【摘 要】
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不同形式的灰关联度从不同的角度去衡量序列曲线之间的关联程度。论文首先研究了基于邓氏关联度、绝对关联度、相对关联度以及斜率关联度的辐射源识别方法。鉴于不同灰关联度
【基金项目】
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国防科技卓越青年科技基金项目(编号:2017-JCJQ-ZQ-003),“泰山学者”专项经费(编号:ts201712072)资助
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不同形式的灰关联度从不同的角度去衡量序列曲线之间的关联程度。论文首先研究了基于邓氏关联度、绝对关联度、相对关联度以及斜率关联度的辐射源识别方法。鉴于不同灰关联度提供的信息能起到互补的作用,以灰关联度为基础构造基本概率赋值,经Dempster组合规则融合后进行决策。考虑到证据可能出现冲突的情况,提出了一种新的冲突证据合成方法来改善识别效果,该方法先计算了证据间的绝对值距离矩阵,得到证据的可信度并以其为权重对基本概率赋值加权平均,经融合后进行判决。仿真结果表明,邓氏关联度与斜率关联度应用于辐射源识别的效果较好
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