D-S证据理论在目标识别中的应用

• 作者: 夏虹 朱继南 聂伟荣
• 来源期刊: 弹道学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 信息融合 神经网络 地震动信号
• 年，卷（期）: 2002,（4）
• 页码范围: 40-44
• 页数: 5页
• 分类号: G202C|P315.3
• 字数: 3289字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-499X.2002.04.008

摘要

根据地面目标运动引起的地震动信号的特征信息,应用多传感器信息融合的方法将目标正确分类.首先根据地震动信号在频域和时频域的多种特征,应用BP神经网络模式识别法,将地面车辆目标分为轮式车、轻型履带式车和重型履带式车.设计了一种以神经网络正确识别率作为基本概率赋值的方法,并应用D-S证据理论进行识别信息融合.训练样本和识别样本分别取自外场实验所获得真实有效的数据.通过时识别信息融合,以较高的可信度得到与识别样本相一致的识别结果.这表明所设计的获取基本概率赋值的方法及信息融合算法是有效的,该方法可以推广应用于其他多传感器或多信息源的探测识别系统中.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	聂伟荣	南京理工大学机械工程学院	52	260	9.0	12.0
2	夏虹		5	49	3.0	5.0
3	朱继南	南京理工大学机械工程学院	14	226	9.0	14.0