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数据融合在目标识别中的应用
引用本文:刘俊,付敬奇,董新平.数据融合在目标识别中的应用[J].传感器与微系统,2001,20(6):8-11.
作者姓名:刘俊  付敬奇  董新平
作者单位:1. 上海大学机电工程与自动化学院,
2. 信息产业部电子第49研究所,
基金项目:上海市教委资助项目;2000A23;
摘    要:介绍了数据融合及其一般功能模型、目标识别融合的三种结构层次 ,给出了目标识别融合的一般分类 ,即物理模型算法、参数分类算法、基于认识模型的算法。着重阐述和比较了参数分类算法中的Bayes理论和证据理论这两种不确定推理方法 ,给出了这两种方法的发展状况。列举了利用融合算法进行生物和军事目标识别的实例。

关 键 词:数据融合  目标识别  Bayes理论  证据理论
文章编号:1000-9787(2001)06-0008-04

Application of data fusion in target recognition
LIU Jun,FU Jing-qi,DONG Xin-ping.Application of data fusion in target recognition[J].Transducer and Microsystem Technology,2001,20(6):8-11.
Authors:LIU Jun  FU Jing-qi  DONG Xin-ping
Abstract:The concept of data fusion and its functional model and the three configuration levels of target recognition are introduced. The common classifications of target recognition fusion isbrought forword, namely physical modal algorithm,the algorithm of parameter classification,the algorithm based on the knowledge model,put emphasis on the expatiation and compare of Bayesian theory and evidential reasoning which are two methods of deducing under uncertainty, introduce the developments of these two theories. The examples of biologic and military target recognition using data fusion are proved.
Keywords:WT5”BZ]:data fusion    target recognition    Bayesian theory    evidential reasoning
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