【摘 要】
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该论文探讨的是数据融合中的目标身份识别的问题.在多传感器数据融合系统中,目标的身份识别依赖于多种传感器的报告所提供的身份信息,多种身份信息的融合可以产生有关目标身
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该论文探讨的是数据融合中的目标身份识别的问题.在多传感器数据融合系统中,目标的身份识别依赖于多种传感器的报告所提供的身份信息,多种身份信息的融合可以产生有关目标身份的准确估计.第一章阐述了多传感器数据融合的相关概念、基本原理、系统结构模型、应用领域和研究发展;第二章简要介绍了数据融合中使用的主要方法和技术;第三章着重介绍了目前实时系统中主要应用的判决级身份融合方法:即Bayes方法和Dempster-Shafer证据理论.与Bayse方法相比较,D-S证据理论更加优越和完善,但是其中证据合成规则的复杂度是影响其实现的关键问题;和四章研究和探讨了目前常用的几种D-S证据理论的近似算法,并在对各自的性能进行仿真实验和比较的基础上,寻找出一种适用于该论文讨论的目标身份融合的近似算法;第五章中,基于该近似算法,利用计算机仿真,实现了一个实际的目标身份识别系统;第六章为论文的结论.通过所得的结果中以看出,利用D-S证据理论可以实现对目标类型进行与更为精确的划分和识别,并可以给出识别每个目标类别识别的可信度,根据其可信度可以制定初步的作用战计划.
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