基于DS证据理论的水下目标识别融合推理方法研究
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唐政(1980-):博士,高工,主要从事数据链技术研究

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TN914

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Research on Method of Fusion Reasoning of Underwater Target Recognition Based on Dempster Shafer Evidence Theory
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    水下多途、时变的复杂环境给水下目标的识别精度带来了很大影响,单传感器获得的目标信息已不能支持水下目标识别要求,需要通过分析不同传感器源获得的水下目标特征信息间的关联关系,构建水下目标多特征信息不确定性融合推理识别模型和准则,给出水下目标识别的具体判断逻辑流程,建立目标属性识别框架,确定不同传感器源获得的水下目标特征信息证据对水下目标属性可信度分配函数,通过 DS(Dempster-Shafer)证据理论实现水下目标的综合推理识别,为提升水下多平台协同作战能力提供重要基础。

    Abstract:

    The complex underwater environment severely affects the precision of underwater target recognition, the underwater target information from single sensor cannot sustain the needs of underwater target recognition. It is established that the model and rule of uncertainty fusion reasoning and recognition based on the underwater target multi-characteristic information and incidence relation among the underwater target characteristic information from different sensors. The target attribute recognition framework and reliability allocation function are determined to DS evidence reasoning and underwater target recognition. It will provide enhancing the ability of underwater multi platform cooperative combat with an important foundation.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

唐政,王志刚,赵露露,麻锐,齐涛涛.基于DS证据理论的水下目标识别融合推理方法研究[J].现代导航,2017,8(2):113-117

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