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基于神经网络和DS证据理论的多传感器数据融合目标识别方法
所属分类：技术论文
上传者：wwei
文档大小：2737 K
标签：目标识别数据融合神经网络
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文档介绍：针对战场态势感知多传感器数据的目标识别问题，提出基于神经网络和DS证据理论相结合的数据融合目标识别方法。首先，充分发挥神经网络强非线性映射、自学习和自适应的能力，获取单个传感器中数据之间的关联关系，完成特征级融合的分类输入/输出；然后，根据混淆矩阵获取各传感器的全局可信度和局部可信度，实现基本概率分配函数的赋值；最后，利用DS证据理论对不同数据源所提供的局部识别能力加以整合，降低不确定性，完成多传感器数据融合的决策输入/输出。实验结果表明：提出的方法可有效融合不同传感器信息，最大限度地提高目标识别判断的置信度。
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