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自动目标识别信息融合是现代C~3I系统和综合电子战的重要内容之一。本文讨论了在决策层目标识别语言和数值信息融合的新思路,引入基于LOWA的融合算子ω_Q~(LOWA),举例说明该方法的可行性和深入研究价值。 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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介绍了目标属性融合中的三种融合结构,并对潜艇获得目标属性信息的多信息源进行分析总结,提出了在潜艇目标融合识别系统中,采用决策级融合结构进行目标融合识别的方法,并对潜艇决策级融合识别过程进行了简要的分析说明. 相似文献
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建立两级融合系统,联接一级、二级融合系统中的识别功能.提出基于模糊集理论的特征层目标识别技术,基于D-S理论、Bayes理论的时空域决策层目标识别技术、基于贝叶斯网络推理的行为识别技术.解决应用中普遍存在的目标特征界限模糊、身份冲突、身份不稳定、缺少行为识别信息等问题,实现对目标身份和行为的综合识别,以达到对目标的全面... 相似文献
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目标识别系统中所获得的信息常常是高度冲突和不确定的。基于DSmT理论的多传感器目标识别,可以解决证据高度冲突情况下的信息融合问题。然而由于DSmT理论融合结果分类精细而不利于判决,需要将某些分类结果进行重新分配。层次分析法(AHP)包含不确定知识矩阵,生成基本信度分配函数。基于此提出AHP-PCR5方法进行证据高度冲突情况下多传感器综合目标识别,不仅提高识别精度,降低识别过程的不确定因素,同时引入折扣系数灵活处理识别过程中具有不同可信度的多传感器融合问题。 相似文献
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目标识别中的信息融合技术 总被引:4,自引:0,他引:4
本文介绍了目标识别的一般过程和不同融合过程(决策级、特征级和象素级)、比较了分类识别的主要方法:聚类分析、神经网络、物理模型、专家系统和模板法,阐述了目前在决策级分类融合中使用较多的经典推理,贝叶斯推理和D一S方法。最后还讨论了信息融合方法在图像目标识别中的应用问题。 相似文献
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在对空袭目标信息进行综合利用的基础上,建立了基于黑板模型的多传感器空袭目标识别融合专家系统模型,模拟专家识别思维.给出了知识库的构造方法和知识的表示方法;推理机的设计结合了问题求解的黑板模型和D-S证据推理方法.该模型对目标的综合应用识别具有很好的借鉴作用,测试表明该系统具有很强的推理能力,融合模型有较高的识别准确性和可靠性. 相似文献
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本文重点研究了在目标识别领域中信息融合技术的神经网络模型,针对特征层融合的高维数、量纲不统一、信息表达方式差异等特点,利用模糊自映射神经网络来实现特征间的有效融合。经实验仿真证实,这一融合方法较单源识别正确识别率提高7个百分点左右 相似文献
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介绍了C3I多传感器信息融合系统的关键步骤和工程背景,针对关键步骤中的时间、空间坐标的统一,目标分扇区同一性识别和同一目标的信息融合,给出了工程实现方法.对该方法进行了理论分析、证明和仿真验证,对仿真结果进行了统计分析. 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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文中研究将多特征信息融合技术用于图象目标识别分类的方法,利用图象灰度表面的分形特征与图象的摘特征(非分形特征)所提供的信息进行融合处理,在决策层中运用Dempster-Shafer证据推理理论,并使用决策规则对目标进行分类。在实验中,将经过信息融合分类的结果与单特征独自分类的结果进行比较。结果表明,多特征信息融合的目标识别方法具有良好的稳定性,准确性和可靠性,能够有效地提高图象分类识别系统的精确度与容错性。 相似文献