基于神经网络分类的异类传感器目标关联算法

• 作者: 孟藏珍* 彭石宝 王晓军 袁定波 许稼
• 来源期刊: 雷达学报
• 学科: 工学
• 关键词: 数据融合 目标关联 神经网络 分类
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 页码范围: 399-405
• 分类号: TN953.5
• 字数: 4044字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1300.2012.20087

摘要

为解决雷达与高速动态平台上的红外传感器构成的融合系统中,系统误差估计、目标关联紧密耦合难于解决的问题,根据系统误差数值变化特性,该文提出了一种基于模式分类的系统误差补偿与目标关联联合处理的方法.该方法采用BP神经网络进行分类,省略了系统误差补偿环节,简化了融合处理流程,对一定范围内变化的系统误差有较好的容限.实验结果表明,该方法用于文中涉及的两类传感器组成的数据融合系统中,能实现目标正确关联的平均概率大于86%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王晓军		83	1177	18.0	33.0
2	许稼	北京理工大学信息与电子学院	15	128	7.0	11.0
3	孟藏珍*	清华大学电子工程系	1	3	1.0	1.0
4	袁定波	清华大学电子工程系	1	3	1.0	1.0
5	彭石宝	清华大学电子工程系	5	12	3.0	3.0