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基于神经网络模糊融合技术的潜艇声纳目标识别系统 总被引:1,自引:0,他引:1
将神经网络和属性层模糊数据融合技术应用于潜艇水下目标识别是解决潜艇声纳目标识别问题的有效途径。本文建立了声纳目标识别系统的结构模型和算法模型,设计了一个基于神经网络属性层模糊数据融合的目标识别系统,研究了将噪声信号功率谱和双谱用于目标识别,并进行了仿真,验证了该系统的可行性和有效性。 相似文献
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基于矩阵分析的D-S证据理论的多传感器雷达体制识别 总被引:3,自引:1,他引:2
采用不确定推理的矩阵分析方法,建立了用于雷达体制识别的多传感器数据融合的数学模型,提出了一种基于矩阵分析的多传感器信息融合的新算法,结合多传感器多测量周期的雷达体制识别给出了具体的实例.识别结果说明了该算法的有效性. 相似文献
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现代战场上各种隐身目标的出现,要求利用多种传感器组网来采集信息并加以融合,才能充分利用隐身目标各个方向及各个频段不同的反射特性,最大限度提取信息,满足战场对信息、目标识别和态势分析的需要。为此,对制导雷达组网的带反馈的数据融合模型,以及分层Kal-man滤波融合算法、信噪比加权融合算法进行了研究,并通过对特定组网布站的仿真试验,验证了制导雷达组网反隐身的有效性。 相似文献
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用于机动目标跟踪的分布式多传感器异步融合算法 总被引:1,自引:0,他引:1
目前,随着目标机动性能的不断提高,单个传感器越来越难于对目标进行有效地跟踪.分布式多传感器网络是当前国内外研究的热点,也是解决机动目标跟踪的有效途径之一.提出了一种适用于机动目标跟踪的异步融合算法:融合中心采用交互式多模型(IMM)算法,在给定融合周期的基础上,对多传感器数据进行异步融合,得到有效跟踪航路.蒙特卡罗仿真表明,该算法可以有效地改善对机动目标的跟踪性能,可为工程应用提供有益参考. 相似文献
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数据融合与雷达目标识别综述 总被引:5,自引:0,他引:5
数据融合技术是70年代兴起的一门新学科。现代战争中,随着雷达、红外、激光及光电等传感器的数量日趋增多,数据融合技术正日益得到广泛应用。介绍数据融合在雷达目标识别中的应用,并揭示出数据融合是解决雷达目标识别之捷径。 相似文献
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多传感器信号融合是数据融合的一个重要方面,ChairZ.和VarshneyP.K.在这个领域进行了深入研究,提出了基于贝叶斯推理的最佳融合规则,但该推理不能用于多目标的信号判定。推导了用于多目标信号融合的多传感器融合算法,该算法运用假设检验理论,充分考虑了位置数据互联的正确性和目标信号的历史信息,得出了一个可以递推计算的判定准则 相似文献
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基于交互式多模型和多传感器联合概率数据关联算法的机动目标跟踪,先用融合算法将红外和雷达的量测进行融合,然后利用融合后的数据,采用交互式多模型机动目标跟踪方法实现对机动目标的跟踪。仿真实验验证了算法具有良好的机动目标跟踪效果。 相似文献
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为了提高在复杂背景和强干扰条件下目标识别的可靠性,提出了一种基于模糊综合的目标融合识别算法,并采用双色红外成像系统所获得的红外图像数据进行了实验仿真。实验结果表明该算法在较大程度上提高了目标识别的可信度。 相似文献