本文關(guān)鍵詞： 目標(biāo)識別 貝葉斯網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)融合 小波矩特征　出處：《電光與控制》2014年09期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了提高傳感器目標(biāo)識別性能和近距空中目標(biāo)識別準(zhǔn)確性,結(jié)合雷達(dá)和紅外傳感器提出了一種目標(biāo)融合識別模型:對于雷達(dá)傳感器,提出基于參數(shù)學(xué)習(xí)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)識別方法,首先采用EM算法對貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化,然后根據(jù)獲取的目標(biāo)屬性信息進(jìn)行目標(biāo)分類;對于紅外成像傳感器,采用基于小波矩特征的目標(biāo)識別方法,首先對目標(biāo)圖像進(jìn)行小波矩特征提取和選擇,然后通過建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器進(jìn)行目標(biāo)分類;最后通過D-S證據(jù)組合法則對兩部分識別結(jié)果進(jìn)行融合處理,實(shí)現(xiàn)了基于雷達(dá)和紅外數(shù)據(jù)融合的近距目標(biāo)識別。仿真結(jié)果表明:和單傳感器相比,所提出的模型可以更加精確地進(jìn)行目標(biāo)識別。
[Abstract]:In order to improve the performance of sensor target recognition and the accuracy of short-range aerial target recognition, a target fusion recognition model is proposed by combining radar and infrared sensors: for radar sensors. A method of target recognition based on parameter learning Bayesian network is proposed. First, the parameters of Bayesian network are optimized by EM algorithm, and then the target is classified according to the acquired target attribute information. For infrared imaging sensor, the target recognition method based on wavelet moment feature is adopted. Firstly, the wavelet moment feature is extracted and selected from the target image, and then the target classification is carried out by the BP neural network classifier. Finally, the recognition results of two parts are fused by D-S evidence combination rule, and the short-range target recognition based on radar and infrared data fusion is realized. The simulation results show that: compared with single sensor. The proposed model can be used for target recognition more accurately.
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)航空航天工程學(xué)院;
【分類號】：TN957.52;TP18
【正文快照】： 0引言目標(biāo)識別是有效了解戰(zhàn)場態(tài)勢,預(yù)測敵方意圖的重要環(huán)節(jié)。隨著軍事科技不斷發(fā)展,戰(zhàn)場環(huán)境日趨復(fù)雜,傳統(tǒng)的單傳感器目標(biāo)識別方法已難以實(shí)現(xiàn)目標(biāo)準(zhǔn)確識別。為了提高目標(biāo)識別準(zhǔn)確性,必須融合各傳感器優(yōu)勢,實(shí)現(xiàn)多傳感器目標(biāo)融合識別[1-2]。雷達(dá)傳感器可以準(zhǔn)確獲取笛卡爾坐標(biāo)系

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本文編號：1459265