作者：张铁柱,蒋宏 单位：中国航天科工集团公司第三研究院第八三五八研究所 出版：《红外与激光工程》2010年第04期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFHWYJ2010040420 DOC编号：DOCHWYJ2010040429 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 为了提高机载传感器目标识别系统的性能，提出了利用机载雷达和红外成像传感器数据融合的智能目标识别算法。对红外成像传感器，采用了基于小波矩特征和BP神经网络的目标识别算法，首先提取目标图像的小波矩特征并进行特征选择，然后通过BP神经网络对目标图像进行识别；对雷达传感器，提出了利用模糊推理的目标识别方法，首先选取适当的雷达特征，然后通过模糊推理进行识别；从雷达和红外传感器识别算法分别得到待识别目标所属类别的基本概率分配函数，用D-S证据组合规则将两个基本概率分配函数组合，最终实现了机载雷达和红外传感器的数据融合。仿真结果表明：融合后的识别效果优于单个雷达或红外传感器的识别效果。

    📙 相关资料

    1. 《雷达专家系统目标识别和红外图像目标识别的D-S融合》PDF+DOC 本文从雷达专家系统目标识别和红外图像目标识别算法分别得到带识别目标所属类别的基本概率分配函数。用D-S证据理论将得到的两个基本概率分配函数组合，最终实现了机载雷达和红外成像传感器的数据融合。仿真表明：融合后的识别效果要比单个雷达或单个红外传感器的识别效果要好得多。...
    2. 《基于被动雷达和红外传感器的数据融合》PDF+DOC 提出基于被动雷达和红外传感器组成的复合探测系统，利用D-S证据理论提高目标识别率，借助神经网络改善目标跟踪算法的性能，同时保持跟踪滤波的计算结构尽可能简单，尤其是减少了数字计算上的复杂性。仿真结果表明了应用新算法的复合探测系统的有效性。...
    3. 《雷达与红外数据融合的近距空中目标识别》PDF+DOC 为了提高传感器目标识别性能和近距空中目标识别准确性，结合雷达和红外传感器提出了一种目标融合识别模型：对于雷达传感器，提出基于参数学习贝叶斯网络的目标识别方法，首先采用EM算法对贝叶斯网络进行参数优化，然后根据获取的目标属性信息进行目标分类；对于红外成像传感器，采用基于小波矩特征的目标识别方法，首先对......
    4. 《基于神经网络和证据理论的图像目标识别研究》PDF+DOC 提出了一种基于BP神经网络和D-S证据推理的多传感器数据融合图像目标识别算法，利用数据融合的思想对来自目标的多幅图像进行空间域融合处理。首先提取图像的Hu不变矩作为待识别目标图像的特征，尔后针对DS证据理论基本概率指派函数构造困难的问题，用BP神经网络对目标的初步识别结果构造基本概率指派函数，最后用......
    5. 《基于神经网络与D-S证据理论的多传感器目标识别技术》PDF+DOC 为了满足目标识别的需要，多传感器的数据融合技术已经成为研究的热点。D-S证据理论是多传感器信息融合中最常用的一种处理不确定问题的方法，在基于D-S证据理论的目标识别融合中，基本概率赋值的获取是一个难点。使用神经网络中应用最广泛的BP神经网络来求基本概率赋值，再结合D-S理论进行目标识别。结果表明这种......
    6. 《基于神经网络与改进D-S证据理论的目标识别》PDF+DOC 研究基于神经网络(NN)和D-S证据理论相结合对多传感器多测量周期进行数据融合的目标识别方法.采用中心式融合算法，利用神经网络对单个传感器不同周期的目标进行融合识别；利用D-S证据理论对识别信息进行全局融合，得到综合的目标识别，达到对目标识别的目的，并通过实例证明了该方法的有效性。...
    7. 《基于数据融合的战场声目标识别系统算法研究》PDF+DOC 现代战争越来越多地使用高科技武器，各种武器车辆坦克的声音相互混叠，进行声目标识别是极有挑战性的。为了在嘈杂的战场环境中多传感器网络仍能正确识别各种目标信号，结合无线多传感器网络的特点和数据融合理论，设计出了适合于战场环境的声目标识别算法。使用小波包进行预处理及特征提取，人工神经网络进行分类识别，并运......
    8. 《基于神经网络与D-S证据理论的目标识别》PDF+DOC 针对目标识别中基本可信度分配需要专家知识在实际中难以实现的问题，提出一种基于神经网络和D-S证据理论相结合的多传感器数据融合的方法.该方法利用D-S理论来表示和处理不精确的、模糊的信息，发挥神经网络的自学习、自适应和容错能力，提高了系统识别率.最后通过实验，利用神经网络来处理证据理论中的基本可信度分......
    9. 《BP神经网络和D-S证据理论的目标识别》PDF+DOC 目标识别是指挥自动化系统的一个重要组成部分，针对现代战争对抗手段不断增强的特点，运用BP神经网络和D-S证据理论探索作战飞机机型的识别方法。前端采用3层BP神经网络结构，以传感器接收数据为输入，以神经网络输出作为证据，后端对不同传感器的证据按D-S理论进行融合，得到待识别目标的识别概率。经由M AT......
    10. 《基于小波矩和证据理论的图像目标识别算法》PDF+DOC 针对单传感器进行图像目标识别时识别率较低，判决阈值较为苛刻这一弱点，提出了一种小波矩和Dempster-Shafe(rD-S)证据理论相结合的多传感器信息融合图像目标识别算法。利用小波矩提取图像的平移、伸缩、旋转不变矩特征，BP神经网络获取待识别目标属性的基本概率分配，最后利用D-S证据理论将单传感......

    提示：百度云已更名为百度网盘（百度盘），天翼云盘、微盘下载地址……暂未提供。