| 智能化雷达辐射源识别方法研究 |
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| 引用本文： | 孙道贺,王宝树.智能化雷达辐射源识别方法研究[J].计算机仿真,2004,21(4):105-108. |
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| 作者姓名： | 孙道贺 王宝树 |
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| 作者单位： | 西安电子科技大学计算机学院,陕西,西安,710071 |
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| 基金项目： | 国防预研基金项目 (5 14 0 60 5 0 3 0 1DZ0 10 7) |
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| 摘 要： | 提出了一种数据融合中雷达型号的识别模型。将人工神经网络、模糊匹配和证据理论有效的结合起来；用神经网络进行粗分类，识别出雷达的体制；用模糊匹配识别出该体制下的雷达型号；并用证据理论对不同空域和时域的数据进行融合。实验结果表明：该模型可以提高数据融合中的雷达型号识别率和可靠性，显示了强噪声环境下良好的应用前景。
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| 关 键 词： | 数据融合 雷达辐射源识别 人工神经网络 模糊匹配 证据理论 神经网络 |
| 文章编号： | 1006-9348(2004)04-0105-04 |
| 修稿时间： | 2003年8月22日 |
Study of Intelligent Radar Radiant Identification |
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| SUN Dao-he,WANG Bao-shu.Study of Intelligent Radar Radiant Identification[J].Computer Simulation,2004,21(4):105-108. |
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| Authors: | SUN Dao-he WANG Bao-shu |
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| Abstract: | The model for radar type recognition in data fusion is presented in the paper. These three methods are combined effectively. ANN is used to recognize radar system, fuzzy matching method is used to recognize radar type, and evidence theory is used to fuse the data in the different space and time field. The result shows that this model can effectively improve the recognition rate, the reliability and the ability of fault tolerance in the strong noise environment. |
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| Keywords: | Neural networks Evidence theory Fuzzy matching Data fusion |
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