| 基于神經網絡和DS證據理論的多傳感器數據融合目標識別方法 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：2737 K | |
| 標簽： 目標識別 數據融合 神經網絡 | |
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| 文檔介紹：針對戰(zhàn)場態(tài)勢感知多傳感器數據的目標識別問題，提出基于神經網絡和DS證據理論相結合的數據融合目標識別方法。首先，充分發(fā)揮神經網絡強非線性映射、自學習和自適應的能力，獲取單個傳感器中數據之間的關聯關系，完成特征級融合的分類輸入/輸出；然后，根據混淆矩陣獲取各傳感器的全局可信度和局部可信度，實現基本概率分配函數的賦值；最后，利用DS證據理論對不同數據源所提供的局部識別能力加以整合，降低不確定性，完成多傳感器數據融合的決策輸入/輸出。實驗結果表明：提出的方法可有效融合不同傳感器信息，最大限度地提高目標識別判斷的置信度。 | |
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