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雷达目标识别中获取基本概率赋值的方法 总被引:3,自引:0,他引:3
由于传感器的精度、系统组成的许多环节、外部环境影响以及数据的后处理等因素的影响,雷达目标识别中存在大量的不确定性.在这种情况下,利用精确的方法处理不确定性信息,必然造成识别误差的提高.证据理论是近年发展起来的一种新型推理技术,由于它能够处理由不知道引起的不确定性,因此被广泛地应用于目标识别中.然而,在利用证据理论时,基本概率赋值的构建是证据理论实际应用中面临的最大难题.针对雷达目标识别具体问题,在系统分析证据理论的基础上,提出构建基本概率赋值的方法,并通过仿真实验验证了方法的可行性. 相似文献
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一种用于 C~3I 系统的异类传感器数据融合算法 总被引:1,自引:0,他引:1
在文献〔8〕和〔9〕基础上研究了在不等样本情况下的异类传感器——雷达与ESM——的航迹相关问题。首先,基于模糊综合函数找出两个最可能的雷达与ESM航迹相关对,然后,利用统计理论并采用多门限决策方法进行雷达与ESM航迹相关判决。仿真结果表明,与文献〔8〕的方法相比,在雷达航迹比较多的情况下,本文所提出的在不等样本情况下的雷达与ESM相关算法具有与其很相近的性能,但计算量明显减少;而与文献〔9〕的方法相比,这里采用多门限决策方法又可同时减小两类错误概率。 相似文献
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