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基于证据理论的AUV目标识别研究
引用本文:李凡,林先澄.基于证据理论的AUV目标识别研究[J].华中科技大学学报(自然科学版),2005,33(4):1-3.
作者姓名:李凡  林先澄
作者单位:华中科技大学,计算机科学与技术学院,湖北,武汉,430074;武汉数字工程研究所,湖北,武汉,430074
基金项目:国家高性能计算基金资助项目(00303).
摘    要:根据D2S证据理论能很好表示“不确定性”和“不知道”的特点,对比不同的数据融合算法,在分析D2S证据理论的性能特点基础上,提出了一种基于自主式水下航行器的扫描声纳和水下摄像机两种视觉传感器采集信息的基本概率分配函数的方法和规则,并且分析了自主式水下航行器上的扫描声纳和水下摄像机这两种视觉传感器的信息在目标位置求解中的应用,同时利用Dempster合并规则,分析计算这两种视觉传感器在自主式水下航行器进行目标类别识别时的合成融合值.通过列表分析,表明增加了目标识别的可信度,减少了目标的不确定性.

关 键 词:自主式水下航行器  D-S证据理论  数据融合  目标识别
文章编号:1671-4512(2005)04-0001-03
修稿时间:2004年4月23日

Research on AUV target identification on the basis of Dempster-Shafer evidence theory
Li Fan,Lin Xiancheng.Research on AUV target identification on the basis of Dempster-Shafer evidence theory[J].JOURNAL OF HUAZHONG UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY.NATURE SCIENCE,2005,33(4):1-3.
Authors:Li Fan  Lin Xiancheng
Institution:Li Fan Lin Xiancheng Li Fan Prof., College of Computer Sci. & Tech.,Huazhong Univ. of Sci. & Tech.,Wuhan 430074,China.
Abstract:
Keywords:autonomous underwater vehicle  Dempster-Shafer evidence theory  data fusion  target identification  
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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