现代防御技术 ›› 2018, Vol. 46 ›› Issue (6): 64-67.DOI: 10.3969/j.issn.1009-086x.2018.06.010

• 指挥控制与通信 • 上一篇    下一篇

水下目标识别的规划融合算法

刘标1, 2, 许腾1, 刘树锋3   

  1. 1. 海军指挥学院, 江苏 南京 210016;
    2. 海军士官学校, 安徽 蚌埠 233012;
    3. 中国人民解放军94908部队, 福建 厦门 361000
  • 出版日期:2018-11-30 发布日期:2020-10-22
  • 作者简介:刘标(1984-), 男, 安徽太和人。讲师, 博士生, 研究方向为作战效能评估、多传感器数据融合。通信地址:210016 江苏省南京市玄武区半山园21号研三队 E-mail:feilonglb@126.com

Programming Fusion Algorithm for Submarine Target Recognition

LIU Biao1, 2, XU Teng1, LIU Shu-feng3   

  1. 1.Naval Command College, Jiangsu Nanjing 210016, China;
    2.Naval Petty Officer Academy, Anhui Bengbu 233012, China;
    3.PLA, No.94908 Troop, Fujian Xiamen 361000, China
  • Online:2018-11-30 Published:2020-10-22

摘要: 多传感器数据融合技术已经成为水下目标识别中的一项关键技术, 以传感器输出数据为基础, 提出了一种新的水下目标识别的规划融合算法, 并通过举例进行了说明, 最后使用Lingo软件对模型进行了求解, 得出了最优结果。该算法可以有效地提高水下目标识别的准确率和可靠性。

关键词: 水下目标识别, 多传感器, 决策级融合, 规划融合, 识别概率, 理想识别值

Abstract: Multi sensor data fusion has become one of the critical technologies for submarine target recognition. Based on the sensor report, brings forward a programming fusion algorithm for submarine target recognition, and gives an example for illustration. The optimized solution is obtained from the lingo software. The algorithm makes the recognition more accurate and more reliable.

Key words: submarine target recognition, multi-sensor, decision-level fusion, programming fusion, recognition probability, ideal recognition value

中图分类号: