基于D--S证据理论的空中目标识别研究

目录

声明

第1章 绪论

1.1 课题的背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 空中目标识别国外研究现状

1.2.2 空中目标识别国内研究现状

1.3 本文主要工作及章节安排

第2章 信息融合理论基础

2.1 多传感器目标识别

2.1.1 数据级目标识别

2.1.2 特征级目标识别

2.1.3 决策级目标识别

2.2 证据理论基础

2.2.1 识别框架

2.2.2 基本概率分配函数

2.2.3 不确定性表示

2.2.4 Dempster组合规则

2.3 证据理论的不足及改进分析

2.4 本章小结

第3章 基于改进证据支持度的多传感器空中目标识别

3.1 空中目标识别方法分析

3.2 一种新的目标识别融合算法

3.2.1 证据冲突的表示

3.2.2 加权均值

3.2.3 支持度系数

3.2.4 空中目标识别方法

3.3 仿真实验结果与性能对比

3.4 本章小结

第4章 基于Pignistic和Deng熵的多传感器空中目标识别

4.1 空中目标识别基本理论

4.1.1 Pignistic 概率函数

4.1.2 Deng熵

4.2 基于Pignistic距离和Deng熵的多传感器空中目标识别方法

4.2.1 证据的可信度

4.2.2 证据的信息熵

4.2.3 证据的修正系数

4.2.4 融合识别

4.3 仿真实验结果与性能对比

4.3.1 低冲突信息

4.3.2 高冲突信息

4.4 本章小结

第5章 基于修正冲突证据的多传感器空中目标识别

5.1 空中目标识别框架的建立

5.2 一种新的空中目标识别融合算法

5.2.1 计算证据修正系数

5.2.2 判断证据体是否存在高冲突证据

5.2.3 修正证据并融合识别

5.3 仿真实验结果与性能对比

5.4 本章小结

第6章 总结

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

致谢

攻读学位期间的研究成果