神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與D-S理論結(jié)合的HRR識別研究

基于D-S(Dempster-Shafer)證據(jù)理論,比較和研究了相關(guān)數(shù)據(jù)和不相關(guān)數(shù)據(jù)的融合方法,分析了多傳感器數(shù)據(jù)融合的算法:集中式融合算法和分布式融合算法.經(jīng)過實驗證明,執(zhí)行分布式有反饋融合算法時的效果最好.然后利用該算法,提出了和線性內(nèi)插神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的識別方法.利用4種飛機的步進頻率雷達的高分辨率一維距離像,將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別結(jié)果作為證據(jù)分別送入傳感器進行融合,進行識別研究.實驗證明,與單純利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法比較,目標的正確識別率得到了改善.

作 者： 王毛路 李少洪 毛士藝   作者單位： 北京航空航天大學(xué)電子工程系  刊 名： 北京航空航天大學(xué)學(xué)報  ISTIC EI PKU 英文刊名： JOURNAL OF BEIJING UNIVERSITY OF AERONAUTICS AND ASTRONAUTICS  年，卷(期)： 2002 28(4)  分類號： V243.2  關(guān)鍵詞： 識別   高分辨率   神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)   多傳感器   數(shù)據(jù)融合  

【神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與D-S理論結(jié)合的HRR識別研究】相關(guān)文章：

基于D-S證據(jù)理論的多模復(fù)合制導(dǎo)目標識別04-27

基于D-S證據(jù)理論的態(tài)勢評估方法04-27

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別非平衡樣本模式的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法04-27

基于D-S證據(jù)理論的群決策專家意見集結(jié)方法04-27

D-S理論在不確定性多屬性決策中的應(yīng)用04-26

小波變換在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遙感影像模式識別中的應(yīng)用04-27

一種基于D-S證據(jù)理論的群體預(yù)測意見集結(jié)方法04-27

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的貨物列車超偏載車號自動識別系統(tǒng)04-26

測井資料識別火成巖巖性方法研究04-27

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在空氣污染預(yù)報中的應(yīng)用研究04-25