重要。将目标动态建模为跳跃马尔可夫过程是一种有用的策略，尤其是在这些动态随时间变化的情况下。这种方法涉及使用一组SS模型来描述目标的动态，其中每个模型代表特定的动态行为。在每个时间步长，目标的运动可以由这些模型中的一个来描述。在利用这一方法的算法中，交互多模型（IMM）算法已被证明在跟踪机动目标方面非常有效。

目标运动的不可预测性，尤其是在复杂和非线性环境中，要求创建稳定、鲁棒的算法。如果没有有效的机动检测和补偿，跟踪性能可能会下降，甚至导致滤波器发散。因此，持续改进能够应对这些挑战的算法对于保持跟踪系统的安全性和有效性至关重要。

同时，最近的深度学习（DL）进展在现实应用中显示出巨大的潜力。特别是长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）等递归神经网络（RNN），以及最近的基于Transformer的架构，已被证明在分析序列数据方面非常有效，并被成功应用于状态估计。

神经网络（NN）能够从数据中学习复杂的模式，为机动目标跟踪（MTT）提供了有前景的解决方案。通过直接从数据中学习，神经网络可以适应动态场景，减少对预定义分析模型的依赖。

在文献[10]中，Liu等人引入了DeepMTT，这是一种基于堆叠双向LSTM（BiLSTM）的神经架构，它通过滑动窗口捕捉雷达观测中的时间依赖性，生成用于UKF生成状态估计的校正项。由于其出色的跟踪性能，DeepMTT在MTT解决方案中建立了新的状态估计基线，特别是在航空交通管制（ATC）领域。

在文献[11]中，Liu等人开发了一个基于NN的跟踪系统，利用角速度估计来预测目标机动期间的状态转移。该系统有效检测了机动，为传统IMM框架提供了一个高效的替代方案，优于文献[10]中的方法。

在文献[12]中，Zhao等人利用Transformer编码器处理雷达测量数据，为时间卷积网络（TCN）提供更深入的时间洞察，以生成准确的目标状态估计。随后，在文献[13]中，Zhang等人进一步改进了Zhao的方法，提出了基于Transformer的机动目标跟踪（TrMTT），一种编码器-解码器Transformer架构，实现了更好的跟踪性能。

尽管上述方法在跟踪性能上表现出色，但它们的实用性受限于对滑动窗口缓冲和移动平均平滑的依赖。大多数这些方法以端到端的方式处理雷达测量数据，这限制了通过分析模型整合先验知识的能力。相比之下，DeepMTT的操作方式偏离了传统的端到端方式，而是利用NN校正UKF生成的后验状态估计，从而促进先验知识的整合。然而，其实时适用性仍然受到滑动窗口和平均机制的限制。

从工业角度来看，在跟踪系统中保持一定程度的可解释性至关重要，因为它有助于正确理解误差并设计改进系统鲁棒性和适应不同场景的对策。在此背景下，将NN的整合限制在贝叶斯框架内的特定任务似乎是一个关键方法，以实现可解释的NN跟踪系统和提升性能。

在文献[14]中，Deng等人将LSTM基的NN与传统IMM滤波器结合，以预测运动模型的概率，优化模型交互和滤波，减少识别延迟和估计误差。

在文献[15]、[16]、[17]中，提出了将NN整合到KF框架中的方法，称为Mnemonic KF。它使用LSTM基的NN直接从数据中学习目标动态，而不是定义分析的运动模型。这允许在模型不匹配的情况下，通过调整模型概率来提升跟踪性能。在文献[18]中，雷达测量数据被处理以推导运动模型的线性形式用于KF。在文献[19]中，提出了一种有效融合数据驱动和模型驱动（MB）目标动态的方法，以提高跟踪性能，通过学习一个平衡系数来替代传统卡尔曼增益。

在文献[20]、[21]中，Yan等人将带有记忆增强的GRU整合到贝叶斯框架中，以解决分析模型不匹配的问题，捕捉复杂的循环机动模式，并实现对噪声传感器测量的数据驱动融合。这种方法改进了目标动态的建模，并增强了跟踪的鲁棒性。

