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递归时空信息融合技术及其在毫米波与红外目标识别中的应用

吴红金 李兴国

吴红金, 李兴国. 递归时空信息融合技术及其在毫米波与红外目标识别中的应用[J]. 电子与信息学报, 1996, 18(2): 127-134.
引用本文: 吴红金, 李兴国. 递归时空信息融合技术及其在毫米波与红外目标识别中的应用[J]. 电子与信息学报, 1996, 18(2): 127-134.
Wu Hongjin, Li Xingguo. RECURSIVE TEMPORAL-SPATIAL INFORMATION FUSION TECHNIQUE AND ITS APPLICATIONS TO MMW AND INFRARED TARGET IDENTIFICATION[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 1996, 18(2): 127-134.
Citation: Wu Hongjin, Li Xingguo. RECURSIVE TEMPORAL-SPATIAL INFORMATION FUSION TECHNIQUE AND ITS APPLICATIONS TO MMW AND INFRARED TARGET IDENTIFICATION[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 1996, 18(2): 127-134.

递归时空信息融合技术及其在毫米波与红外目标识别中的应用

RECURSIVE TEMPORAL-SPATIAL INFORMATION FUSION TECHNIQUE AND ITS APPLICATIONS TO MMW AND INFRARED TARGET IDENTIFICATION

  • 摘要: 本文使用Dempster-Shafer技术讨论了递归时空信息融合的集中(或分配)算法。与Bayes算法相比,Dempster-Shafer技术具有较强的处理信息的不确定性的能力。集中算法是将所有信息汇集于中心处理器中进行处理;而分配算法则是依靠各分散的分处理器分担运算量,这样可增加计算能力。改进的算法可有效地应用于采用两种探测器的目标识别:毫米波辐射计、红外搜索和跟踪探测器。
  • Luo R C, Kay M G. IEEE Trans. on SMC, 1989, SMC-19(5): 901-931.[2]Hong L. IEEE Trans. on AES, 1991, AES-27(2): 370-379.[3]Pearl J. Probabilitic Reasoning in Intelligent Systems: Networks of Plausible Inference. San Mateo, CA: Morgan Kaufmann Publishers, 1988, 51-65.[4]Shafer G. A Mathematical Theory of Evidence. Princeton, NJ: Princeton University Press, 1976, 121-143.[5]Waltz E, Llinas J. Multisensor Data Fusion. Boston, MA: Artech House, 1990, 13-70.[6]Klir G J, Folger T A. Fuzzy Sets, Uncertainty, and Information. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1988.[7]Hong L, Lynch A. IEEE Trans. on AES, 1993, AES-29(2): 443-444.[8]李兴国.毫米波近感技术及其应用.北京:国防工业出版社,1989,22-90.[9]廖苏鹏.无线电探测系统目标识别方法的研究:[博士论文].华东工学院,1992, 73-77.
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出版历程
  • 收稿日期:  1994-05-30
  • 修回日期:  1994-10-24
  • 刊出日期:  1996-03-19

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