作者:李勇,王德功,杨佐龙 单位:吉林大学 出版:《吉林大学学报(信息科学版)》2012年第01期 页数:5页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFCCYD2012010150 DOC编号:DOCCCYD2012010159 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
  • 为满足复杂环境下目标敌我属性识别能力,提出了一种基于模糊神经网络(FNN:Fuzzy Neural Net-works)和证据理论的新敌我识别方法。该方法利用模糊神经网络和证据理论信息的处理能力,将敌我识别器(IFF:Identification Friend-or-Foe)、电子支援措施(ESM:Electronic Warfare Support Measure)、雷达及红外获取的信息融合,进行敌我识别。仿真结果表明,该方法的识别能力明显优于单一模糊神经网络分类器,识别率达0.994,同时具有很强的容错性和一定的抗干扰能力,更适合战场需要。

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