基于改进DS理论多周期数据融合的目标识别方法

• 作者: 周亮 李捷 杨雪洲
• 来源期刊: 火力与指挥控制
• 学科: 工学
• 关键词: 目标识别 多传感器数据融合 改进DS证据理论 多周期
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 43-48
• 页数: 6页
• 分类号: TP202|TP212
• 字数: 4647字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0640.2019.07.009

摘要

为了应对复杂战场环境下信息不确定性及证据冲突造成目标识别困难的问题,解决配准关联错误及应答欺骗产生的误识别问题,减小融合算法对先验数据的依赖,提出了一种基于改进DS证据理论的多周期多传感器数据融合方法以实现高效的战场目标识别.方法 采用4个层级,两个方面的多传感器数据融合结构,在改进DS证据理论处理性能的同时,充分利用多个周期识别结果的融合实现最终目标识别.仿真结果表明,该方法在提高目标识别准确性的同时,能够有效解决目标密集和应答欺骗造成的目标误识别问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周亮	电子科技大学通信抗干扰国家重点实验室	52	342	10.0	15.0
2	李捷	电子科技大学通信抗干扰国家重点实验室	7	12	2.0	3.0
6	杨雪洲		2	1	1.0	1.0