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多传感器目标识别的神经网络与证据理论结合方法 被引量:1

Multi-Sensor Target Recognition Method Based on FMM Artificial Neural Network and D-S Evidence Reasoning
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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。 A multi - sensor target recognition method based on FMM artificial neural network and D- S evidence reasoning is presented. Firstly, the structure of the recognition system is introduced, Then related arithmetics are analysed. Finally, simulation result is attained, which shows the advantage of multi- sensor fusion recognition relative to single sensor in enhancing the recognition ratio.
作者 杨露菁 郝威
机构地区 海军工程大学
出处 《舰船电子工程》 2005年第6期95-98,共4页 Ship Electronic Engineering
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 target recognition , FMM artificial neural network, D-S evidence reasoning, multi- sensor data fusion
  • 相关文献

参考文献3

二级参考文献3

  • 1潘震中.多传感器信息融合的谢佛-登普斯特方法[J].火力与指挥控制,1994,19(3):12-16.
  • 2Chen S W,IEEE Trans Signal Processing,1998年,45卷,11期,2639页
  • 3潘震中,火力与指挥控制,1994年,19卷,3期,12页

共引文献82

同被引文献42

引证文献1

二级引证文献13

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