基于双基点法的多传感器数据融合

针对具有多个特征指标的多传感器目标识别问题,提出一种基于双基点法的信息融合方法.该方法根据指标隶属度矩阵将多传感器目标识别问题转化为多目标决策问题.通过定义熵权和相对接近度,改进了传统的双基点法,从而给出目标识别算法.该方法利用熵权较好地避免了目标识别受主观因素的影响,特别适用于具有多个特征属性的多个目标的识别.仿真实例验证了所提出算法的有效性和可操作性.     

空袭目标识别的证据理论方法

针对具有多个特征指标的空袭目标识别问题,利用向量夹角余弦提出了一种新的融合方法。该方法对参考模式和传感器获取信息的特征化向量进行规范化,利用传感器获取信息特征化向量与参考模式向量之间的夹角余弦,作为证据对各可能目标识别对象的基本概率指派,根据证据组合规则进行融合得到目标识别结果。实例分析验证了方法的有效性。     

多传感器目标识别的理想点法

针对具有多个特征指标的多目标识别问题,提出了一种基于理想点的多传感器信息融合方法.该方法根据多目标决策理论,采用TOPSIS法定义理想解,利用相对接近度给出目标识别规则.计算简单,易于计算机上实现.工件识别实例验证了算法的有效性.     

机载光电传感器图像融合识别的D-S证据理论方法

针对机载光电传感器获得的图像信息的不确定性与模糊性,提出利用D-S证据理论对多图像传感器信息进行融合处理的方法.首先对各图像传感器获得的同一场景图像分别进行预处理,然后对预处理后的图像提取其矩特征,通过与目标图像数据库中图像特征的对比分析,利用灰色系统理论方法获取各传感器的基本概率赋值,最后根据D-S证据理论的组合规则与决策规则获得多图像传感器的融合识别结果.仿真结果表明该方法能提高目标识别的准确度,降低传感器获取的信息的不确定性.     

双色红外图像目标多特征决策级融合识别算法

针对双色红外成像系统中的自动目标识别问题,提出了一种采用多特征多分类器决策级融合的目标识别算法。该算法首先提取目标的形状特征和面貌特征;接着基于各种不同特征设计多个分类器对目标进行分类;然后采用所设计的多分类器决策级融合策略对多个分类器的目标分类结果进行融合处理;最后采用所提出的决策规则对多分类器融合分类结果进行处理得到最终的目标识别结果。该算法充分利用了目标在多传感器图像中的多种分类特征信息,在较大程度上提高了系统的目标识别效率和精确性。实验结果证实了该算法的有效性。     

基于神经网络和证据理论的图像目标识别研究

提出了一种基于BP神经网络和D-S证据推理的多传感器数据融合图像目标识别算法,利用数据融合的思想对来自目标的多幅图像进行空间域融合处理.首先提取图像的Hu不变矩作为待识别目标图像的特征,尔后针对DS证据理论基本概率指派函数构造困难的问题,用BP神经网络对目标的初步识别结果构造基本概率指派函数,最后用Dempster组合规则对BP网络的初步识别结果进行决策级数据融合,完成了三维飞机图像目标的识别仿真.仿真结果表明了融合识别方法的有效性和鲁棒性,识别率达到100%.     

基于灰度关联的多传感器融合目标识别方法

为实现对多传感器目标识别系统中目标的正确分类,提出了基于灰技术理论的多传感器融合的目标识别方法。其中,单传感器识别采用计算待识别目标的灰关联系数和灰关联度,利用灰关联度的排序得到目标在时域上的识别,最后,利用各传感器灰关联度矩阵的范数得到多传感器信息融合的识别结果。计算实例验证了该方法的有效性。     

基于目标识别的光电多传感器信息融合技术

依靠多个光电传感器采集目标数据,需要解决各类数据信息的融合分析问题。基于这种认识,从特征提取、融合和识别等方面,对基于目标识别的光电多传感器信息融合技术展开分析,介绍了技术应用前景,指出需要采用不同算法完成不同光电传感器特征信号提取,同时,通过融合计算得到融合特征量,为目标识别提供信息数据支撑,确保准确识别目标。     

基于数学规划的多传感器目标识别方法

针对具有多个特征指标的目标识别问题,提出了基于数学规划的多传感器信息融合方法.该方法利用最大最小隶属度函数将识别系统特征矩阵转化为指标隶属度矩阵,通过求解各目标类型综合隶属度偏差最大的最优规划问题,客观地确定了特征指标的权重,根据综合隶属度给出目标识别方法.该方法较好地避免了特征指标权重选取的主观性缺陷,提高了目标识别结果的客观性和区分程度.算例分析验证了该方法的有效性和实用性.     

Fisher理论和主成分相结合的多传感器信息融合方法

针对具有多个特征指标的多传感器目标识别问题,提出了一种Fisher判别和主成分相结合的信息融合方法。该方法利用主成分分析法融合判别函数的个数,减少识别工作量,基于Fisher判别理论进行目标的识别。该方法特别适用于多个目标的识别,计算简单,易于计算机上实现。应用实例验证了算法的有效性。