舰船电子工程
艦船電子工程
함선전자공정
SHIP ELECTRONIC ENGINEERING
2013年
8期
50-52,134
,共4页
态势估计%证据理论%神经网络%信息融合
態勢估計%證據理論%神經網絡%信息融閤
태세고계%증거이론%신경망락%신식융합
针对D-S证据理论应用于态势估计过程中,基本概率赋值函数难以确定的问题,提出一种基于神经网络获取基本概率赋值函数再进行证据组合的方法.首先,在传感器探测和0级处理、1级处理的基础上,将各时刻传感器所探测目标的状态、属性、类别、事件等提取出来；然后,经过预处理后利用BP神经网络进行敌目标意图分类识别；最后,将神经网络的输出作为基本概率赋值,采用D-S证据理论来完成决策级融合,实现对海战场的战术态势估计.通过算例仿真,结果表明该方法是一种有效可行的态势估计方法.
針對D-S證據理論應用于態勢估計過程中,基本概率賦值函數難以確定的問題,提齣一種基于神經網絡穫取基本概率賦值函數再進行證據組閤的方法.首先,在傳感器探測和0級處理、1級處理的基礎上,將各時刻傳感器所探測目標的狀態、屬性、類彆、事件等提取齣來；然後,經過預處理後利用BP神經網絡進行敵目標意圖分類識彆；最後,將神經網絡的輸齣作為基本概率賦值,採用D-S證據理論來完成決策級融閤,實現對海戰場的戰術態勢估計.通過算例倣真,結果錶明該方法是一種有效可行的態勢估計方法.
침대D-S증거이론응용우태세고계과정중,기본개솔부치함수난이학정적문제,제출일충기우신경망락획취기본개솔부치함수재진행증거조합적방법.수선,재전감기탐측화0급처리、1급처리적기출상,장각시각전감기소탐측목표적상태、속성、유별、사건등제취출래；연후,경과예처리후이용BP신경망락진행활목표의도분류식별；최후,장신경망락적수출작위기본개솔부치,채용D-S증거이론래완성결책급융합,실현대해전장적전술태세고계.통과산례방진,결과표명해방법시일충유효가행적태세고계방법.
