基于神经网络和D - S证据理论的船舶类型识别

摘要：

针对目标识别中基本可信度分配需要专家知识在实际中难以实现的问题,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目标识别算法.该算法利用神经网络得到各目标的基本概率赋值,然后使用D - S证据理论对其进行时间域和空间域的融合.利用该算法对几种船舶目标进行身份识别仿真,结果表明,该算法能够有效提高目标身份识别率,具有一定抗干扰能力.

关键词：多传感器融合、神经网络、D-S证据理论、船舶识别

所属期刊栏目：32

分类号：TN95

在线出版日期：2009-07-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：44-46