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J-GLOBAL ID：201702251554393134   整理番号：17A0392870

改良D-S証拠組合せ規則に基づく目標認識アルゴリズムを提案した。【JST・京大機械翻訳】

Target-Recognition Algorithm Based on Improved D-S Evidence Combination Rule

著者 (3件)： Zhou Li (School of Information and Electrical Engineering,Ludong University) ,  Tang Wenjing (School of Information and Electrical Engineering,Ludong University) ,  Guo Weizhen (School of Information and Electrical Engineering,Ludong University)
資料名： Beijing Youdian Daxue Xuebao  (Beijing Youdian Daxue Xuebao)
巻： 39  号： 5  ページ： 47-50  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2405A  ISSN： 1007-5321  CODEN： BYXBEV  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 高衝突証拠の融合問題をより良く解決するために,3D証拠融合に基づく改良D-Sアルゴリズムを提案した。まず第一に,本論文では,証拠支持度関数に従って,認識フレームワークの下の各焦点の支持度を計算する方法を提案した。第二に,D-S証拠組合せ規則に基づく衝突情報の重み付き割当てアルゴリズムを,三次元証拠の直接融合によって生み出された衝突因子の特性と各焦点の支持度に従って提案する。最後に,マルチセンサマルチターゲット認識システムを背景として,シミュレーション実験を行った。理論的解析とシミュレーション結果は,3D証拠融合に基づく改良D-Sアルゴリズムが強い反ジャミング性能を持ち,様々な衝突情報を効果的に融合することができ,目標認識確率を向上させることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 三次元 ,  *物体認識 ,  *アルゴリズム ,  シミュレーション
準シソーラス用語： ジャミング ,  *認識アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： D-S combination rule of evidence ,  target recognition ,  high conflicting information ,  evidence supporting measurement of similarity

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (6件)： 証拠 ,  組合せ ,  規則 ,  目標 ,  認識アルゴリズム ,  提案