基于MIMO-FNN模型的弹道导弹目标时空序贯融合识别方法

李昌玺; 周焰; 林菡; 李灵芝; 郭戈

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基于MIMO-FNN模型的弹道导弹目标时空序贯融合识别方法

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针对传统弹道导弹(BM)目标时空序贯融合识别算法识别效率低、抗噪性能差的缺点,提出了一种基于多输入多输出模糊神经网络(MIMO-FNN)模型的BM目标时空序贯融合识别方法.该方法首先根据多层融合的思想,结合神经网络和模糊理论,提出了多传感器多特征MIMO-FNN模型;其次,在此基础上,将当前时刻的融合结果与下一时刻的融合结果再融合,得到此时刻时空序贯融合识别结果,并将其与识别门限比较,直到满足识别门限要求,时空序贯融合识别结束,并做出决策;最后通过实验验证了所提模型的有效性和良好的抗噪性.

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来源
《上海交通大学学报》 |2017年第9期|1138-1144|共7页
作者
李昌玺; 周焰; 林菡; 李灵芝; 郭戈;
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作者单位

空军预警学院;

中国人民解放军第66132部队;

福建农林大学东方学院计算机系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类雷达;
关键词
多输入多输出; 模糊神经网络; 弹道导弹; 时空序贯融合; 目标识别;

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