《基于D-S证据理论的运动平台多传感器目标分类》PDF+DOC

📙 相关资料

1. 《D-S证据理论信息融合方法在目标识别中的应用》PDF+DOC 研究了D-S证据理论在多属性、多传感器模式识别中的应用。在基于D-S推理的信息融合中，其关键问题是基本概率赋值函数的构造。文中基于灰关联分析的思想提出了一种新的基本概率赋值函数的构造方法，并将它应用于辐射源型号识别，仿真实验结果验证了这一方法的正确性和有效性。...
2. 《利用模糊证据理论的信息融合方法及其应用》PDF+DOC 提出了一种基于模糊集合和证据理论的信息融合方法.针对证据理论应用中基本概率指派函数(mass函数)以及多传感器信息融合中各个传感器测量数据的可信度均难以确定的问题，首先利用传感器测量信息的不确定性得到辨识框架的隶属度函数；然后利用隶属度函数构造证据理论的mass函数；再根据各mass函数之间的距离评......
3. 《基于D-S证据理论的多传感器目标识别信息融合方法》PDF+DOC 多传感器目标识别系统中多个信息源之间证据高度冲突时，采用传统的D-S证据理论进行信息融合有一定的缺陷。根据信息源间证据冲突的程度，提出了一种新的证据融合算法，该算法依据少数服从多数的原则，首先根据信息源间冲突程度的计算出各信息源权重，再采用D-S组合规则对加权后的信息进行组合。算例分析结果证明了该方......
4. 《加权D-S证据理论在多平台数据融合中的应用》PDF+DOC D-S证据理论在多平台、多传感器目标识别中有着广泛的应用。利用多平台协同数据融合系统的优势，解决了单一平台获取目标信息上的不足。对各平台传感器获取信息采用证据加权的方法，以获得较好的传感器可信度基本概率赋值，提高D-S证据理论在多传感器目标识别上的准确性。实验证明了方法的正确性和有效性。...
5. 《基于D-S证据理论的振动目标识别研究》PDF+DOC 提出了一种基于D-S证据理论对数据进行融合处理的方法。通过采用多个地振动传感器对人、车辆等目标发出的振动信号进行采集，然后对传感器采集到的地振动信号进行处理，解决目标识别问题并提高目标的识别率，实验结果表明文中提出的方法是有效的。...
6. 《D-S证据理论在目标识别中的应用》PDF+DOC D-S证据理论的应用过程与事件密切相关，针对目标识别这一特定领域，研究了证据理论中基本概率赋值的获取、组合规则及决策规则等问题。识别实例中，利用灰关联分析法来处理基本概率赋值的问题，对多传感器基本概率赋值进行组合后，最终通过决策完成对2种车型的类型识别，经计算仿真表明，D-S证据理论在目标识别中具有......
7. 《基于模糊C均值聚类和D-S证据理论的多传感器信息融合技术研究》PDF+DOC D-S证据理论能很好地表达“不确定”和“未知”等信息融合中的重要概念，在多传感器信息融合领域得到了广泛的应用。针对传感器数量较多时，D-S方法计算量很大的问题，提出了利用模糊C均值聚类来减少证据体数目，再结合D-S证据理论进行信息融合的办法。实验数据表明，该方法大大减少了计算量，保证了目标识别的准确......
8. 《基于加权D-S证据理论的分布式多传感器目标识别》PDF+DOC 针对分布式多传感器环境下的目标识别问题，提出了一种基于加权D-S证据理论组合规则的决策融合方法。分析了多传感器目标识别系统的信息模型，指出传感器的决策可信度由其被支持度及与目标间的距离确定。将该可信度体现为加权D-S证据理论组合规则中的证据权值，综合考虑传感器支持度及其与目标距离，给出了权值确定方法......
9. 《应用D-S证据理论进行多传感器雷达体制识别》PDF+DOC 在阐述Dempster-Shafer(D-S)证据理论的基础上，较系统地论述了基于D-S证据理论的多传感器雷达体制识别的数据融合方法，并给出了具体的识别实例。实验结果证明了基于多传感器融合后的识别结果明显优于单传感器的识别结果，说明了D-S证据理论的有效性和先进性。...
10. 《基于D-S证据理论的多传感器多特征目标识别》PDF+DOC 传统多传感器环境下的目标识别方法主要有两种：利用多传感器获得的数据进行数据融合、利用每个传感器信号的特征向量进行特征融合。但这两种方法均存在目标识别精度不高的问题。针对这一问题，本文提出了一种基于D-S证据理论两次组合规则的融合方法。该方法在提出多传感器目标识别系统模型的基础上，运用D-S证据理论对......