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1.  基于灰度关联的多传感器融合目标识别方法  被引次数:1
   郭文艳  韩崇昭《传感器与微系统》,2007年第26卷第9期
   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。    

2.  目标综合识别系统中多传感器目标特征管理  
   纪彦星  王西锋  陈庆元《雷达与对抗》,2011年第2期
   研究了传感器级目标综合识别系统中多源特征信息之间关联和融合的方法,在此基础上探讨在实践中如何对多传感器关于各个目标的分类特征进行管理,并通过关联和融合形成关于目标全面特性的特征向量最终进行目标识别的实现过程。    

3.  目标识别中多传感器信息融合算法比较  被引次数:1
   蒋晓瑜  梁浩聪  王加  张旭帆《计算机系统应用》,2013年第22卷第4期
   近年来多传感器信息融合技术在目标识别领域得到了大量研究和快速发展. 介绍了多传感器信息融合目标识别的基本原理及其系统结构, 重点阐述了目标识别中的多传感器信息融合算法, 并对识别效果进行比较, 最后指出了该领域今后的发展趋势.    

4.  D-S证据理论和粗集理论在数据融合中的应用  
   胡春海  王晓丽  邹晓红《现代雷达》,2004年第26卷第9期
   提出了一种由粗集理论和D S证据理论结合的多传感器数据融合方法 ,并将其应用于目标识别中。在目标识别的数据融合中 ,利用粗集理论对大量的传感器数据进行处理 ,判断出冗余传感器 ,得到传感器的最简组合 ,从而简化特征数据。然后利用D S理论实现目标的分类 ,改进分类的效果。因此 ,将两种方法结合起来应用于数据融合技术中来进行目标识别 ,为解决传感器数据超载以及不完整传感器信息融合提供了一种方法 ,且提高了识别的速度和效果    

5.  基于D-S证据推理的多传感器战场目标识别  被引次数:1
   田红伟  任宏滨  简金蕾《弹箭与制导学报》,2006年第26卷第2期
   文中在简单介绍了多传感器信息融合技术的概念之后,详细阐明了D-S证据推理的原理及其应用于战场目标识别的方法,并进行了仿真处理.仿真结果说明,基于D-S证据推理的多传感器信息融合技术,是解决目标识别问题的一种有效方法.    

6.  D-S证据理论在时-空信息融合中的应用  被引次数:5
   李茹  李弼程  李斗《计算机工程与应用》,2005年第41卷第13期
   多传感器的信息融合技术应用于导航、目标跟踪、目标识别等很多领域。目前用于信息融合的主要方法就是证据理论技术。论文给出了三种基于D-S证据理论的多传感器多个测量周期的信息融合(时-空信息融合)的方法。在仿真实验中对这三种方法进行了比较,分布式有反馈的方法是三种方法中最好的。    

7.  基于Dempster-Shafer证据推理的多传感器信息融合技术及应用  被引次数:11
   马国清  赵亮  李鹏