最近的努力集中在将神经网络整合到贝叶斯递归估计框架中，以提高目标跟踪性能。例如，Shen等人提出了机动补偿强跟踪器（MCST），该方法结合了Bi-LSTM架构与机动补偿和注意力模块，同时保持了贝叶斯滤波器的递归预测-更新结构。同样，Lin等人提出了注意力滤波（AF）框架，用学习的注意力机制替代卡尔曼增益，以平衡MB先验和传感器证据。虽然这两种方法都产生了有竞争力的结果，但也突显了将数据驱动组件与模型驱动滤波结合的持续挑战，尤其是在处理不确定性和确保泛化性方面。

在我们之前的工作中[24]，我们实验了一种类似于IMM框架的集成架构，用于融合数据驱动的KF状态估计，称为KalmanNets[25]。每个KalmanNet使用不同的运动模型来过滤传感器测量数据。集成架构通过动态计算目标模式似然来学习融合它们，预测每个KalmanNet的校正项，从而补偿模型不匹配。

在本文中，我们重新审视了文献[24]中的架构，提升其适应不同场景的能力，并对其计算框架进行了一些改进，以提高其性能。总结来说，本工作的主要贡献包括：

- 设计了一种基于集成的跟踪框架，通过RNN融合多个专门用于跟踪不同运动模型的目标KalmanNet，从而实现对多样运动模式的自适应状态估计，并在跟踪机动目标时显著提高性能。
- 通过将目标运动模式估计作为辅助任务，解决多任务学习（MTL）问题，从而有效减少过拟合。
- 引入了一种可解释的、基于创新的注意力机制，受到传统模型驱动跟踪算法启发，特别是IMM滤波器，以指导运动模式估计和集成预测，强调最可能的运动模型。
- 提出了一种全面的实验评估框架，能够区分广泛参数范围下的性能，包括对分布外轨迹、不同测量噪声水平和缺失测量的敏感性分析。据我们所知，这构成了数据驱动跟踪系统的一种新颖评估框架。

本文的其余部分如下：在第2节中，我们介绍MTT问题，并回顾如何通过MB框架和KalmanNet[25]来解决它；在第3节中，我们描述集成架构，引入基于创新的注意力机制；在第4节中，我们介绍实验设置并分析跟踪结果；最后，在第5节中，我们通过评论所提出MTT方法的优缺点，列出可能的未来发展方向和最有前景的研究方向，得出一些结论。

目标状态估计是目标跟踪中的关键任务。实现可靠且一致的跟踪算法可以达到准确的目标状态估计。在贝叶斯递归状态估计框架中，这一任务通常通过应用准确描述目标动态状态随时间变化的数学模型来解决。

在第2节中，我们首先回顾了文献[24]中提出的架构，并介绍了文献[25]中提到的KalmanNet如何应对MTT问题。在第3节中，我们描述了集成架构，引入了基于创新的注意力机制。在第4节中，我们展示了实验设置，并分析了跟踪结果。最后，在第5节中，我们通过评论所提出MTT方法的优缺点，列出了可能的未来发展方向和最有前景的研究方向，得出了一些结论。

在第2节中，我们首先回顾了文献[24]中提出的架构，并介绍了文献[25]中提到的KalmanNet如何应对MTT问题。在第3节中，我们描述了集成架构，引入了基于创新的注意力机制。在第4节中，我们展示了实验设置，并分析了跟踪结果。最后，在第5节中，我们通过评论所提出MTT方法的优缺点，列出了可能的未来发展方向和最有前景的研究方向，得出了一些结论。

在第2节中，我们首先回顾了文献[24]中提出的架构，并介绍了文献[25]中提到的KalmanNet如何应对MTT问题。在第3节中，我们描述了集成架构，引入了基于创新的注意力机制。在第4节中，我们展示了实验设置，并分析了跟踪结果。最后，在第5节中，我们通过评论所提出MTT方法的优缺点，列出了可能的未来发展方向和最有前景的研究方向，得出了一些结论。

在第2节中，我们首先回顾了文献[24]中提出的架构，并介绍了文献[25]中提到的KalmanNet如何应对MTT问题。在第3节中，我们描述了集成架构，引入了基于创新的注意力机制。在第4节中，我们展示了实验设置，并分析了跟踪结果。最后，在第5节中，我们通过评论所提出MTT方法的优缺点，列出了可能的未来发展方向和最有前景的研究方向，得出了一些结论。

