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BP网络与改进证据合成规则空中目标识别

Aerial Target Identification Based on BP Neural Networks and Improved Combination Evidence Rule

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摘要

针对现代空战目标识别高准确性、实时性的要求, 以及目标识别融合中可能出现的高度证据冲突问题, 提出了一种基于BP网络与改进证据合成规则的空中目标识别方法。该方法通过BP神经网络获取各传感器对目标类别判断的基本概率赋值, 并以此为证据, 使用引入加权平均证据的合成规则对各组证据进行空间域融合和时间域融合, 得到目标身份结论。仿真结果表明, 该方法可以很好地解决证据冲突问题, 能够准确、可靠地完成空中目标识别任务。

Abstract

According to the requirements to real-time performance and high accuracy of aerial target identification in modern air combat,and considering the evidence conflicts that may occur in evidence combination,we proposed an aerial target identification method based on BP neural network and improved evidence combination rule.The BP neural network was used to acquire Basic Probability Assignment (BPA) of each sensor to target category judgment,which was taken as evidence for making spatial domain fusion and time domain fusion to each group of evidences by using an improved evidence combination rule.Thus the result of target identification could be obtained.Simulation shows that the proposed method can solve the problem of evidence conflict and implement the task of aerial target identification precisely and reliably.

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补充资料

中图分类号:V243;TN95

DOI:10.3969/j.issn.1671-637x.2014.12.008

所属栏目:学术研究

基金项目:航空科学基金(20125553032, 20135153031,20135553035)

收稿日期:2013-12-23

修改稿日期:2014-01-15

网络出版日期:--

作者单位    点击查看

郝志伟:西北工业大学, 西安 710072
吴勇:西北工业大学, 西安 710072
张建东:西北工业大学, 西安 710072
喻芳:中航工业江西洪都航空工业集团有限责任公司, 南昌 330024

备注:郝志伟(1989-),男,河南洛阳人, 硕士生, 研究方向为航空电子综合化系统及仿真技术。

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引用该论文

HAO Zhi-wei,WU Yong,ZHANG Jian-dong,YU Fang. Aerial Target Identification Based on BP Neural Networks and Improved Combination Evidence Rule[J]. Electronics Optics & Control, 2014, 21(12): 36-39

郝志伟,吴勇,张建东,喻芳. BP网络与改进证据合成规则空中目标识别[J]. 电光与控制, 2014, 21(12): 36-39

被引情况

【1】赵福均,周志杰,胡昌华,王 力,刘涛源. 基于置信规则库和证据推理的空中目标意图识别方法. 电光与控制, 2017, 24(8): 15-19

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