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潜艇目标融合识别系统提取多信息源的目标信息,融合成目标属性,自动完成目标识别.决策融合识别模型根据目标环境和情报信息,提取目标属性信息.据目标特征信息的输入,判定其类型,给出结果可信度.再据各识别结果和可信度进行加权融合,以确定目标最终身份. 相似文献
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针对编队网络化协同防空作战时采用固定的目标属性权重与信息化战争已不匹配的问题,建立一种完整的人在回路控制的编队网络化协同防空威胁评估系统。以舰艇编队网络化协同防空作战为背景,考虑编队构成和队形因素,根据编队内多部雷达探测的目标数据信息,建立了目标攻击意图判别模型;并结合变权理论,确定基于目标熵值变化的目标属性权重计算方法;用改进的开区间数理论表示编队多传感器数据融合,构建了区间数排序方法,并通过加入编队指挥员决策心态指标α和指挥员对属性区间数的平衡系数λ。实例仿真结果证明了该模型和方法的可行性。 相似文献
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多传感器目标识别决策融合算法分析 总被引:3,自引:0,他引:3
多传感器信息融合已成为现代条件下目标识别的重要手段。研究多传感器目标识别决策级信息融合算法,分析了决策级信息融合算法之间的内在联系,为对目标识别决策级信息融合方法的选择上提供了理论依据。 相似文献
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基于分段抽取软判决加权Walsh Hadamard变换的卷积码识别算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对低信噪比环境下卷积码识别研究存在的不足,提出一种基于分段抽取软判决加权Walsh Hadamard变换(WHT)的卷积码识别算法。该算法利用接收比特的解调软判决信息求取软判决频次序列,并构造加权Walsh Hadamard矩阵,从而识别得到基本校验序列。利用基本编码矩阵构造规则,最终实现记忆长度及基本生成矩阵的识别。算法结合分段抽取思想,降低了所需运行存储量。仿真实验表明,该算法可在低信噪比环境下对不同码率卷积码进行有效识别,具有较好的容错性,且对大约束度的卷积码性能提高更为显著。 相似文献
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数据融合在雷达目标识别中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
数据融合(Data fusin)技术又称多传感器数据融合或分布式传感,即对多类、多源和多平台传感器数据进行组合,提供有关环境综合态势的一种数据处理技术。该技术在防空中首要解决的问题是,根据不同传感器信息源的信息,将飞机,导弹等不同空中目标航迹分类,实现对目标的探测、跟踪和识别。文中列出了其应用实例和用于雷达目标识别的各种数据传感器,分析了利用目标特征的统计或确定的、无知识库或有知识库的、用判定或信号融合的等类数据融合方案,讨论了加权平均法、表决规则法、模糊理论法、神经网络法等数据融合方法,并以“自动驾驶仪”为例,论证了专家系统在数据融合中的作用,由此提出了以专家系统和人工神经网络相结合的数据/信息融合是解决雷达目标识别之捷径的结论。 相似文献