作者：郭强,何友 单位：中国科学院电子学研究所;国家自然科学基金委员会信息科学部 出版：《电子与信息学报》2015年第08期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFDZYX2015080010 DOC编号：DOCDZYX2015080019 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《一种基于云模型理论的雷达辐射源识别方法》PDF+DOC2013年第02期 李楠 《应用D-S证据理论的雷达工作模式特征层融合识别》PDF+DOC2016年第04期 王星,王志鹏,呙鹏程,周东青,杜文红,王超 《开放世界下的雷达辐射源融合识别算法研究》PDF+DOC2018年第03期 谢春禾,蒋雯,刘翔,郑翰清 《基于D-S证据理论的红外小目标识别方法》PDF+DOC2007年第01期 杨莘元,卓志敏,赵坤,池庆玺 《一种基于DS证据理论的红外小目标融合识别方法》PDF+DOC2002年第06期 李秋华,李吉成,沈振康,朱振福,宋波 《云模型在分布式传感器辐射源识别中的应用》PDF+DOC2014年第03期 李楠 《雷达辐射源识别技术研究进展》PDF+DOC2014年第01期 陈昌孝,何明浩,徐璟,王志斌 《道路坡度识别方法的技术实现》PDF+DOC2002年第03期 杨志刚,曹长修,苏玉刚 《基于D-S证据理论多传感器信息融合的辐射源及平台识别》PDF+DOC2009年第02期 刘海军,许丹,周一宇,姜文利 《决策层时空信息融合的神经网络模型研究》PDF+DOC2008年第06期 朱玉鹏,付耀文,黎湘,肖顺平

    • 为了提高雷达辐射源特征参数存在互相交叠和多个模式情况的雷达辐射源正确识别率，该文提出一种基于云模型的DSm(Dezert-Smarandache)证据建模及雷达辐射源识别方法。该方法首先将存在互相交叠和多个模式的先验雷达辐射源特征参数进行基于云模型的DSm建模，然后将含有噪声的测量信号特征参数进行基于云模型的DSm隶属度赋值，再通过隶属度与基本信度赋值的关系求得DSm模型的基本信度赋值，最后通过DSmT+PCR5的方法将多传感器测量信号的同特征的基本信度赋值进行融合，再将各特征的融合结果进行DSmT+PCR5融合得到最终的识别结果，如果仅为单传感器测量信号的特征参数，则仅将不同特征参数的基本信度赋值进行DSmT+PCR5得到融合识别结果。最后通过多种情况下的仿真实验，验证了该文方法的优越性。

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