一种改进的多传感器敌我识别算法

李斌; 陈以; 韩元杰

doi:10.13873/j.1000-97872005.07.025

Chinese

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

一种改进的多传感器敌我识别算法

更新时间：2025-09-11

- 一种改进的多传感器敌我识别算法
- Improved algorithm of friend or foe identification for multi-sensor fusion
- 传感器与微系统 2005年第7期页码：69-71+75
- 作者机构：
  
  1. 桂林电子工业学院计算机系
  2. 桂林电子工业学院计算机系,广西,桂林,541004
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/j.1000-97872005.07.025
  中图分类号： E911
- 纸质出版：2005
- 稿件说明：
移动端阅览
[1]李斌,陈以,韩元杰.一种改进的多传感器敌我识别算法[J].传感器技术,2005(07):69-71+75.

LI Bin, CHEN Yi, HAN Yuan-jie. Improved algorithm of friend or foe identification for multi-sensor fusion[J]. 2005, (7): 69-71+75.
[1]李斌,陈以,韩元杰.一种改进的多传感器敌我识别算法[J].传感器技术,2005(07):69-71+75. DOI： 10.13873/j.1000-97872005.07.025.

LI Bin, CHEN Yi, HAN Yuan-jie. Improved algorithm of friend or foe identification for multi-sensor fusion[J]. 2005, (7): 69-71+75. DOI： 10.13873/j.1000-97872005.07.025.

摘要

在深入研究证据理论中基本可信度分配和信任函数的关系基础上

首次提出把信任函数作为基本可信度分配进行数据融合的思想。应用这一思想对多传感器的敌我识别提出了一种改进的融合算法

仿真结果表明该算法更具有可分析性

且计算复杂度也大大降低。

Abstract

The relationship between basic probability assignment（BPA） and belief function is studied in this paper.The idea that belief function is regarded as BPA in data fusion is firstly introduced.An improved algorithm of friend or foe identification for multi-sensor fusion is put forward based on this idea.The results of experimental simulation show that the improved algorithm is more easily to analyze

and the computational complexity of the algorithm decreases greatly.

关键词

Keywords

references

敌我识别系统的发展及给我们的启示 [J]. 曲东才. 航空科学技术 . 2003(05)

多传感器多级数据融合的敌我识别估计 [J]. 李永田,李蔚恒,潘昕. 传感器技术 . 2003(04)

证据理论与模糊神经网络相结合的身份估计方法 [J]. 柳毅,陈红林. 火力与指挥控制 . 2003(01)

基于D-S证据理论的数据融合算法及其在电路故障诊断中的应用 [J]. 朱大奇,于盛林. 电子学报 . 2002(02)

D-S证据理论数据融合方法在目标识别中的应用 [J]. 蓝金辉,马宝华,蓝天,周兆英. 清华大学学报(自然科学版) . 2001(02)

浏览量

226

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

木材干燥窑内判断传感器有效状态方法的研究

基于惯性传感器数据融合的异常步态评估模型

基于因子图的视觉与UWB组合定位方法

多协议智慧医疗健康信息系统设计与实现

基于图像处理与RSSI信号的室内定位算法