弹道学报
彈道學報
탄도학보
JOURNAL OF BALLISTICS
2002年
4期
40-44
,共5页
信息融合%神经网络%地震动信号
信息融閤%神經網絡%地震動信號
신식융합%신경망락%지진동신호
根据地面目标运动引起的地震动信号的特征信息,应用多传感器信息融合的方法将目标正确分类.首先根据地震动信号在频域和时频域的多种特征,应用BP神经网络模式识别法,将地面车辆目标分为轮式车、轻型履带式车和重型履带式车.设计了一种以神经网络正确识别率作为基本概率赋值的方法,并应用D-S证据理论进行识别信息融合.训练样本和识别样本分别取自外场实验所获得真实有效的数据.通过时识别信息融合,以较高的可信度得到与识别样本相一致的识别结果.这表明所设计的获取基本概率赋值的方法及信息融合算法是有效的,该方法可以推广应用于其他多传感器或多信息源的探测识别系统中.
根據地麵目標運動引起的地震動信號的特徵信息,應用多傳感器信息融閤的方法將目標正確分類.首先根據地震動信號在頻域和時頻域的多種特徵,應用BP神經網絡模式識彆法,將地麵車輛目標分為輪式車、輕型履帶式車和重型履帶式車.設計瞭一種以神經網絡正確識彆率作為基本概率賦值的方法,併應用D-S證據理論進行識彆信息融閤.訓練樣本和識彆樣本分彆取自外場實驗所穫得真實有效的數據.通過時識彆信息融閤,以較高的可信度得到與識彆樣本相一緻的識彆結果.這錶明所設計的穫取基本概率賦值的方法及信息融閤算法是有效的,該方法可以推廣應用于其他多傳感器或多信息源的探測識彆繫統中.
근거지면목표운동인기적지진동신호적특정신식,응용다전감기신식융합적방법장목표정학분류.수선근거지진동신호재빈역화시빈역적다충특정,응용BP신경망락모식식별법,장지면차량목표분위륜식차、경형리대식차화중형리대식차.설계료일충이신경망락정학식별솔작위기본개솔부치적방법,병응용D-S증거이론진행식별신식융합.훈련양본화식별양본분별취자외장실험소획득진실유효적수거.통과시식별신식융합,이교고적가신도득도여식별양본상일치적식별결과.저표명소설계적획취기본개솔부치적방법급신식융합산법시유효적,해방법가이추엄응용우기타다전감기혹다신식원적탐측식별계통중.
