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基于證據(jù)相似性度量的目標(biāo)識別融合改進(jìn)算法

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　　D-S證據(jù)理論作為一種較概率論確定性弱的不確定性推理在多傳感器探測網(wǎng)絡(luò)中有廣泛的應(yīng)用。數(shù)據(jù)融合算法是分布式探測網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)之一，可以提高分布式探測網(wǎng)絡(luò)的探測精度。本文提出了基于證據(jù)相似性度量的目標(biāo)識別融合改進(jìn)算法，利用證據(jù)相似性度量對證據(jù)源進(jìn)行修正，通過對水下不同背景噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)行融合試驗(yàn)表明，經(jīng)數(shù)據(jù)融合后，目標(biāo)識別率可由原來的80%提高到99%，從而證明本文所提出的融合算法可以有效提高目標(biāo)識別準(zhǔn)確率。
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