作者:卢莉萍,张晓倩 单位:西安电子科技大学 出版:《西安电子科技大学学报》2020年第04期 页数:8页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFXDKD2020040070 DOC编号:DOCXDKD2020040079 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于改进模糊聚类的同构多传感器在线数据融合方法》PDF+DOC2015年第05期 苏卫星,朱云龙,刘芳,马连博 《多传感器自主跟踪中的数据融合方法》PDF+DOC2016年第08期 单海蛟,刘伟宁,王嘉成,刘培勋,李治根,邓耀华 《一种基于模糊理论的一致性数据融合方法》PDF+DOC1999年第06期 王婷杰,施惠昌 《基于雷达、红外的数据融合算法研究》PDF+DOC 郜丽鹏,叶方,司锡才 《用D-S证据理论方法实现多传感器数据融合》PDF+DOC2003年第05期 孙慧影,张彦军,崔平远 《多传感器一致性数据融合方法的改进与推广》PDF+DOC2002年第09期 刁联旺,王常武,商建云,杨静宇,方家骐 《基于模糊理论的多传感器数据融合测量》PDF+DOC2009年第06期 韩峰,朱镭,智小军 《基于相关函数的多振动信号数据融合方法》PDF+DOC2009年第02期 李学军,李萍,褚福磊 《改进的一致性数据融合算法及其应用》PDF+DOC2009年第04期 王华,邓军,王连华,葛岭梅 《基于数据融合的多传感器实时数据处理系统》PDF+DOC2014年第07期 段宗涛,程豪,康军
  • 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性和相对加权一致性等函数;结合多传感器目标识别的当前权重以及相关的一致性函数,构建了多传感器目标识别的数据融合支持度计算模型。试验结果表明:在复杂环境下,与提前给定传感器权重目标识别的数据融合方法比较,基于离散因子多传感器目标识别的数据融合方法的目标识别结果更加准确,符合实际。说明这种方法更加可靠,并具有一定的抗干扰能力。

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