应用D-S证据理论进行多传感器雷达体制识别

在阐述Dempster-Shafer(D-S)证据理论的基础上,较系统地论述了基于D-S证据理论的多传感器雷达体制识别的数据融合方法,并给出了具体的识别实例。实验结果证明了基于多传感器融合后的识别结果明显优于单传感器的识别结果,说明了D-S证据理论的有效性和先进性。     

基于D-S证据理论的机载雷达模糊识别方法

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。     

地面防空火力单元基于D-S理论选择反导防御手段

在现代战争中,飞航导弹发挥了重要作用,取得了巨大的作战效能。地面防空火力单元面临着如何合理使用防御措施、正确选择干扰手段加强对飞航导弹防御的问题。提出一种把基于D-S理论的数据融合技术应用于地面防空火力单元选择干扰手段进行反导防御的方法。结果表明,利用D-S理论可以较好地选择对飞航导弹的干扰手段。     

基于黑板模型的空袭目标识别专家系统

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.     

基于区间数的DS证据合成方法研究

在DS证据理论的应用过程中,命题的基本概率赋值函数起到了关键的作用,传统DS证据理论中基本概率赋值函数的取值为[0,1]中的单点值.在很难准确将证据所支持命题的基本概率赋值表示为[0,1]之间的单点值时,可以用区间数形式来表示命题的基本概率赋值.在建立符合运算封闭性的区间数广义求和与广义乘积算子的基础上,定义了基于区间数的基本概率赋值函数、信任函数以及似然函数等重要概念,给出了证据合成规则,进而提出了基于区间数的DS证据合成方法.计算实例表明,与传统DS证据合成方法相比,基于区间数的DS证据合成方法具有更灵活的应用特性和更小的计算复杂度.     

一种新的基本概率函数构建方法及应用

针对Dempster-Shafer(D-S)证据推理中基本概率赋值函数的构造问题,基于模糊聚类分析给出了一种新的构建方法.将它应用到雷达目标识别的仿真实验中,并与灰关联法相比较,结果表明该方法切实可行,不仅提高了基本概率赋值的准确性和稳定性,而且利用了数据的结构信息,有效缓解了证据的冲突.     

利用时间谱信息融合的空中目标分类算法

时间谱信息(目标的航迹、速度、机动性、空间坐标信息)揭示了目标空间状态随时间的变化特性,从而可利用目标的时谱简化(或缩小)待识别目标的范围。将低分辨雷达测量得到的高度、速度、加速度作为目标特征,建立典型空中目标对各特征的模糊隶属函数,进而采用改进的证据推理进行分类判决。结果表明利用时间谱信息可为雷达空中目标识别提供有效辅助手段。     

接敌前基于D-S理论的空战意图预测

接敌前是指敌机刚进入我方预警系统的探测范围(一般为400 km),并截获敌机,获得了敌机的运动参数,对敌机进行实时跟踪。为了完成对敌机目标意图的预测,为接敌前的自主决策打下基础,在D-S证据理论的基础上,选取合适的态势元素,分析各态势元素对敌机意图的影响,建立了目标意图预测模型,该模型具有一定的表达性和准确性。仿真实验表明,使用该模型能在敌机相距较远时以一定的准确性判断敌机的意图,实用性强,为接敌前基于意图预测的自主决策留出足够的时间。     

基于D-S推理的灰关联通信电台识别研究

为了解决通信电台识别问题,在灰关联识别的过程中,引入D-S证据理论,通过对信号的积累和对信任度的重新分配,对识别结果进行了有效的融合,提高了辐射源的正确识别率。仿真结果表明了该方法的可行性和有效性。     

基于DS/AHP的导弹发射阵地选择方法

战术导弹发射阵地选择是导弹作战兵力运筹的重要组成部分,其本质是一多准则多属性决策问题。传统的层次分析法无法明确描述这类问题中所蕴涵的不确定性,通过DS证据理论的引入,研究了战术导弹发射阵地选择的DS/AHP方法,应用实例说明了该方法的可行性和有效性。