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针对现有融合识别算法难以兼顾信息完备性和节点通信数据量的问题,提出一种基于信号稀疏表示的雷达辐射源信号级融合识别算法.该方法将接收信号投影到稀疏域并进行压缩,从而在稀疏域完成融合,最后利用融合后的稀疏系数进行识别.该方法既降低了通信数据量,又较好地保证了信息的完整性.仿真实验表明,相对于单一传感器和决策级融合,所提出的方法可有效提高信号识别性能.
基于异质传感器的空间目标融合识别系统设计
异质多传感器 融合识别 空间目标 多级增强融合
2013/8/24
在空间目标识别中有电磁、光度、红外、无线电等多种传感器信息可以利用，不同类型的传感器获得的信息在时域、频域和特征域上的冗余和互补，可以提高识别的正确率，扩展识别的时间和空间覆盖范围，而对于复杂的空间目标识别问题，不可避免的要用到多种分类方法，这些分类器的自动优化组合是融合识别获得良好性能的关键。本文分析了空间目标分布式传感器信息处理系统中的单传感器优缺点，并设计了基于多级增强融合结构的空间目标融合...