《雷达与红外数据融合的近距空中目标识别》PDF+DOC
作者:狄方旭,王小平,林秦颖,刘哲
单位:中国航空工业洛阳电光设备研究所
出版:《电光与控制》2014年第09期
页数:5页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFDGKQ2014090130
DOC编号:DOCDGKQ2014090139
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《机载雷达和红外数据融合的智能目标识别》PDF+DOC2010年第04期 张铁柱,蒋宏
《多传感器最大属性数据融合及其目标识别应用》PDF+DOC2000年第04期 蓝金辉,马宝华,蓝天,周兆英
《基于神经网络数据融合的目标识别方法研究》PDF+DOC2000年第11期 陶然,周开利,王越,周思永
《基于数据融合和多重智能模型的目标识别和跟踪》PDF+DOC1999年第04期 杨杰,陆正刚,郭英凯
《目标识别中的人工神经网络应用》PDF+DOC2003年第Z1期 张彦军,刘俊,张文栋
《层次分析法用于多传感器数据融合中属性权的求取》PDF+DOC2001年第01期 蓝金辉,马宝华,李有文,李科杰
《水面舰艇目标融合识别过程模型分析》PDF+DOC2016年第09期 李军,黄力伟
《Vague集在多传感器目标识别中的应用》PDF+DOC2009年第09期 万树平
《一种融合ESM和红外传感器的飞机目标识别方法》PDF+DOC2008年第05期 梁旭荣,姚佩阳,赵爱梅
《基于D-S证据理论的多传感器多特征目标识别》PDF+DOC 冯立杰,樊瑶
为了提高传感器目标识别性能和近距空中目标识别准确性,结合雷达和红外传感器提出了一种目标融合识别模型:对于雷达传感器,提出基于参数学习贝叶斯网络的目标识别方法,首先采用EM算法对贝叶斯网络进行参数优化,然后根据获取的目标属性信息进行目标分类;对于红外成像传感器,采用基于小波矩特征的目标识别方法,首先对目标图像进行小波矩特征提取和选择,然后通过建立的BP神经网络分类器进行目标分类;最后通过D-S证据组合法则对两部分识别结果进行融合处理,实现了基于雷达和红外数据融合的近距目标识别。仿真结果表明:和单传感器相比,所提出的模型可以更加精确地进行目标识别。
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