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基于贝叶斯网络的目标融合识别方法研究
被引量：
18
1
作者
郭小宾
王壮
胡卫东
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第11期2713-2716,共4页
利用贝叶斯网络模型进行目标融合识别是近年来的一个研究热点。以电子战环境中的数据融合为背景,提出了一种以朴素贝叶斯分类器和扩展的朴素贝叶斯分类器为基本结构的目标融合识别模型,采用同质传感器数据优先融合原则对雷达侦察、通信...
利用贝叶斯网络模型进行目标融合识别是近年来的一个研究热点。以电子战环境中的数据融合为背景,提出了一种以朴素贝叶斯分类器和扩展的朴素贝叶斯分类器为基本结构的目标融合识别模型,采用同质传感器数据优先融合原则对雷达侦察、通信侦察和红外成像侦察数据进行融合。仿真实验表明,该模型可以有效地提高识别系统的准确率、可靠性和稳健性。
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关键词
贝叶斯网络
目标融合识别
贝叶斯网络分类器
D-S证据理论
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职称材料
基于两阶段注意力层Transformer的弹道目标多站融合识别
2
作者
翟相龙
王旋
+1 位作者
王雁冰
王峰
《现代雷达》
CSCD
北大核心
2024年第7期37-44,共8页
多站弹道目标融合识别旨在利用多个雷达站点信息的互补性提升弹道目标识别性能,而传统多站下弹道目标识别方法未直接考虑多站数据间的关联特性,难以取得准确、稳健的识别性能。针对多站下基于雷达散射截面积(RCS)高速飞行目标的识别问题...
多站弹道目标融合识别旨在利用多个雷达站点信息的互补性提升弹道目标识别性能,而传统多站下弹道目标识别方法未直接考虑多站数据间的关联特性,难以取得准确、稳健的识别性能。针对多站下基于雷达散射截面积(RCS)高速飞行目标的识别问题,提出了一种基于两阶段注意力的弹道目标多站融合识别方法。首先,在现有的Transformer模型上添加维度分段模块将多站雷达数据嵌入于二维向量中,保留站内数据时序及站间关联信息;然后,添加了两阶段注意力层,有效地捕获站内时序信息及跨站维度的依赖关系;最后,基于仿真动态RCS数据模拟多站场景开展了融合识别实验。实验结果表明该方法能够有效提升多站条件下的弹道目标识别性能。
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关键词
雷达散射截面
多站
融合
弹道
目标
识别
Transformer模型
两阶段注意力
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职称材料
改进的证据组合规则及其在融合目标识别中的应用
被引量：
12
3
作者
梁旭荣
姚佩阳
梁德磊
《电光与控制》
北大核心
2008年第12期37-41,共5页
针对D-S理论在解决证据冲突时的局限性,提出了一种改进的证据组合规则。该方法充分考虑了证据源信息和冲突证据本身的信息,利用证据间的支持度矩阵,得到各证据的可信度,并以此对证据进行加权平均;在此基础上,将支持证据冲突的概率按各...
针对D-S理论在解决证据冲突时的局限性,提出了一种改进的证据组合规则。该方法充分考虑了证据源信息和冲突证据本身的信息,利用证据间的支持度矩阵,得到各证据的可信度,并以此对证据进行加权平均;在此基础上,将支持证据冲突的概率按各个命题在所有命题中所占的比重进行分配。仿真实验结果表明,该方法在处理冲突证据问题及证据比较一致的问题时,都能得到合理的融合结果。在实际的多传感器融合目标识别中,可以充分利用多个传感器的互补信息,最大程度地降低矛盾冲突因子对识别结果的影响,从而提高了融合识别的可靠性和有效性。
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关键词
融合
目标
识别
证据理论
冲突证据
支持矩阵
可信度
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职称材料
相关证据下的水中目标识别方法研究
被引量：
3
4
作者
王海燕
贺一平
+2 位作者
申晓红
田娜
胡亮
《探测与控制学报》
CSCD
北大核心
2003年第1期25-28,共4页
研究了基于现代信号处理技术的舰船辐射噪声信号特征提取 ,提出了基于欧氏距离特征标准化的算法和基本概率赋值的获取方法 ,给出了相关证据下的信息融合规则。通过对大量实船噪声样本进行实验分析表明 ,该方法可以提高对水中目标识别分...
