D-S证据理论在目标识别中的应用

摘要：

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证据理论进行识别信息融合.训练样本和识别样本分别取自外场实验所获得真实有效的数据.通过时识别信息融合,以较高的可信度得到与识别样本相一致的识别结果.这表明所设计的获取基本概率赋值的方法及信息融合算法是有效的,该方法可以推广应用于其他多传感器或多信息源的探测识别系统中.

关键词：信息融合、神经网络、地震动信号

所属期刊栏目：14

分类号：G202C,P315.3(信息与传播理论)

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：40-44