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基于带权重的贝叶斯网络数据融合研究 被引量:3

Research on Data Fusion Based on Bayesian Network with Weight
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摘要 目标识别是弹道导弹防御系统作战中的一个重要环节,作战指挥中心对不同传感器获得的目标信息进行特征提取,然后得出多个不同的目标识别结果。对于这些识别结果,给出了一个基于决策层融合的目标识别算法。通过专家测评的方法,对不同目标特征量得出的识别结果赋予不同的权重,然后通过贝叶斯网络的方法在决策层对目标识别结果进行融合。利用该方法进行了实例计算,计算结果比较准确合理。 Target Recognition is an important part of Ballistic Missile Defense, the battle command center extracts characteristics from the target information which obtained by different sensors, then, different target recognition results can be got. The different target recognition results are endowed with different weights, by the method of expert assessment, the target recognition results on decision level are fused by the method of Bayesian Network. Simulation result shows that the method is effective and correct.
出处 《导弹与航天运载技术》 北大核心 2014年第5期52-55,59,共5页 Missiles and Space Vehicles
关键词 数据融合 贝叶斯网络 目标识别 Data fusion Bayesian network Target recognition
  • 相关文献

参考文献1

  • 1黄培康,殷红成,许小剑.雷达目标特性[M].北京:电子工业出版社,2006.

同被引文献52

引证文献3

二级引证文献43

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