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应用DS证据理论的雷达工作模式特征层融合识别
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TN911.7

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航空科学基金(20152096019;20145596025)


A FeatureLevel Fusion Recognition Algorithm of Radar Operation Mode Based on D-S Evidence Theory
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    摘要:

    日趋复杂的战场电磁环境对雷达工作模式识别提出了更高的要求,针对传统单平台工作模式识别方法的局限性,提出了一种在多平台协同背景下基于DempsterShafer(D-S)证据理论的雷达工作模式特征层融合识别算法。该算法运用隶属度函数获得基本信任赋值,根据Dempster合成规则,首先对多平台侦收的同一参数数据进行多平台参数内融合,然后进行参数间融合获得合成信任度,最后依据工作模式判定规则识别雷达工作模式。通过仿真实验,多平台融合识别算法的识别率较单平台识别方法平均提高了27%,实验结果说明融合识别方法有效地提高了识别性能。

    Abstract:

    Aimed at the problems that the electromagnetic environments are becoming more complex day by day, and the radar operation mode recognition is of the limitations, a featurelevel fusion recognition algorithm of radar operation mode based on DS evidence theory is presented to overcome the limitations of recognition method on singleplatform under condition of the background of multiplatforms cooperative combat. Firstly, the BPAF (Basic Probability Assignment Function) is gotten with the member function. Then, according to the Dempster fusion rule, the fusion among platforms and the fusion among parameters are carried out successively. Finally, the radar operation mode is recognized by fusion results and decision rule of radar mode. Through the simulation experiments, the recognition rate of multiplatform is averagely increased by 27%. The result shows that the method can improve the performance of recognition effectively.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

王星,王志鹏,呙鹏程,周东青,杜文红,王超.应用DS证据理论的雷达工作模式特征层融合识别[J].空军工程大学学报,2016,17(4):35-40

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  • 在线发布日期: 2016-07-30
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