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声纳目标特征级融合的主要任务是实现信息压缩、目标身份确定(分类) ,以利于实时处理、决策分析。基于数学模型的各种算法,由于情况复杂,往往很难建立。而人工神经网络通过样本的学习,具有存储记忆、在相似输入下能恢复记忆等特性,从而避免了烦琐而复杂的建模。在神经网络声纳目标识别前的噪声预处理方法中,选用了功率谱特征提取、双谱特征提取算法;在研究了提取的特征后,选取反向传播神经网络(BP)模型;在此基础上构造了BP神经网络,并对网络进行训练与测试,给出识别实验结果。仿真模拟分析证明,基于神经网络的声纳特征级信息的融合,对目标分类有一定效果,为进一步实现声纳信息融合奠定了基础 相似文献
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针对无人机空中侦察目标意图识别的问题,提出一种基于径向基神经网络的目标意图识别模型。首先利用雷达收集空中目标相关参数;然后对收集到的数据进行处理并提取特征;最后利用知识库训练好的径向基神经网络对处理后的数据进行模式识别,得到空中目标的意图。案例分析表明,相对于BP神经网络和支持向量机的目标意图识别模型,基于径向基神经网络的空中目标意图识别模型具有更高的准确性。 相似文献
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多传感器数据融合技术在VTS中的应用研究 总被引:4,自引:0,他引:4
此文分析了多传感器数据融合技术在VTS中应用的必要性和可行性,提出了应用于VTS中的数据融合处理模型。在像素级融合,研究了坐标变换、位置坐标的插值计算、目标点迹的关联与合并等技术;在特征级融合,采用BP神经网络、D—S证据理论进行目标识别。 相似文献
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本文利用BP神经网络抗干扰性强,识别精准等优点对船舶进行识别跟踪。首先获取原始图像,然后预处理,以图像的全部灰度值为训练样本,以新不变矩特征向量为样本集输入到3层BP神经网络中,对含不同噪声均值的图像进行识别。实验结果表明,以新不变矩特征向量作为样本集时抗噪能力强,识别率高。最后以新不变矩特征向量作为样本集进行目标跟踪得到跟踪误差。 相似文献