1 简介
将多传感器信息融合技术引用到军事领域,介绍了基于 D-S 证据理论的多传感器多个测量周期的信息融合(时空信息融合)的方法,并将该方法应用于多个雷达的信息融合。模拟实验结果表明,与单个传感器相比,基于 D-S 证据理论的多传感器时空信息融合的结果具有较高的准确度和可信度。


2 部分代码
function DS_out(Result,ec1,ec2)%功能:由Result结果和ec1 ec2做出判断[nx,mx]=size(Result);if 1~=nxdisp('Result应为行向量');return;end[data,index]=sort(Result(1,1:mx-2)); %升序排列if (Result(index(mx-2))-Result(index(mx-3))>ec1) & (Result(mx-1)<ec2) & (Result(index(mx-2))>Result(mx-1))if index(mx-2)==1Type='测风雷达';elseif index(mx-2)==2Type='测雨雷达';elseif index(mx-2)==3Type='测云雷达';elseif index(mx-2)==4Type='多普勒雷达';elseType='识别算法出错';endelseType='无法识别目标';endType
3 仿真结果

4 参考文献
[1]王力. 基于DS证据理论的多传感器数据融合算法研究与应用[D]. 太原理工大学.
博主简介:擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真,相关matlab代码问题可私信交流。
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本文探讨了将D-S证据理论应用于军事领域的多传感器信息融合,通过时空信息融合提高目标识别的准确性和可信度。通过模拟实验,验证了这种方法相对于单一传感器的优越性。
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