一种基于属性测度的改进时域融合识别方法

• 作者: 宋小梅 陈光辉
• 来源期刊: 现代雷达
• 学科: 工学
• 关键词: 辐射源识别 属性测度 证据理论
• 年，卷（期）: 2015,（7）
• 所属期刊栏目: 信号/数据处理
• 页码范围: 41-43,57
• 页数: 4页
• 分类号: TN957
• 字数: 2855字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16592/j.cnki.1004-7859.2015.07.011

摘要

基于时域融合的辐射源识别方法提高了单个传感器的识别准确度.文中提出了一种采用属性测度法获取基本概率赋值函数(BPAF),同时应用D-S (Dempster-Shafer)证据理论将多个量测周期识别结果进行有效融合的方法.该方法通过对已知辐射源库中的样本训练,获取样本特征参数的统计分布和权重来计算BPAF.当辐射源库中样本模式较多时,由于引入了统计的思想,在低信噪比情况下的正确识别率较其他时域融合方法得到提高.此外,由于大量的计算在样本识别之前已经完成,融合识别的速度很快.仿真和实验表明该算法是一种实时、有效的辐射源识别方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋小梅		5	7	2.0	2.0
2	陈光辉		6	10	2.0	2.0