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基于凸优化理论的多传感器目标识别技术
被引量：
1
1
作者
林云
司锡才
+1 位作者
杨慧
李一兵
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第4期513-518,共6页
针对证据理论计算复杂度高、无法处理具有冲突的传感器报告、干扰环境下融合结果不可靠等缺点,提出了利用凸优化理论来建立新的多传感器目标识别模型.根据传感器报告的特点,引入传感器可信度因子,构造了多传感器目标识别的代价函数,并...
针对证据理论计算复杂度高、无法处理具有冲突的传感器报告、干扰环境下融合结果不可靠等缺点,提出了利用凸优化理论来建立新的多传感器目标识别模型.根据传感器报告的特点,引入传感器可信度因子,构造了多传感器目标识别的代价函数,并且通过分解代价函数,将多传感器目标识别问题转换为凸二次优化问题.引入"惩罚因子",提出了利用对数罚函数法求解该问题的方法和步骤.理论分析和仿真结果表明,该识别模型能够实时高效地识别目标,并且较之证据理论具有更好的识别能力、更强的鲁棒性和更广泛的适用性,在多传感器目标识别中具有很好的应用前景.
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关键词
多传感器目标识别
凸优化理论
对数罚函数算法
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题名
基于凸优化理论的多传感器目标识别技术
被引量：
1
1
作者
林云
司锡才
杨慧
李一兵
机构
哈尔滨工程大学信息技术研究所
出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第4期513-518,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(60802059)
文摘
针对证据理论计算复杂度高、无法处理具有冲突的传感器报告、干扰环境下融合结果不可靠等缺点,提出了利用凸优化理论来建立新的多传感器目标识别模型.根据传感器报告的特点,引入传感器可信度因子,构造了多传感器目标识别的代价函数,并且通过分解代价函数,将多传感器目标识别问题转换为凸二次优化问题.引入"惩罚因子",提出了利用对数罚函数法求解该问题的方法和步骤.理论分析和仿真结果表明,该识别模型能够实时高效地识别目标,并且较之证据理论具有更好的识别能力、更强的鲁棒性和更广泛的适用性,在多传感器目标识别中具有很好的应用前景.
关键词
多传感器目标识别
凸优化理论
对数罚函数算法
Keywords
evidence theory
multisensor target identification
convex optimization theory
logarithmic penalty function
分类号
TN301.6 [电子电信—物理电子学]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于凸优化理论的多传感器目标识别技术
林云
司锡才
杨慧
李一兵
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
1
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