研究了基于现代信号处理技术的舰船辐射噪声信号特征提取 ,提出了基于欧氏距离特征标准化的算法和基本概率赋值的获取方法 ,给出了相关证据下的信息融合规则。通过对大量实船噪声样本进行实验分析表明 ,该方法可以提高对水中目标识别分类结果。
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关键词
水中兵器
水下
目标
自动
目标
识别
舰船辐射噪声
目标
识别
融合
相关证据
特征提取
D-S证据理论
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职称材料
自动目标识别在图像末制导中的应用
被引量：
5
5
作者
陈咸志
罗镇宝
+1 位作者
李艺强
陈陶
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2022年第8期256-266,共11页
实现图像末制导导弹发射后不管和远程精确打击,自动目标识别的工程化应用是关键技术。概述了国内外精确制导武器自动目标识别的发展历程、识别方法、技术水平和应用效果等现状,分析了基于目标特征和模板匹配的识别方法与应用场景,指出...
实现图像末制导导弹发射后不管和远程精确打击,自动目标识别的工程化应用是关键技术。概述了国内外精确制导武器自动目标识别的发展历程、识别方法、技术水平和应用效果等现状,分析了基于目标特征和模板匹配的识别方法与应用场景,指出了两类经工程化验证有效的自动目标识别方法,梳理了任务规划、主要执行内容、规划质量对不同识别方法的影响等自动目标识别流程。为了适应未来精确制导武器智能化发展需求,深度学习识别技术工程化应用成为了新趋势,针对解决好深度学习算法效率与应用精度的平衡问题,重点分析了网络剪枝、权值量化、低秩近似和知识蒸馏等实时加速推理关键技术;针对网络模型训练,提出了有效解决训练样本不足或军事目标样本获取困难等问题的思路。随着多波段、多模复合制导技术的广泛应用,信息融合为目标识别的工程化应用提供了新技术途径。如何适应各种复杂场景和人工主动干扰是图像末制导面临的重大挑战,阐述了在干扰条件下目标识别鲁棒性,是自动目标识别技术在图像末制导应用中需要迫切解决的工程化问题。
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关键词
图像末制导
自动
目标
识别
深度学习
目标
识别
信息
融合
目标
识别
抗干扰
目标
识别
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职称材料
信源编码理论在雷达目标识别中的应用
6
作者
张吉林
初晓军
《现代雷达》
CSCD
北大核心
2001年第6期25-28,47,共5页
运用信源编码理论 ,分析了雷达信息的特征及信息系统信源压缩编码的数学根据 。
关键词
雷达
信源编码
数据压缩
目标
识别
数据
融合
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职称材料
基于门控多尺度匹配网络的小样本SAR目标识别
被引量：
4
7
作者
刘旗
张新禹
刘永祥
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2022年第11期3346-3356,共11页
为了解决传统合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)目标识别方法在小样本条件下泛化能力差、识别准确率低的问题,通过在匹配网络的基础上引入权重门控单元和多尺度特征提取模块,提出了基于门控多尺度匹配网络的小样本SAR目标识...
为了解决传统合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)目标识别方法在小样本条件下泛化能力差、识别准确率低的问题,通过在匹配网络的基础上引入权重门控单元和多尺度特征提取模块,提出了基于门控多尺度匹配网络的小样本SAR目标识别方法。在该方法中,多尺度特征提取模块能够提取匹配网络不同卷积层的多尺度特征,权重门控单元能够根据不同的识别任务赋予特征不同的权重大小,实现根据具体任务选择最具代表性的目标特征,从而以该特征为主导完成目标识别任务。在运动和静止目标获取与识别(the moving and stationary target acquisition and recognition, MSTAR)数据集上对提出的方法进行了验证,实验结果表明,所提方法较其他3种小样本学习方法和两种小样本SAR目标识别方法表现出了一定的优越性,而且所提方法经实验验证在噪声环境下表现出了一定的鲁棒性。
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关键词
合成孔径雷达
雷达
目标
识别
小样本学习
融合
目标
识别
度量学习
元学习
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职称材料
传感器动态可靠性评估与证据折扣
被引量：
9
8
作者
付耀文
贾宇平
+1 位作者
杨威
庄钊文
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2012年第1期212-216,共5页
在基于Dempster-Shafer理论的融合目标识别系统中,传感器可靠性评估与证据折扣是应用Demp-ster组合规则进行多传感器证据组合的关键问题。提出了一种根据传感器当前输出证据与所有传感器平均证据之间的冲突来评估传感器动态可靠性的方法...
