基于D-S证据理论改进方法的目标识别

摘要：

针对目标识别的基本可信度分配在实际应用中难以解决的问题，提出一种基于神经网络和D-S证据理论相结合的多传感器数据融合的改进方法。该方法利用D-S理论来表示和处理不精确的、模糊的信息，利用神经网络来处理证据理论中的基本可信度分配问题，充分发挥了神经网络自学习、自适应和容错的能力，提高了系统识别率。最后经过实验，对几种空中目标进行身份估计数据融合，通过计算机仿真证实了该方法的有效性。

关键词： D-S证据理论 神经网络 数据融合 身份估计 目标识别

作者: 胡玉兰 范晓静

作者单位: 沈阳理工大学 信息科学与工程学院，沈阳 110168 内蒙古民族大学 机械工程工程学院，通辽 028000

会议类型: 国内会议

会议名称: 第27届中国控制会议

会议地点: 昆明

会议语种:中文

页码: 449-451

在线出版日期: 2008-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）