机载多传感器目标识别算法研究

摘要：

主要目的是以机载探测设备为平台,针对机载探测设备自身特性,来设计一种更为有效的融合算法,来对敌机中的危险目标进行识别,在主要方法上运用神经网络技术、Dempster-Shfer(D-S)证据理论将来自于机载SAR雷达、机载前视红外搜索跟踪系统(IRS)、电子支援措施(ESM)等探测设备多次观察所得到的数据,进行实时的时域和空域融合,对于来自于地面的电子情报(ELINT)的信息使用主观贝叶斯方法来同机载系统融合后的信息进行融合,从而达到准确的目标识别;最后通过实例仿真证明该算法适合于不同类型传感器不同格式信息之间的融合,其不仅能够适合于复杂的信号环境,并且在观测噪声比较大时,具有优良的性能和广泛的适应性.

关键词：目标识别、证据理论、神经网络、主观贝叶斯

所属期刊栏目：14

分类号：TP183(自动化基础理论)

在线出版日期：2006-05-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：524-527