基于神经网络的分布式被动传感器信息融合技术

• 作者: 李洪瑞
• 来源期刊: 兵工学报
• 学科: 工学
• 关键词: 分布式被动传感器 信息融合 关联 神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 页码范围: 95-101
• 页数: 7页
• 分类号: TP212.6
• 字数: 5800字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1093.2020.01.01

摘要

在分布式被动传感器信息融合中,存在多传感器信息关联和单传感器目标估计困难,二者相互依赖和制约,造成相对于不同传感器的信息难于进行时空对准、虚假目标不能消除.为此,应用一种混合式有序分层信息融合结构,避免多传感器信息的多重组合问题,建立了基于两个传感器的信息关联与目标估计联合优化模型,并采取一种优化神经网络算法,避免关联中的组合计算.仿真计算结果表明,这种信息融合结构、优化模型和模拟神经网络的应用是解决被动信息融合系统中关联和估计问题的一种有效方法,所采用的Hopfield型神经网络易于实现,可以提高信息融合的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李洪瑞		13	41	4.0	6.0