基于證據(jù)相似性度量的目標(biāo)識(shí)別融合改進(jìn)算法
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標(biāo)簽：融合(12298)目標(biāo)識(shí)別(10402)
D-S證據(jù)理論作為一種較概率論確定性弱的不確定性推理在多傳感器探測(cè)網(wǎng)絡(luò)中有廣泛的應(yīng)用。數(shù)據(jù)融合算法是分布式探測(cè)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)之一，可以提高分布式探測(cè)網(wǎng)絡(luò)的探測(cè)精度。本文提出了基于證據(jù)相似性度量的目標(biāo)識(shí)別融合改進(jìn)算法，利用證據(jù)相似性度量對(duì)證據(jù)源進(jìn)行修正，通過對(duì)水下不同背景噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)行融合試驗(yàn)表明，經(jīng)數(shù)據(jù)融合后，目標(biāo)識(shí)別率可由原來的80%提高到99%，從而證明本文所提出的融合算法可以有效提高目標(biāo)識(shí)別準(zhǔn)確率。
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