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改进的D-S证据理论在战场目标识别中的应用
  • ISSN号:1673-9728
  • 期刊名称:《弹箭与制导学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP212[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]江南大学物联网工程学院,江苏无锡214122, [2]中国船舶重工集团公司第723研究所,江苏扬州225001
  • 相关基金:国家自然科学基金(61170120)资助
中文摘要:

战场目标识别中多传感器信息融合面临各种不确定冲突信息。为此,提出了一种基于权重的证据调整方法,给予证据分配不同的权重,重新修正基本概率分配函数,利用Dempster组合规则实现信息融合。通过数值验证并与其他的改进算法对比,结果更为理想,能有效的减小冲突证据的不良影响,同时具有较高的收敛速度,降低了决策风险,仿真结果表明,算法有效、可行。

英文摘要:

In view of uncertain conflicting information confronted by multi-sensor information fusion in radar target recognition, a new weighted D-S combination rule was put forward, then the BPA was reallocated and Dumpster’ s rule was used to achieve information fusion. The more expected result data shows that, compared with other methods, this new algorithm can reduce harmful influence of conflict evi-dence effectively, at the same time, it has higher convergence rate and reduces decision risk. Our experiment shows that the solution is ef-fective and feasible.

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期刊信息
  • 《弹箭与制导学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国兵工学会
  • 主编:王东
  • 地址:西安市丈八东路10号学报编辑部
  • 邮编:710065
  • 邮箱:djzdxb@126.com
  • 电话:029-88293167
  • 国际标准刊号:ISSN:1673-9728
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1234/TJ
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 陕西省科技期刊二等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:9136