在第2节中，我们首先回顾了文献[24]中提出的架构，并介绍了文献[25]中提到的KalmanNet如何应对MTT问题。在第3节中，我们描述了集成架构，引入了基于创新的注意力机制。在第4节中，我们展示了实验设置，并分析了跟踪结果。最后，在第5节中，我们通过评论所提出MTT方法的优缺点，列出了可能的未来发展方向和最有前景的研究方向，得出了一些结论。

在第2节中，我们首先回顾了文献[24]中提出的架构，并介绍了文献[25]中提到的KalmanNet如何应对MTT问题。在第3节中，我们描述了集成架构，引入了基于创新的注意力机制。在第4节中，我们展示了实验设置，并分析了跟踪结果。最后，在第5节中，我们通过评论所提出MTT方法的优缺点，列出了可能的未来发展方向和最有前景的研究方向，得出了一些结论。

在第2节中，我们首先回顾了文献[24]中提出的架构，并介绍了文献[25]中提到的KalmanNet如何应对MTT问题。在第3节中，我们描述了集成架构，引入了基于创新的注意力机制。在第4节中，我们展示了实验设置，并分析了跟踪结果。最后，在第5节中，我们通过评论所提出MTT方法的优缺点，列出了可能的未来发展方向和最有前景的研究方向，得出了一些结论。

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在第2节中，我们首先回顾了文献[24]中提出的架构，并介绍了文献[25]中提到的KalmanNet如何应对MTT问题。在第3节中，我们描述了集成架构，引入了基于创新的注意力机制。在第4节中，我们展示了实验设置，并分析了跟踪结果。最后，在第5节中，我们通过评论所提出MTT方法的优缺点，列出了可能的未来发展方向和最有前景的研究方向，得出了一些结论。

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在第2节中，我们首先回顾了文献[24]中提出的架构，并介绍了文献[25]中提到的KalmanNet如何应对MTT问题。在第3节中，我们描述了集成架构，引入了基于创新的注意力机制。在第4节中，我们展示了实验设置，并分析了跟踪结果。最后，在第5节中，我们通过评论所提出MTT方法的优缺点，列出了可能的未来发展方向和最有前景的研究方向，得出了一些结论。

在第2节中，我们首先回顾了文献[24]中提出的架构，并介绍了文献[25]中提到的KalmanNet如何应对MTT问题。在第3节中，我们描述了集成架构，引入了基于创新的注意力机制。在第4节中，我们展示了实验设置，并分析了跟踪结果。最后，在第5节中，我们通过评论所提出MTT方法的优缺点，列出了可能的未来发展方向和最有前景的研究方向，得出了一些结论。

在第2节中，我们首先回顾了文献[24]中提出的架构，并介绍了文献[25]中提到的KalmanNet如何应对MTT问题。在第3节中，我们描述了集成架构，引入了基于创新的注意力机制。在第4节中，我们展示了实验设置，并分析了跟踪结果。最后，在第5节中，我们通过评论所提出MTT方法的优缺点，列出了可能的未来发展方向和最有前景的研究方向，得出了一些结论。

在第2节中，我们首先回顾了文献[24]中提出的架构，并介绍了文献[25]中提到的KalmanNet如何应对MTT问题。在第3节中，我们描述了集成架构，引入了基于创新的注意力机制。在第4节中，我们展示了实验设置，并分析了跟踪结果。最后，在第5节中，我们通过评论所提出MTT方法的优缺点，列出了可能的未来发展方向和最有前景的研究方向，得出了一些结论。

在第2节中，我们首先回顾了文献[24]中提出的架构，并介绍了文献[25]中提到的KalmanNet如何应对MTT问题。在第3节中，我们描述了集成架构，引入了基于创新的注意力机制。在第4节中，我们展示了实验设置，并分析了跟踪结果。最后，在第5节中，我们通过评论所提出MTT方法的优缺点，列出了可能的未来发展方向和最有前景的研究方向，得出了一些结论。

在第2节中，我们首先回顾了文献[24]中提出的架构，并介绍了文献[25]中提到的KalmanNet如何应对MTT问题。在第3节中，我们描述了集成架构，引入了基于创新的注意力机制。在第4节中，我们展示了实验设置，并分析了跟踪结果。最后，在第5节中，我们通过评论所提出MTT方法的优缺点，列出了可能的未来发展方向和最有前景的研究方向，得出了一些结论。

