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基于证据置信熵与相似性的目标识别方法研究
被引量：
2
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作者
何鹏
潘潜
王佳幸
《电光与控制》
CSCD
北大核心
2022年第11期24-30,共7页
针对多传感器目标识别中证据存在非一致性问题,提出一种面向目标识别的基于证据置信熵与相似性的多传感器证据融合算法。首先,利用传感器证据非一致性不确定度与非特异性不确定度,提出了一种基于置信熵的传感器证据不确定性度量模型;在...
针对多传感器目标识别中证据存在非一致性问题,提出一种面向目标识别的基于证据置信熵与相似性的多传感器证据融合算法。首先,利用传感器证据非一致性不确定度与非特异性不确定度,提出了一种基于置信熵的传感器证据不确定性度量模型;在此基础上,结合传感器证据距离与证据冲突,设计了一种基于置信熵与相似性的传感器证据权重生成方法;最后,构建了一种多传感器证据融合模型。仿真结果表明,所提出的多传感器信息融合方法进行目标识别时,相较于传统算法具有更好的有效性。
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关键词
目标识别
多传感器证据融合
证据
理论
置信熵
证据
相似性
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职称材料
题名
基于证据置信熵与相似性的目标识别方法研究
被引量：
2
1
作者
何鹏
潘潜
王佳幸
机构
中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所
光电控制技术重点实验室
中航航空电子有限公司
中国航空工业集团公司西安航空计算技术研究所
出处
《电光与控制》
CSCD
北大核心
2022年第11期24-30,共7页
基金
军科委国防科技“引领”基金(TS00412801)。
文摘
针对多传感器目标识别中证据存在非一致性问题,提出一种面向目标识别的基于证据置信熵与相似性的多传感器证据融合算法。首先,利用传感器证据非一致性不确定度与非特异性不确定度,提出了一种基于置信熵的传感器证据不确定性度量模型;在此基础上,结合传感器证据距离与证据冲突,设计了一种基于置信熵与相似性的传感器证据权重生成方法;最后,构建了一种多传感器证据融合模型。仿真结果表明,所提出的多传感器信息融合方法进行目标识别时,相较于传统算法具有更好的有效性。
关键词
目标识别
多传感器证据融合
证据
理论
置信熵
证据
相似性
Keywords
target recognition
multi-sensor evidence fusion
evidence theory
belief entropy
evidence similarity
分类号
V271.4 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于证据置信熵与相似性的目标识别方法研究
何鹏
潘潜
王佳幸
《电光与控制》
CSCD
北大核心
2022
2
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