《一种基于证据理论的多传感器目标识别方法》PDF+DOC
作者:杜周全,徐启建,张杰,徐勇军,王建伟
单位:中国电子集团公司30所
出版:《通信技术》2015年第12期
页数:5页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFTXJS2015120100
DOC编号:DOCTXJS2015120109
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《证据理论在车辆身份识别中的应用研究》PDF+DOC2007年第02期 丘敏,廖惜春
《证据理论在多传感器数据融合中的应用》PDF+DOC2005年第01期 张森,王满林
《多传感器声目标识别的研究》PDF+DOC2002年第03期 顾晓辉,王晓鸣
《基于D-S证据理论的振动目标识别研究》PDF+DOC2011年第08期 沈建喜,冯立杰
《可信度估计在目标识别融合系统中的应用》PDF+DOC2007年第01期 刘澎,姚钦
《多传感器信息融合目标识别系统设计》PDF+DOC 韩芬
《改进的D-S数据融合方法在车辆目标识别中的应用研究》PDF+DOC2001年第03期 蓝金辉,蓝天,马宝华
《D-S证据理论在多传感器目标识别中的改进》PDF+DOC2009年第04期 董彦佼,韩元杰,刘洁莉
《D-S证据理论在煤矿水害预测中的应用》PDF+DOC2008年第06期 张英梅,程珍珍
《基于神经网络与D-S证据理论的目标识别》PDF+DOC2007年第05期 范晓静,胡玉兰
证据理论是高层数据融合中的一种重要方法,因其能够很好地处理不确定性问题,近些年来被广泛应用于决策判断、目标识别等数据融合领域。随着人们认知能力的不断提高和科技的不断发展,以及感知信息识别框架的不断完善,如何给感知信息赋予一个合理而准确的基本概率值成了证据理论发展的一大研究重点。经过学习研究,提出了通过计算感知信息与先验知识之间的距离来生成基本概率赋值函数,再对其进行证据融合的方法。最后经过数据验证,发现融合结果的准确度较高,符合预期。
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