在第2节中，我们首先回顾了文献[24]中提出的架构，并介绍了文献[25]中提到的KalmanNet如何应对MTT问题。在第3节中，我们描述了集成架构，引入了基于创新的注意力机制。在第4节中，我们展示了实验设置，并分析了跟踪结果。最后，在第5节中，我们通过评论所提出MTT方法的优缺点，列出了可能的未来发展方向和最有前景的研究方向，得出了一些结论。

在第2节中，我们首先回顾了文献[24]中提出的架构，并介绍了文献[25]中提到的KalmanNet如何应对MTT问题。在第3节中，我们描述了集成架构，引入了基于创新的注意力机制。在第4节中，我们展示了实验设置，并分析了跟踪结果。最后，在第5节中，我们通过评论所提出MTT方法的优缺点，列出了可能的未来发展方向和最有前景的研究方向，得出了一些结论。

在第2节中，我们首先回顾了文献[24]中提出的架构，并介绍了文献[25]中提到的KalmanNet如何应对MTT问题。在第3节中，我们描述了集成架构，引入了基于创新的注意力机制。在第4节中，我们展示了实验设置，并分析了跟踪结果。最后，在第5节中，我们通过评论所提出MTT方法的优缺点，列出了可能的未来发展方向和最有前景的研究方向，得出了一些结论。

在第2节中，我们首先回顾了文献[24]中提出的架构，并介绍了文献[25]中提到的KalmanNet如何应对MTT问题。在第3节中，我们描述了集成架构，引入了基于创新的注意力机制。在第4节中，我们展示了实验设置，并分析了跟踪结果。最后，在第5节中，我们通过评论所提出MTT方法的优缺点，列出了可能的未来发展方向和最有前景的研究方向，得出了一些结论。

在第2节中，我们首先回顾了文献[24]中提出的架构，并介绍了文献[25]中提到的KalmanNet如何应对MTT问题。在第3节中，我们描述了集成架构，引入了基于创新的注意力机制。在第4节中，我们展示了实验设置，并分析了跟踪结果。最后，在第5节中，我们通过评论所提出MTT方法的优缺点，列出了可能的未来发展方向和最有前景的研究方向，得出了一些结论。

在第2节中，我们首先回顾了文献[24]中提出的架构，并介绍了文献[25]中提到的KalmanNet如何应对MTT问题。在第3节中，我们描述了集成架构，引入了基于创新的注意力机制。在第4节中，我们展示了实验设置，并分析了跟踪结果。最后，在第5节中，我们通过评论所提出MTT方法的优缺点，列出了可能的未来发展方向和最有前景的研究方向，得出了一些结论。

在第2节中，我们首先回顾了文献[24]中提出的架构，并介绍了文献[25]中提到的KalmanNet如何应对MTT问题。在第3节中，我们描述了集成架构，引入了基于创新的注意力机制。在第4节中，我们展示了实验设置，并分析了跟踪结果。最后，在第5节中，我们通过评论所提出MTT方法的优缺点，列出了可能的未来发展方向和最有前景的研究方向，得出了一些结论。

在第2节中，我们首先回顾了文献[24]中提出的架构，并介绍了文献[25]中提到的KalmanNet如何应对MTT问题。在第3节中，我们描述了集成架构，引入了基于创新的注意力机制。在第4节中，我们展示了实验设置，并分析了跟踪结果。最后，在第5节中，我们通过评论所提出MTT方法的优缺点，列出了可能的未来发展方向和最有前景的研究方向，得出了一些结论。

在第2节中，我们首先回顾了文献[24]中提出的架构，并介绍了文献[25]中提到的KalmanNet如何应对MTT问题。在第3节中，我们描述了集成架构，引入了基于创新的注意力机制。在第4节中，我们展示了实验设置，并分析了跟踪结果。最后，在第5节中，我们通过评论所提出MTT方法的优缺点，列出了可能的未来发展方向和最有前景的研究方向，得出了一些结论。

