多传感器目标识别的神经网络与证据理论结合方法

被引：21

作者：

杨露菁

郝威

机构：

[1] 海军工程大学电子工程学院指挥自动化系

来源：

关键词：

目标识别; FMM; 神经网络; D-S证据理论; 多传感器数据融合;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算]; TP274 [数据处理、数据处理系统];

学科分类号：

140102 [集成电路设计与设计自动化]; 140502 [人工智能];

摘要：

FMM人工神经网络在模式识别和分类中具有独特的优势,D-S证据理论在多传感器决策融合上具有优势。提出了一种FMM神经网络与D-S证据理论相结合的多传感器数据融合目标识别方法,给出计算机仿真结果,表明该方法可以克服单一传感器ATR系统的局限性,提高对目标的识别率和系统的容错性。

引用

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