10.3969/j.issn.1000-3428.2012.15.048
基于加权证据理论的模糊信息融合目标识别
在异类多传感器信息融合目标识别中,不同传感器对系统提供的证据等级不同.为此,提出一种模糊信息融合目标识别方法.将各证据按证据权进行转化,用Dempster-Shafer(D-S)证据理论进行合成,利用模糊数学模型对传感器测量值和数据库中的数据进行建模,根据证据距离得到各证据的相互支持度,进而获得传感器对系统提供信息量的权重.分析结果表明,该方法具有较高的精度和可靠性.
异类传感器、模糊信息、证据理论、信息融合、目标识别
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助项目61171155;中国航天科技集团公司航天科技创新基金资助项目CASC200902;西北工业大学研究生创业种子基金资助项目Z2011091,Z2012076
2012-11-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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