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基于时空序贯融合的TBM拦截效果评估
被引量：
1
1
作者
王宇晨
胡晓伟
李伟龙
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2015年第2期100-104,共5页
基于时空信息进行了TBM拦截效果评估的研究。首先分析了拦截效果评估信息的特征,建立了TBM拦截效果评估流程;在此基础上提出了基于"空间特征级-时间决策级"思想的序贯融合评估模型;融合评估算法中,空间域选取模糊神经网络进...
基于时空信息进行了TBM拦截效果评估的研究。首先分析了拦截效果评估信息的特征,建立了TBM拦截效果评估流程;在此基础上提出了基于"空间特征级-时间决策级"思想的序贯融合评估模型;融合评估算法中,空间域选取模糊神经网络进行特征级融合,时间域选取D-S证据理论完成决策级融合,空间特征级融合模糊神经网络的各层映射函数分别由模糊隶属函数和采用贝叶斯网络的方法来获取;最后通过实验仿真了评估流程,验证了融合评估模型及融合算法的有效性。
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关键词
拦截效果评估
时空序贯融合
模糊神经网络
证据理论
贝叶斯网络
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职称材料
基于MIMO-FNN模型的弹道导弹目标时空序贯融合识别方法
2
作者
李昌玺
周焰
+2 位作者
林菡
李灵芝
郭戈
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第9期1138-1144,共7页
针对传统弹道导弹(BM)目标时空序贯融合识别算法识别效率低、抗噪性能差的缺点,提出了一种基于多输入多输出模糊神经网络(MIMO-FNN)模型的BM目标时空序贯融合识别方法.该方法首先根据多层融合的思想,结合神经网络和模糊理论,提出了多传...
针对传统弹道导弹(BM)目标时空序贯融合识别算法识别效率低、抗噪性能差的缺点,提出了一种基于多输入多输出模糊神经网络(MIMO-FNN)模型的BM目标时空序贯融合识别方法.该方法首先根据多层融合的思想,结合神经网络和模糊理论,提出了多传感器多特征MIMO-FNN模型;其次,在此基础上,将当前时刻的融合结果与下一时刻的融合结果再融合,得到此时刻时空序贯融合识别结果,并将其与识别门限比较,直到满足识别门限要求,时空序贯融合识别结束,并做出决策;最后通过实验验证了所提模型的有效性和良好的抗噪性.
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关键词
多输入多输出
模糊神经网络
弹道导弹
时空序贯融合
目标识别
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职称材料
题名
基于时空序贯融合的TBM拦截效果评估
被引量：
1
1
作者
王宇晨
胡晓伟
李伟龙
机构
空军工程大学防空反导学院
出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2015年第2期100-104,共5页
文摘
基于时空信息进行了TBM拦截效果评估的研究。首先分析了拦截效果评估信息的特征,建立了TBM拦截效果评估流程;在此基础上提出了基于"空间特征级-时间决策级"思想的序贯融合评估模型;融合评估算法中,空间域选取模糊神经网络进行特征级融合,时间域选取D-S证据理论完成决策级融合,空间特征级融合模糊神经网络的各层映射函数分别由模糊隶属函数和采用贝叶斯网络的方法来获取;最后通过实验仿真了评估流程,验证了融合评估模型及融合算法的有效性。
关键词
拦截效果评估
时空序贯融合
模糊神经网络
证据理论
贝叶斯网络
Keywords
intercepting effect evaluation
temporal-spatial information fusion
fuzzy neural network
evidence theory
bayesian networks
分类号
V37 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
E911 [军事]
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职称材料
题名
基于MIMO-FNN模型的弹道导弹目标时空序贯融合识别方法
2
作者
李昌玺
周焰
林菡
李灵芝
郭戈
机构
空军预警学院
中国人民解放军第
福建农林大学东方学院计算机系
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第9期1138-1144,共7页
基金
国家自然科学基金青年科学基金(61401503)资助
文摘
针对传统弹道导弹(BM)目标时空序贯融合识别算法识别效率低、抗噪性能差的缺点,提出了一种基于多输入多输出模糊神经网络(MIMO-FNN)模型的BM目标时空序贯融合识别方法.该方法首先根据多层融合的思想,结合神经网络和模糊理论,提出了多传感器多特征MIMO-FNN模型;其次,在此基础上,将当前时刻的融合结果与下一时刻的融合结果再融合,得到此时刻时空序贯融合识别结果,并将其与识别门限比较,直到满足识别门限要求,时空序贯融合识别结束,并做出决策;最后通过实验验证了所提模型的有效性和良好的抗噪性.
关键词
多输入多输出
模糊神经网络
弹道导弹
时空序贯融合
目标识别
Keywords
multiple input multiple output（MIMO）
fuzzy neural network（FNN）
ballistic missile（BM）
temporal-spatial sequential fusion
target recognition
分类号
TN95 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于时空序贯融合的TBM拦截效果评估
王宇晨
胡晓伟
李伟龙
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2015
1
在线阅读
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职称材料
2
基于MIMO-FNN模型的弹道导弹目标时空序贯融合识别方法
李昌玺
周焰
林菡
李灵芝
郭戈
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
0
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职称材料
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