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多传感器数据融合及其在潜艇目标识别中的应用
中文名称: 多传感器数据融合及其在潜艇目标识别中的应用
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论文编号: 3454971收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Multi-sensor Information Fusion and Application of the Submarine Target Recognition
学位类型: 硕士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 检测技术及自动化装置
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 目标识别 数据融合 BP神经网络 神经网络 多传感器信息融合技术 数据融合技术 识别算法
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文简介:本文以潜艇目标识别为背景研究了多传感器数据融合。水下目标识别不能用图像的模式识别来确定目标的类型及其特性,在现代军事发展中潜艇目标识别是利用潜艇在水下航行的特性提取传感器数据,然后进行数据融合。战场目标识别的准确与及时,对后面的态势评估和威胁估计有重要的意义,做到“知己知彼,百战不殆”也是在战争中取胜的关键。 介绍了多传感器信息融合技术的发展过程及其在目标识别中的研究意义和研究现状,综述了信息融合算法及其国内外研究动向。研究了多传感器信息融合技术,针对水下多传感器目标识别的实现问题,对其相关技术进行了理论上的研究。主要内容如下: 在数据融合基础理论方面:全面阐述了有关数据融合的基本概念、融合原理、发展简史、应用概况、结构级别以及数据融合技术等,总结分析了数据融合功能模型和结构模型的原理、结构特点及其主要融合算法。 在多传感器数据融合的目标识别技术方面,首先对目标识别算法进行了分类,然后对信息融合中的Bayes推理、Dempster-Shafer证据推理方法、身份融合的最佳方法和神经网络目标识别算法进行了详细的阐述。 在潜艇目标识别中,对潜艇的特征作了详尽的分析并对所用传感器作了具体部署,同时给出了实例分析,对本文所说的数据融合的目标识别方法作了具体的应用,最后对几种目标识别方法进行了比较,展望了未来的发展方向。
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