在基于Dempster-Shafer理论的融合目标识别系统中,传感器可靠性评估与证据折扣是应用Demp-ster组合规则进行多传感器证据组合的关键问题。提出了一种根据传感器当前输出证据与所有传感器平均证据之间的冲突来评估传感器动态可靠性的方法,借鉴冲突处理中Dubois&Prade规则的思想提出了一种证据折扣规则,该证据折扣规则将折扣量按局部冲突的大小分配给涉及各局部冲突的集合的并。仿真和实测数据实验验证了该方案的有效性。
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关键词
融合
目标
识别
DEMPSTER-SHAFER理论
传感器可靠性
证据折扣
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职称材料
一种基于白化权函数的基本信任分配构造方法
被引量：
1
9
作者
贾宇平
杨威
+1 位作者
付耀文
庄钊文
《信号处理》
CSCD
北大核心
2009年第7期1038-1043,共6页
Dempster组合规则是决策层融合目标识别中的一种常用融合算子,它的应用前提是建立合理的基本信任分配函数。本文针对各子源传感器输出的度量层信息,首先分析了基本信任分配的构造准则,并借鉴灰色定权聚类方法,通过白化权函数对基本信任...
Dempster组合规则是决策层融合目标识别中的一种常用融合算子,它的应用前提是建立合理的基本信任分配函数。本文针对各子源传感器输出的度量层信息,首先分析了基本信任分配的构造准则,并借鉴灰色定权聚类方法,通过白化权函数对基本信任分配进行了构造。在空中雷达目标实测数据上的实验结果表明,该方法构造的基本信任分配能够有效地在Dempster组合规则下进行融合。
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关键词
Dempster—Shafer理论
灰色定权聚类
基本信任分配
白化权函数
融合
目标
识别
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职称材料
基于证据理论的ATR系统传感器管理方法
被引量：
2
10
作者
韩勇
王放
《电光与控制》
北大核心
2007年第6期8-12,共5页
随着信息融合技术和传感器技术的发展,融合目标识别系统的应用更为广泛,其规模也在不断地增大。为了满足战场应用的需求,一套识别系统中往往包含有多个不同种类、不同性能的传感器,而对于它们的综合管理方法的研究则甚少。为了更好地管...
