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基于D2S(Dempster2Shafer) 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(biāo)的正確識別率得到了改善.
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
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
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