基于神经网络的D-S证据理论应用于多传感器目标识别

被引：15

作者：

李玉榕

蒋静坪

杨富文

机构：

[1] 浙江大学电气工程学院,浙江大学电气工程学院,福州大学电气工程系杭州,福州大学电气工程系,福州,杭州,福州

来源：

关键词：

多传感器融合; 神经网络; D-S证据理论;

D O I：

10.19650/j.cnki.cjsi.2001.06.029

中图分类号：

TP212 [发送器（变换器）、传感器];

学科分类号：

080202 ;

摘要：

本文提出了一种基于神经网络的泛化能力来计算多传感器测量值可信度的方法 ,文中使用了两种类型的神经网络 :CMAC和 BP网络 ;并利用 D- S证据理论将多传感器的多次测量在时间域进行融合 ,以获取准确可靠的融合识别结果。仿真实验表明该方法是可行的 ,能有效地提高系统识别率及鲁棒性。

引用

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