随着信息融合技术和传感器技术的发展,融合目标识别系统的应用更为广泛,其规模也在不断地增大。为了满足战场应用的需求,一套识别系统中往往包含有多个不同种类、不同性能的传感器,而对于它们的综合管理方法的研究则甚少。为了更好地管理融合系统中的多个传感器,使识别系统的整体性能和效能达到最优,提出了一种新的基于D-S证据理论的融合目标识别系统中的传感器管理方法,分析了其合理性、可行性以及可能存在的问题,并给出了初步的解决方案。最后通过仿真实验及结果分析说明了方法的有效性和合理性。
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关键词
融合
目标
识别
系统
D—S证据理论
传感器管理
信息
融合
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职称材料
题名
基于贝叶斯网络的目标融合识别方法研究
被引量：
18
1
作者
郭小宾
王壮
胡卫东
机构
国防科技大学ATR重点实验室
出处
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第11期2713-2716,共4页
文摘
利用贝叶斯网络模型进行目标融合识别是近年来的一个研究热点。以电子战环境中的数据融合为背景,提出了一种以朴素贝叶斯分类器和扩展的朴素贝叶斯分类器为基本结构的目标融合识别模型,采用同质传感器数据优先融合原则对雷达侦察、通信侦察和红外成像侦察数据进行融合。仿真实验表明,该模型可以有效地提高识别系统的准确率、可靠性和稳健性。
关键词
贝叶斯网络
目标融合识别
贝叶斯网络分类器
D-S证据理论
Keywords
Bayesian networks
information fusion
Bayesian classifiers
dempster-shafer evidential theory
分类号
TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于两阶段注意力层Transformer的弹道目标多站融合识别
2
作者
翟相龙
王旋
王雁冰
王峰
机构
复旦大学信息科学与工程学院
出处
《现代雷达》
CSCD
北大核心
2024年第7期37-44,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61991421)。
文摘
多站弹道目标融合识别旨在利用多个雷达站点信息的互补性提升弹道目标识别性能,而传统多站下弹道目标识别方法未直接考虑多站数据间的关联特性,难以取得准确、稳健的识别性能。针对多站下基于雷达散射截面积(RCS)高速飞行目标的识别问题,提出了一种基于两阶段注意力的弹道目标多站融合识别方法。首先,在现有的Transformer模型上添加维度分段模块将多站雷达数据嵌入于二维向量中,保留站内数据时序及站间关联信息;然后,添加了两阶段注意力层,有效地捕获站内时序信息及跨站维度的依赖关系;最后,基于仿真动态RCS数据模拟多站场景开展了融合识别实验。实验结果表明该方法能够有效提升多站条件下的弹道目标识别性能。
关键词
雷达散射截面
多站
融合
弹道
目标
识别
Transformer模型
两阶段注意力
Keywords
radar cross section
multi-station ballistic target fusion recognition
Transformer model
two-stage attention
分类号
TN957 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
改进的证据组合规则及其在融合目标识别中的应用
被引量：
12
3
作者
梁旭荣
姚佩阳
梁德磊
机构
空军工程大学电讯工程学院
山东莱阳羊郡中心学校
出处
《电光与控制》
北大核心
2008年第12期37-41,共5页
基金
军队装备基金项目(KGDDY05401)
文摘
针对D-S理论在解决证据冲突时的局限性,提出了一种改进的证据组合规则。该方法充分考虑了证据源信息和冲突证据本身的信息,利用证据间的支持度矩阵,得到各证据的可信度,并以此对证据进行加权平均;在此基础上,将支持证据冲突的概率按各个命题在所有命题中所占的比重进行分配。仿真实验结果表明,该方法在处理冲突证据问题及证据比较一致的问题时,都能得到合理的融合结果。在实际的多传感器融合目标识别中,可以充分利用多个传感器的互补信息,最大程度地降低矛盾冲突因子对识别结果的影响,从而提高了融合识别的可靠性和有效性。
关键词
融合
目标
识别
证据理论
冲突证据
支持矩阵
可信度
Keywords
fusion target recognition
evidence theory
conflict evidence
support matrix
reliability
分类号
V247 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
相关证据下的水中目标识别方法研究
被引量：
3
4
作者
王海燕
贺一平
申晓红
田娜
胡亮
机构
西北工业大学航海学院
出处
《探测与控制学报》
CSCD
北大核心
2003年第1期25-28,共4页
文摘
研究了基于现代信号处理技术的舰船辐射噪声信号特征提取 ,提出了基于欧氏距离特征标准化的算法和基本概率赋值的获取方法 ,给出了相关证据下的信息融合规则。通过对大量实船噪声样本进行实验分析表明 ,该方法可以提高对水中目标识别分类结果。
关键词
水中兵器
水下
目标
自动
目标
识别
舰船辐射噪声
目标
识别
融合
相关证据
特征提取
D-S证据理论
Keywords
feature extraction
information fusion
dempster Shafer theory
target recognition
分类号
U666.7 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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职称材料
