- 相關(guān)推薦
基于最大隸屬度與證據(jù)理論的目標(biāo)識別融合
為解決各傳感器的類型、精度,外界干擾以及不同傳感器對不同目標(biāo)敏感程度的不同對目標(biāo)識別的決策結(jié)果的影響,通過運用智能信息處理和多源信息融合的相關(guān)知識建立了基于最大隸屬度與證據(jù)理論的目標(biāo)識別融合模型.該模型首先分析了影響目標(biāo)識別的因素;然后各雷達站依據(jù)最大隸屬度選取了不同的權(quán)重,從而求出了所測目標(biāo)相對于目標(biāo)庫中參考目標(biāo)的隸屬度,并將得到的本站對目標(biāo)的決策結(jié)果進行歸一化處理后送往了融合中心.研究了比較常用的對不確定信息進行處理的D-S證據(jù)理論法,并深入分析了其證據(jù)合并規(guī)則與決策規(guī)則.在融合中心運用了D-S證據(jù)理論的有關(guān)知識進行融合,最終輸出了融合后的目標(biāo)識別的決策結(jié)果.實例證明了該目標(biāo)識別融合模型的可行性.
【基于最大隸屬度與證據(jù)理論的目標(biāo)識別融合】相關(guān)文章:
基于D-S證據(jù)理論的多模復(fù)合制導(dǎo)目標(biāo)識別04-27
基于結(jié)構(gòu)特征的空間目標(biāo)識別算法04-26
基于D-S證據(jù)理論的態(tài)勢評估方法04-27
基于信息融合技術(shù)的汽車故障模式識別系統(tǒng)04-27
基于軌跡特征的預(yù)警系統(tǒng)目標(biāo)識別04-26
基于模糊理論的多傳感器數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)04-26
基于BPAF判決的決策層目標(biāo)屬性融合研究04-27
基于MERSI和ETM+遙感圖像融合的濕地葦田識別研究04-27