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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:2,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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根据雷达系统诊断信息多样化的特点,重点考虑雷达的BIT信息、FMECA信息、FTA信息和案例信息,提出将各类信息根据对故障现象的影响程度进行归一化处理,然后利用Bayes证据理论的方法将归一化后的信息进行融合处理,得到的结果进行故障诊断的方法,该方法可以克服各类故障信息中的量纲不一致性,可以提高诊断的可信度,降低诊断的不确定度,是一个比较理想的方法。 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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分析了弹道测试中误差产生的原因和类型,以及各种传统数据处理方法的不足之处,针对数据处理中的主要问题和难点,提出了一种新的判别异常值方法。 相似文献
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在对电子目标进行识别时,往往采取多传感器融合的D2S证据理论进行处理,但是由于传统的D2S证据理论中各传感器对识别结果的重要性没有区分,基于此将粗集理论属性重要度概念应用到各传感器的重要性上,从而实现加权融合的证据理论。仿真实验及其结果表明该方法对电子目标识别是有效的,尤其在传感器受到干扰时,具有较强的现实意义。 相似文献
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D-S证据理论在决策级信息融合领域有着广泛的应用,但其在合成冲突证据时会出现与直观结论不符的现象。通过深入分析D-S证据理论合成冲突证据时的失效原因,提出了一种简单有效的改进方法。通过主观权重和客观权重的综合得到不同证据的信任度,以此确定冲突证据及对应的折扣度并对其进行折扣度修正,使合成结果快速向正确类型收敛。仿真结果表明,同已有方法相比,本文方法特别适合具有少数冲突证据的情况,其合成结果更加符合直观判断。 相似文献