题名
自动目标识别在图像末制导中的应用
被引量：
5
5
作者
陈咸志
罗镇宝
李艺强
陈陶
机构
西南技术物理研究所
出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2022年第8期256-266,共11页
基金
空军预研项目(303020303)。
文摘
实现图像末制导导弹发射后不管和远程精确打击,自动目标识别的工程化应用是关键技术。概述了国内外精确制导武器自动目标识别的发展历程、识别方法、技术水平和应用效果等现状,分析了基于目标特征和模板匹配的识别方法与应用场景,指出了两类经工程化验证有效的自动目标识别方法,梳理了任务规划、主要执行内容、规划质量对不同识别方法的影响等自动目标识别流程。为了适应未来精确制导武器智能化发展需求,深度学习识别技术工程化应用成为了新趋势,针对解决好深度学习算法效率与应用精度的平衡问题,重点分析了网络剪枝、权值量化、低秩近似和知识蒸馏等实时加速推理关键技术;针对网络模型训练,提出了有效解决训练样本不足或军事目标样本获取困难等问题的思路。随着多波段、多模复合制导技术的广泛应用,信息融合为目标识别的工程化应用提供了新技术途径。如何适应各种复杂场景和人工主动干扰是图像末制导面临的重大挑战,阐述了在干扰条件下目标识别鲁棒性,是自动目标识别技术在图像末制导应用中需要迫切解决的工程化问题。
关键词
图像末制导
自动
目标
识别
深度学习
目标
识别
信息
融合
目标
识别
抗干扰
目标
识别
Keywords
image terminal guidance
automatic target recognition
deep learning target recognition
information fusion target recognition
anti-jamming target recognition
分类号
TN216 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
信源编码理论在雷达目标识别中的应用
6
作者
张吉林
初晓军
机构
东南大学
海军航空工程学院
出处
《现代雷达》
CSCD
北大核心
2001年第6期25-28,47,共5页
文摘
运用信源编码理论 ,分析了雷达信息的特征及信息系统信源压缩编码的数学根据 。
关键词
雷达
信源编码
数据压缩
目标
识别
数据
融合
Keywords
radar, source encoding, data compression, target recognition, data fusion
分类号
TN957.524 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
基于门控多尺度匹配网络的小样本SAR目标识别
被引量：
4
7
作者
刘旗
张新禹
刘永祥
机构
国防科技大学电子科学学院
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2022年第11期3346-3356,共11页
基金
国家自然科学基金(61025006,60872134,61901482,61921001)
中国博士后科学基金(2018M633667)资助课题。
文摘
为了解决传统合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)目标识别方法在小样本条件下泛化能力差、识别准确率低的问题,通过在匹配网络的基础上引入权重门控单元和多尺度特征提取模块,提出了基于门控多尺度匹配网络的小样本SAR目标识别方法。在该方法中,多尺度特征提取模块能够提取匹配网络不同卷积层的多尺度特征,权重门控单元能够根据不同的识别任务赋予特征不同的权重大小,实现根据具体任务选择最具代表性的目标特征,从而以该特征为主导完成目标识别任务。在运动和静止目标获取与识别(the moving and stationary target acquisition and recognition, MSTAR)数据集上对提出的方法进行了验证,实验结果表明,所提方法较其他3种小样本学习方法和两种小样本SAR目标识别方法表现出了一定的优越性,而且所提方法经实验验证在噪声环境下表现出了一定的鲁棒性。
关键词
合成孔径雷达
雷达
目标
识别
小样本学习
融合
目标
识别
度量学习
元学习
Keywords
synthetic aperture radar(SAR)
radar target recognition
few-shot learning
fusion target recognition
metric learning
meta-learning
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
传感器动态可靠性评估与证据折扣
被引量：
9
8
作者
付耀文
贾宇平
杨威
庄钊文
机构
国防科学技术大学电子科学与工程学院
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2012年第1期212-216,共5页
文摘
在基于Dempster-Shafer理论的融合目标识别系统中,传感器可靠性评估与证据折扣是应用Demp-ster组合规则进行多传感器证据组合的关键问题。提出了一种根据传感器当前输出证据与所有传感器平均证据之间的冲突来评估传感器动态可靠性的方法,借鉴冲突处理中Dubois&Prade规则的思想提出了一种证据折扣规则,该证据折扣规则将折扣量按局部冲突的大小分配给涉及各局部冲突的集合的并。仿真和实测数据实验验证了该方案的有效性。
关键词
融合
目标
识别
DEMPSTER-SHAFER理论
传感器可靠性
证据折扣
Keywords
target recognition fusion
Dempster-Shafer theory
sensor reliability
evidence discount
