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基于区间灰关联度和D-S证据理论的辐射源识别方法

Emitter Recognition Method Based on Interval Grey Relational Degree and D-S Evidence Theory
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摘要 在辐射源识别问题中,多传感器测量得到的数据一般为多组区间型特征参数。针对这种情况下的辐射源识别问题,笔者提出一种基于灰色关联度和D-S证据理论的方法。该方法通过对区间值进行灰关联分析,得到灰关联度为D-S理论模型中的mass函数赋值,然后运用Dempster组合规则和最大判决准则判决出最终结果。该方法更符合实际使用场景的数据特点,适用于解决区间型特征参数的辐射源识别问题。最后,通过算例分析表明,该辐射源识别方法具有很强的可行性。 In the field of emitter recognition,the information measured by multisensor is commonly interval characteristic parameters.To resolve the problem of emitter recognition in this situation,a method based on Grey Relational Degree,which is got from interval data by Grey Relational Analysis,to assign the mass function in D-S evidence theory model,and then applies Dempster’s rule of combination and rule of maximum judgement to obtain the final result.This method is more suitable for the data features in actual usage,and is appropriate for emitter recognition with interval characteristic parameters.Finally,an example shows that the method is feasible.
作者 卜昕阳 步新玉 Bu Xinyang;Bu Xinyu(The 723th Research Institute of China Shipbuilding Industry Corporation,Yangzhou Jiangsu 225001,China)
出处 《信息与电脑》 2018年第16期84-86,共3页 Information & Computer
关键词 辐射源识别 灰关联分析 D-S证据理论 多传感器数据融合 emitter recognition grey relational analysis D-S evidence theory multisensor data fusion
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