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《中国人民解放军国防科学技术大学》 2002年
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贝叶斯方法在雷达情报判性中的应用研究

曾献军  
【摘要】: 本文根据雷达情报判性应用背景,对Bayes方法在该领域的应用进行了研究。首先,就五类空中目标提取了四种特征:目标身份、俯仰角、速度和加速度等,同时建立了它们的统计模型。运用两种普遍使刚的统计推断方法—Bayes方法和D-S证据理论对以上空中目标进行识别,比较了它们的收敛时间和稳健性。结果表明,Bayes方法对先验信息的精确程度要求并不十分严格,能较好地解决雷达情报综合问题,而D-S方法比Bayes方法更具有稳健性,但是其收敛时间较长。其次,考虑到Bayes方法在特征建模上具有较大的难度,而BP神经网络具有较强的非线性逼近能力,为此我们将BP神经网络的输出代替领域专家的知识经验,并用BP神经网络与主观Bayes方法结合起来的BPBayes方法对目标进行识别。识别结果表明,这种方法能够有效地提高识别率。同样的,将BP神经网络与D-S方法相结合(BPD-S方法)来识别目标,其识别率有了进一步的提升,其稳健性相对较好,但是识别时间比BPBayes方法的要长。
【学位授予单位】:中国人民解放军国防科学技术大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2002
【分类号】:TN957.51

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前2条
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【共引文献】
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【相似文献】
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