《复杂干扰环境下的多传感器目标识别》PDF+DOC

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2. 《一致性多传感器数据融合方法的改进》PDF+DOC 多传感器数据融合是指将经过集成处理的多传感器数据进行合成，形成对外部环境某一特征的一种表达方式的过程。本文首先介绍了Ｌｕｏ［１］的一致性多传感器数据融合方法。然后，针对Ｌｕｏ方法的不足之处，改进了一致性融合方法。该改进方法计算量小，能简便、快速地确定一致性的传感器数据。...
3. 《复杂环境下多传感器目标识别的数据融合方法》PDF+DOC 针对复杂战场环境下目标信息不确定性造成目标识别困难和误判，导致目标识别结果准确率低的问题，提出了一种基于离散因子多传感器目标识别的数据融合方法。通过多时段、多区域获取的多个传感器输出的数据，给出目标特性相应的传感器的离散因子；依据离散因子给出多传感器目标识别的当前权重，建立多传感器目标识别的相对一致......
4. 《多传感器信息融合的谢弗－登普斯特方法》PDF+DOC 利用了谢弗－登普斯特方法讨论了两重假设下的多传感器信息融合问题。各个传磁器报告目标存在或目标不存在，所有的传感器报告都传输到信息融合中心，在这里利用了谢弗－登普斯特的组合法则，得到了信息融合中心的最终决策规则，并同多传感器信息融合的Ｌ－Ｒ试验方法进行了比较。...
5. 《基于证据理论的模糊信息融合及其在目标识别中的应用》PDF+DOC 信息融合系统中的不确定性信息常常表现为模糊性和随机性信息。提出了一种在证据理论框架下实现模糊信息融合的方法。该方法首先基于随机集理论刻画模糊信息的隶属函数，获得了模糊观测下具有概然特性的似然函数，该似然函数表示在收集的模糊信息下确定为某一目标的可能性，在数值上表示了传感器信息对某一命题支持的程度，利......
6. 《基于相似度的多传感器数据融合》PDF+DOC 利用多传感器状态估计向量 (或测量值 )的标称化差定义了相似度和相似度矩阵 ，用空间信息形成一致性测度 ，用时间信息形成可靠性测度 ，最终形成了多传感器的组合及加权 ，并进行时空融合 .该融合既可在数据层进行 ，也可在决策层进行 .仿真计算表明了基于相似度的数据融合的有效性...
7. 《D-S证据理论和粗集理论在数据融合中的应用》PDF+DOC 提出了一种由粗集理论和D S证据理论结合的多传感器数据融合方法 ，并将其应用于目标识别中。在目标识别的数据融合中 ，利用粗集理论对大量的传感器数据进行处理 ，判断出冗余传感器 ，得到传感器的最简组合 ，从而简化特征数据。然后利用D S理论实现目标的分类 ，改进分类的效果。因此 ，将两种方法结合起来应......
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9. 《一种多传感器数据信息的融合算法》PDF+DOC 为解决在多传感器信息融合技术中出现的测量维数和置信度较低、系统的探测能力和生存能力较差以及空间和时间的范围较窄等问题，提出了一种改进的PSO算法.该算法主要包括对传感器自身特点的分析，以及建立一个综合传感器信息增量和处理时间的目标函数的过程.从实验仿真结果可以看出，该算法可以有效地剔除性能不符合系统......
10. 《多传感器目标跟踪信息增量的计算》PDF+DOC 利用一个量测执行前后信息熵的减少及卡尔曼滤波方程中协方差的预测与更新阵，推导出传感器对目标进行检测或跟踪所产生的信息增量；并在给定最大允许的协方差阵P的情况下，得到最大的时间间隔n.对于多传感器目标跟踪乃至后续的目标属性信息融合、目标识别和战场态势的形成都有一定的实用价值，同时它为传感器的资源分配也......