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
一种基于白化权函数的基本信任分配构造方法
被引量：
1
9
作者
贾宇平
杨威
付耀文
庄钊文
机构
国防科学技术大学电子科学与工程学院
出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2009年第7期1038-1043,共6页
文摘
Dempster组合规则是决策层融合目标识别中的一种常用融合算子,它的应用前提是建立合理的基本信任分配函数。本文针对各子源传感器输出的度量层信息,首先分析了基本信任分配的构造准则,并借鉴灰色定权聚类方法,通过白化权函数对基本信任分配进行了构造。在空中雷达目标实测数据上的实验结果表明,该方法构造的基本信任分配能够有效地在Dempster组合规则下进行融合。
关键词
Dempster—Shafer理论
灰色定权聚类
基本信任分配
白化权函数
融合
目标
识别
Keywords
Dempster-Shafer theory
grey fixed weighted clustering
basic belief assignment
whitenization weighted function
target recognition fusion
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于证据理论的ATR系统传感器管理方法
被引量：
2
10
作者
韩勇
王放
机构
国防科技大学信息工程研究所
国防科技大学电子科学与工程学院ATR国防重点实验室
出处
《电光与控制》
北大核心
2007年第6期8-12,共5页
基金
"九七三"国家安全重大基础研究项目
文摘
随着信息融合技术和传感器技术的发展,融合目标识别系统的应用更为广泛,其规模也在不断地增大。为了满足战场应用的需求,一套识别系统中往往包含有多个不同种类、不同性能的传感器,而对于它们的综合管理方法的研究则甚少。为了更好地管理融合系统中的多个传感器,使识别系统的整体性能和效能达到最优,提出了一种新的基于D-S证据理论的融合目标识别系统中的传感器管理方法,分析了其合理性、可行性以及可能存在的问题,并给出了初步的解决方案。最后通过仿真实验及结果分析说明了方法的有效性和合理性。
关键词
融合
目标
识别
系统
D—S证据理论
传感器管理
信息
融合
Keywords
fusion target recognition system
D- S theory of evidence
sensor management
information fusion
分类号
V243 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
TP212.9 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于贝叶斯网络的目标融合识别方法研究
郭小宾
王壮
胡卫东
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005
18
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于两阶段注意力层Transformer的弹道目标多站融合识别
翟相龙
王旋
王雁冰
王峰
《现代雷达》
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
3
改进的证据组合规则及其在融合目标识别中的应用
梁旭荣
姚佩阳
梁德磊
《电光与控制》
北大核心
2008
12
在线阅读
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职称材料
4
相关证据下的水中目标识别方法研究
王海燕
贺一平
申晓红
田娜
胡亮
《探测与控制学报》
CSCD
北大核心
2003
3
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下载PDF
职称材料
5
自动目标识别在图像末制导中的应用
陈咸志
罗镇宝
李艺强
陈陶
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2022
5
在线阅读
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职称材料
6
信源编码理论在雷达目标识别中的应用
张吉林
初晓军
《现代雷达》
CSCD
北大核心
2001
0
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职称材料
7
基于门控多尺度匹配网络的小样本SAR目标识别
刘旗
张新禹
刘永祥
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2022
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
8
传感器动态可靠性评估与证据折扣
付耀文
贾宇平
杨威
庄钊文
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2012
9
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职称材料
9
一种基于白化权函数的基本信任分配构造方法
贾宇平
杨威
付耀文
庄钊文
《信号处理》
CSCD
北大核心
2009
1
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职称材料
10
基于证据理论的ATR系统传感器管理方法
韩勇
王放
《电光与控制》
北大核心
2007
2
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职称材料
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