利用数据融合来解决目标识别问题

吉林大学学报(工学版) ›› 2001, Vol. ›› Issue (4): 69-72.

利用数据融合来解决目标识别问题

周洁敏, 韩静, 肖纪立

南京航空航天大学民航学院, 江苏南京, 210016

收稿日期:2001-03-23 出版日期:2001-10-25
基金资助:
国家自然科学基金资助项目(69704007);国家教育部优秀青年基金资助项目;国家教育部骨干教师基金资助项目

Fusion Algorithm of Target Identification

ZHOU Jie-min, HAN Jing, XIAO Ji-li

College of Civil Aviation, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing 210016, China

Received:2001-03-23 Online:2001-10-25

摘要/Abstract

摘要： 提出了一种用于目标识别与分类的改进算法,以模糊数学和D-S证据理论作为其数据融合的工具,通过比较基于融合信息进行分类与单传感器分类的结果,说明多传感器数据融合的优越性.

关键词: D-S证据理论, 模糊数学, 目标识别与分类, 数据融合

Abstract: The paper proposes an improved algorithm of multisensor data fusion for target recognition and classification. In the data fusion process, fuzzy mathematics and Shafer-Dempster evidential theory is selected and used for the data fusion. By comparing the simulation experiment results based on separate original data and fused data respectively, the research has reached the conclusion that the latter is more accurate than the former.

Key words: D-S evidential theory, fuzzy mathematics, target recognition and classification, data fusion

中图分类号:

V247.15

周洁敏, 韩静, 肖纪立. 利用数据融合来解决目标识别问题[J]. 吉林大学学报(工学版), 2001, (4): 69-72.

ZHOU Jie-min, HAN Jing, XIAO Ji-li . Fusion Algorithm of Target Identification[J]. 吉林大学学报(工学版), 2001, (4): 69-72.

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