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摘要:
对于工作在复杂环境下的多传感器目标识别系统,确保其稳健性和准确性的关键是有效处理被融合信息的不确定性.根据影响信息不确定性的因素,文章把传感器本地识别信息的可信度分为了统计可信度和环境可信度;采用最小二乘法和神经网络实现统计可信度的估计,自适应神经模糊推理实现环境可信度估计;并利用这两种可信度实现以一致理论为基础的多传感器目标识别的优化融合.经实验仿真证明,该融合方案是有效的.
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文献信息
篇名 多传感器目标识别的优化融合
来源期刊 宇航学报 学科 工学
关键词 目标识别 数据融合 一致理论 可信度 最小二乘法 神经网络
年,卷(期) 2005,(1) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 47-51
页数 5页 分类号 TP212|TP274
字数 5001字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1000-1328.2005.01.010
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨莘元 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院 197 1357 17.0 27.0
2 马惠珠 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院 26 103 6.0 9.0
3 蒲书缙 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院 11 92 6.0 9.0
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研究主题发展历程
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目标识别
数据融合
一致理论
可信度
最小二乘法
神经网络
研究起点
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宇航学报
月刊
1000-1328
11-2053/V
16开
北京838信箱
2-167
1980
chi
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