在第2节中，我们首先回顾了文献[24]中提出的架构，并介绍了文献[25]中提到的KalmanNet如何应对MTT问题。在第3节中，我们描述了集成架构，引入了基于创新的注意力机制。在第4节中，我们展示了实验设置，并分析了跟踪结果。最后，在第5节中，我们通过评论所提出MTT方法的优缺点，列出了可能的未来发展方向和最有前景的研究方向，得出了一些结论。

在第2节中，我们首先回顾了文献[24]中提出的架构，并介绍了文献[25]中提到的KalmanNet如何应对MTT问题。在第3节中，我们描述了集成架构，引入了基于创新的注意力机制。在第4节中，我们展示了实验设置，并分析了跟踪结果。最后，在第5节中，我们通过评论所提出MTT方法的优缺点，列出了可能的未来发展方向和最有前景的研究方向，得出了一些结论。

在第2节中，我们首先回顾了文献[24]中提出的架构，并介绍了文献[25]中提到的KalmanNet如何应对MTT问题。在第3节中，我们描述了集成架构，引入了基于创新的注意力机制。在第4节中，我们展示了实验设置，并分析了跟踪结果。最后，在第5节中，我们通过评论所提出MTT方法的优缺点，列出了可能的未来发展方向和最有前景的研究方向，得出了一些结论。

在第2节中，我们首先回顾了文献[24]中提出的架构，并介绍了文献[25]中提到的KalmanNet如何应对MTT问题。在第3节中，我们描述了集成架构，引入了基于创新的注意力机制。在第4节中，我们展示了实验设置，并分析了跟踪结果。最后，在第5节中，我们通过评论所提出MTT方法的优缺点，列出了可能的未来发展方向和最有前景的研究方向，得出了一些结论。

在第2节中，我们首先回顾了文献[24]中提出的架构，并介绍了文献[25]中提到的KalmanNet如何应对MTT问题。在第3节中，我们描述了集成架构，引入了基于创新的注意力机制。在第4节中，我们展示了实验设置，并分析了跟踪结果。最后，在第5节中，我们通过评论所提出MTT方法的优缺点，列出了可能的未来发展方向和最有前景的研究方向，得出了一些结论。

在第2节中，我们首先回顾了文献[24]中提出的架构，并介绍了文献[25]中提到的KalmanNet如何应对MTT问题。在第3节中，我们描述了集成架构，引入了基于创新的注意力机制。在第4节中，我们展示了实验设置，并分析了跟踪结果。最后，在第5节中，我们通过评论所提出MTT方法的优缺点，列出了可能的未来发展方向和最有前景的研究方向，得出了一些结论。

在第2节中，我们首先回顾了文献[24]中提出的架构，并介绍了文献[25]中提到的KalmanNet如何应对MTT问题。在第3节中，我们描述了集成架构，引入了基于创新的注意力机制。在第4节中，我们展示了实验设置，并分析了跟踪结果。最后，在第5节中，我们通过评论所提出MTT方法的优缺点，列出了可能的未来发展方向和最有前景的研究方向，得出了一些结论。

在第2节中，我们首先回顾了文献[24]中提出的架构，并介绍了文献[25]中提到的KalmanNet如何应对MTT问题。在第3节中，我们描述了集成架构，引入了基于创新的注意力机制。在第4节中，我们展示了实验设置，并分析了跟踪结果。最后，在第5节中，我们通过评论所提出MTT方法的优缺点，列出了可能的未来发展方向和最有前景的研究方向，得出了一些结论。

在第2节中，我们首先回顾了文献[24]中提出的架构，并介绍了文献[25]中提到的KalmanNet如何应对MTT问题。在第3节中，我们描述了集成架构，引入了基于创新的注意力机制。在第4节中，我们展示了实验设置，并分析了跟踪结果。最后，在第5节中，我们通过评论所提出MTT方法的优缺点，列出了可能的未来发展方向和最有前景的研究方向，得出了一些结论。

在第2节中，我们首先回顾了文献[24]中提出的架构，并介绍了文献[25]中提到的KalmanNet如何应对MTT问题。在第3节中，我们描述了集成架构，引入了基于创新的注意力机制。在第4节中，我们展示了实验设置，并分析了跟踪结果。最后，在第5节中，我们通过评论所提出MTT方法的优缺点，列出了可能的未来发展方向和最有前景的研究方向，得出了一些结论。

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