《信息融合方法研究进展》PDF+DOC

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2. 《模糊理论与D-S理论在指控系统目标识别融合中的应用》PDF+DOC 多传感器信息融合技术已获得了普遍的关注和广泛的应用，其理论和方法已成为智能信息处理的一个重要领域，模糊理论与证据理论(D-S)是主要的技术之一。在某试飞指控系统中，为了获得可靠的识别结果需要目标识别的融合问题。系统的从实际出发提出了基于模糊理论与D-S理论的目标识别融合方法。仿真计算结果表明，该模型......
3. 《基于粗糙D-S理论的身份融合方法》PDF+DOC 综合运用粗糙集方法与D-S证据理论可有效解决身份融合中的一些复杂问题。针对多传感器身份融合中D-S理论获取基本概率赋值存在主观性的问题，提出了一种新的基于粗糙集理论的证据获取和基本概率赋值客观确定方法；利用粗糙集中属性的重要性消除冗余传感器，减少了证据组合的冲突现象。在此基础上，给出了基于粗糙D-S......
4. 《毫米波主被动复合探测器目标识别技术》PDF+DOC 提出了一种在毫米波主被动复合探测器目标识别中利用D-S证据理论进行时空融合的方法。首先将每个传感器不同高度处的信息进行时间上的融合，然后再对两个传感器进行空间上的信息融合。为了适应现代战场的复杂环境和系统实时性的要求，文章采用灰关联分析方法来构造基本概率赋值函数。实验结果表明该方法可行，较以往的单一......
5. 《证据理论在多传感器数据融合中的应用》PDF+DOC D-S方法作为一种重要的融合方法，已广泛应用于各种融合系统中。本文研究了证据理论在多传感器数据融合中的应用，并应用D-S方法，解在多传感器条件下的数据融合问题。最后将D-S方法与其他数据融合方法作了比较，说明了D-S方法的优越性和先进性。...
6. 《D-S证据理论在目标识别中的应用》PDF+DOC 根据地面目标运动引起的地震动信号的特征信息 ，应用多传感器信息融合的方法将目标正确分类 .首先根据地震动信号在频域和时频域的多种特征 ，应用BP神经网络模式识别法 ，将地面车辆目标分为轮式车、轻型履带式车和重型履带式车 .设计了一种以神经网络正确识别率作为基本概率赋值的方法 ，并应用D S证据理论进......
7. 《经典DSmT证据组合规则的随机集表示》PDF+DOC 由于信息的多样性和复杂性，使得对不确定信息的表示和建模都要通过相应的方法完成。由于方法的不统一，难以实现对异类不确定信息的融合。寻找一种统一的理论实现多源异类信息的表示与建模，已成为信息融合领域中的关键问题。已有研究成果表明，随机集理论有望解决该难题。介绍了一种新的不确定推理理论-DSm理论，引入了......
8. 《基于神经网络与D-S证据理论的多传感器目标识别技术》PDF+DOC 为了满足目标识别的需要，多传感器的数据融合技术已经成为研究的热点。D-S证据理论是多传感器信息融合中最常用的一种处理不确定问题的方法，在基于D-S证据理论的目标识别融合中，基本概率赋值的获取是一个难点。使用神经网络中应用最广泛的BP神经网络来求基本概率赋值，再结合D-S理论进行目标识别。结果表明这种......
9. 《基于D-S证据理论的多传感器目标识别应用》PDF+DOC 以目标识别为背景，详细阐述了Dempster-shafer(D-S)证据理论方法的原理、多传感器信息融合的实现方法.并以多感觉智能机器人为载体，运用递归集中式融合方法测量数据结构中的互不相容元素对目标进行识别.从识别结果可以看出，这是一种识别目标的有效方法。...
10. 《基于改进证据理论的多传感器目标识别》PDF+DOC 由于证据理论融合冲突信息会得出不合理的结论，限制了其在目标识别中的应用。为解决这一问题，提出了一种改进融合方法。研究各证据与其他证据的联系，通过计算证据与其他证据均值的距离，求出此证据受其他证据的支持度。归一化支持度获得证据权值，加权平均原有证据后按Dempster规则融合，作出识别。针对空中目标识......