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针对机载雷达信号的复杂性和模糊性等特点,提出一种D-S(登普斯特-谢弗)证据理论和模糊理论组合应用的方法用于对机载雷达的识别。通过对信号的积累和对信任度(模糊隶属度)的重新分配,有效地解决了机载雷达信号的不确定性问题以及如何利用信号在时间上的冗余信息问题,提高了信号的正确识别率。仿真实验和正确识别率的统计结果验证了这种方法十分有效。 相似文献
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在多传感器信息融合时,利用传感器时间轴上一系列的检测报告确定此传感器的信息什么时候应该进行信息融合处理,什么时候不应该进行信息融合处理,从而保证信息融合结果的精确性。考虑了环境因素对检测性能的影响,对一种利用序贯分析方法计算传感器检测时间的近似方法进行了讨论。 相似文献
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本文探讨了雷达监视系统中目标航迹的识别问题,为了跟踪器旁边建立目标识别器,这里使用了可用于空中监视系统实时处理的四个特征:从敌我识别系统(IEF)得到的目标标识符(TID).来自雷达的仰角量测、目标速度以及跟踪器估计的加速度。将这四个特征组合起来,可将空中目标分成五类:友方商用目标、友方军事目标、敌方商用目标(或未知目标)、敌方军事目标及假目标(雷达杂波)。两种流行的基于统计的技术,即贝叶斯和登普斯特——谢弗方法,用于开发本文的雷达目标识别算法。真实及仿真的空中监视雷达数据用于评估雷达监视系统的这种航迹识别方法的适用性及效能。 相似文献
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D-S证据论在空中目标分类中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
首先叙述识别、分类空中目标时需使用多传感器融合技术,分析可利用的各类传感器和从其可得到的各种目标属性参数,以及各种数据融合方法.然后详细介绍了基于D-S证据论的3种多源信息融合分类空中目标方法,并对具体仿真应用结果作了比较. 相似文献
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基于D-S证据推理的多传感器信息融合技术在战场目标识别中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
近年来,多传感器信息融合技术已经在许多领域得到了广泛的应用,该技术也可以用于战场目标识别.在简单介绍了多传感器信息融合技术的概念和方法之后,详细阐明了D-S证据推理的原理及其应用于战场目标识别的方法,并进行了仿真处理.仿真结果说明,基于D-S证据推理的多传感器信息融合技术,是解决目标识别问题的一种有效方法. 相似文献
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针对地面机动目标跟踪过程中的多传感器管理问题展开了研究,设计了一种基于跟踪精度控制的多传感器多目标分配方法。首先,在考虑目标与目标之间、目标与传感器之间和传感器与传感器之间等的多种约束条件下运用基于协方差控制的思想建立了多传感器多目标分配问题的优化模型;接着将等价伪量测的异步融合算法与IMM算法结合,计算各目标在不同融合周期的跟踪精度估计值;最后,以目标的跟踪精度需求为出发点,结合蚁群算法的思想,设计了一种求解所建立的多传感器多目标分配问题的优化模型的算法。仿真结果表明:该管理方法能在确保跟踪精度需求的前提下,根据对各目标跟踪任务的重要程度,合理地调度传感器资源。 相似文献
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研究了基于多级神经网络的类型融合方法。这种多级神经网络分为传感器子网和融合子网两部分。传感器子网是一种基于专家规则的模糊神经网络,根据专家规则确定网络结构,网络节点和传递函数都有明确的意义,避免了普通神经网络层数和隐层节点数难以确定的缺点。经过训练的传感器子网能够实现各目标类型的置信度分配,然后用融合子网对多个传感器子网输出结果进行融合,得到目标类型的最终判决。在融合子网中,加入了各传感器的可信度,使融合结果更可靠。仿真结果表明,此方法鲁棒性强,识别率高。 相似文献
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一种确定检测时间的方法 总被引:1,自引:0,他引:1
在许多作为侦察用的无源传感器只报出其检测结果时,利用此传感器一系列检测报告确定被检测目标何时进入及何时离开此传感器检测区域,成为解决决策级信尽融合问题的关键。本文讨论了一种利用序贯分析方法计算检测时间的近似方法。 相似文献
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在分布式多传感器目标跟踪系统中,由于局部融合中心(LFC)的物理限制(如:有限的频率信道、处理器容量有限等),只能接收有限个传感器的传送数据。此外,信息传输的方式也将影响传感网的使用寿命,因此,研究了通信受限下的分布式多传感器目标协同跟踪问题。首先对监视区内分布的传感器进行聚类分簇形成若干个子网,接着从通信能耗的角度出发,对传感器采集信息的传递路径进行最优路径规划;进而对子网局部状态进行估计,在子网信息融合中,分别采用最大距离和、最大化信息增量两种准则进行最佳传感器选择,最后通过各子网全局航迹融合实现分布式多传感器协同跟踪。仿真验证了算法的有效性。 相似文献