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Data fusion of multiradar system by using genetic algorithm

机译：基于遗传算法的多雷达系统数据融合

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Detection system with distributed sensors and data fusion. are increasingly being used by surveillance systems. There has been a great deal of theoretical study on decentralized detection networks composed of identical or non-identical sensors. To solve the resulting nonlinear system, exhaustive search and some crude approximations are adopted. However, those methods often cause either the system to be insensitive to some parameters or the suboptimal results. In this paper, a novel flexible genetic algorithm is investigated to obtain the optimal results on constant false alarm rate data fusion. Using this approach, all system parameters are directly coded in decimal chromosomes and they can be optimized simultaneously. The simulation results show that adopting the proposed approach, one can achieve better performances than the reported methods and results
机译：具有分布式传感器和数据融合的检测系统。越来越多地被监视系统使用。对于由相同或不相同的传感器组成的分散式检测网络已经进行了大量的理论研究。为了解决由此产生的非线性系统，采用了穷举搜索和一些粗略的近似。但是，这些方法通常会导致系统对某些参数不敏感或结果欠佳。本文研究了一种新颖的柔性遗传算法，以获得恒定误报率数据融合的最优结果。使用这种方法，所有系统参数都直接在十进制染色体中编码，并且可以同时进行优化。仿真结果表明，采用本文提出的方法，可以获得比所报道的方法和结果更好的性能。

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