《一种改进的多传感器敌我识别算法》PDF+DOC

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2. 《高阶神经网络与D-S方法在数据融合中的应用》PDF+DOC 讨论了数据融合与高阶神经网络的串行结合。根据Dempster Shafer证据理论的基本原理 ，利用多传感器多周期测量条件下命题不确定性度量的融合算法公式 ，进行命题的空间和时间融合 ，以达到空中目标的敌我识别。将融合后的最终结果输入到高阶BP神经网络中 ，通过目标向量样本的训练 ，输出相应的目标类......
3. 《目标识别的D-S融合算法》PDF+DOC 从防空角度出发 ，详细地阐明了D S理论中关于多传感器数据融合的原理和目标识别的方法 ，同时结合应用实例给出了详细和可行的算法。...
4. 《应用证据理论(D-S方法)解多传感器数据融合问题》PDF+DOC 应用证据理论 (D -S方法 ) ，解在多传感器条件下的数据融合问题。具体方法是根据多个传感器对目标类型判断的基本概率分配函数 ，不断添加新的传感器数据 ，更新信任函数和似然函数 ，最终判断目标类型。并且将D -S方法与其它数据融合方法 (如Bayes方法...
5. 《一种多传感器数据融合系统方案研究》PDF+DOC 随着科学技术的飞速发展，战场中传感器的种类和数量不断增加，战场的环境也变得越来越恶劣，迫切地需要多传感器的数据融合来为指挥员提供高可信度的数据，供指挥员参考。通过对融合源数据进行分析，提出基于表决法和证据理论的多传感器融合系统方案。对框架的各部分功能模块进行分析，针对性的选择二阶预测、证据理论等算法......
6. 《数据融合技术中Dempster-Shafer证据理论的应用》PDF+DOC 介绍了多传感器数据融合技术中的Dempster-Shafer证据理论法的应用。多传感器系统中包括声传感器、振动传感器、磁传感器和红外传感器。此系统对同类、异类传感器的信号采集、预处理，及数据的预处理结果用概率的形式表示，数据融合在此多传感器系统中的作用是采用Dempster-Shafer证据理论法进......
7. 《一种基于证据理论的数据融合新算法研究》PDF+DOC 从决策级层次出发，给出一种新的基于证据理论的多传感数据融合算法.从传感器的重要度和各证据的可信度两方面综合考虑对融合结果的影响，并根据传感网络的实际应用情况给出了反映传感器重要度及证据可信度的融合系数，引入未知项，使新的算法能更好地实现多传感器的数据融合.通过举例与分析表明新算法能较好地解决证据冲突......
8. 《多传感器信息融合基本原理及应用》PDF+DOC 全面系统地阐述了多传感器信息融合技术的信息融合理论、模型、算法和应用，并对目前信息融合在机器人、故障诊断、图像处理等领域的应用现状进行了剖析。信息融合技术虽然发展迅速，但由于信息融合技术理论尚待完善，在融合算法、融合模型以及关联的二义性等方面还存在问题。信息融合理论在多传感器分布检测、异类多传感器融......
9. 《雷达辐射源识别决策层融合算法》PDF+DOC 针对雷达辐射源识别过程中数据信息量大的实际情况，应用多传感器最优组合理论，提出一种对辐射源侦察传感器的优化组合方法，以提高融合效率；此外，将D-S证据理论用于数据融合过程中，结合雷达辐射源识别问题的特点，并借鉴信息论中熵的概念，对基本概率赋值函数(BPAF)进行了建模；仿真结果表明该模型的有效性和融......
10. 《一种基于证据理论的数据融合算法》PDF+DOC 针对传感器测量值存在系统误差的情况，基于证据理论的思想，提出一种新的数据融合算法.该算法首先将所有测量值根据其与真值的偏差进行分组，并分配不同的基本信任；然后将其构成的集合视为辨识框架，进而将各个测量值转换为相应的证据并进行证据组合，所得合成证据的Mass函数即为各个测量值的权值分配函数；最后对所得......