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水声信号处理中的多传感器数据融合

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摘要 进入到新世纪以来,随着我国国民经济实力的不断增强,我国的社会主义市场经济体制也应逐步完善,各行各业都取得了空前的进步和发展,其中数据融合技术作为一类较为先进的技术已经逐渐应到了军事以及民用等众多的领域中,在水声信号处理行业中数据融合技术也已经成为了核心技术之一,但是由于水下的环境是极其复杂的,这就大大降低了单个传感器的可靠性,因此一个重要的趋势就是水下多个传感器的共同使用,这也就要求了在多传感器数据融合技术也必须是较为先进的。本文便对水声信号处理中的多传感器数据融合的机制和方法以及多传感器数据融合技术在水声信号处理领域中的应用情况两个方面的内容进行了详细的分析和探析,从而详细的分析了我国水声信号处理中的多传感器数据融合技术。
作者 邵宗战
机构地区 中国人民解放军
出处 《中国科技信息》 2013年第9期63-63,共1页 China Science and Technology Information
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参考文献5

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  • 1潘翔.基于传播模型的目标定位和辨识[J].浙江大学学报(工学版),2004,38(9):1136-1139. 被引量:6
  • 2Blackman S S. Multiple hypothesis tracking for multiple target tracking [ J]. IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine,2004,19(1) :5 -18.
  • 3Layne J R, Piyasena U C. Adaptive interacting multiple model tracking of manuevering targets [ C ]//16th Digital Avionics Systems Conference, AIAA/IEEE, 1997 : 16 - 23.
  • 4Chen Y M. A new data association algorithm for multi-target tracking in a cluttered environment[ C] //ISIF,2003 :129 - 134.
  • 5Ding Z, Leung H, Hong L. Decoupling joint probabilistic data association algorithm for multiple target tracking [ J ]. IEE Proc Radar, Sonar Navig, 1999,146 ( 5 ) :251 - 254.
  • 6Blom A P, Bloem A. Probabilistic data association avoiding track coalescence [ J ]. IEEE Trans on Automatic Control, 2000,45 (2) :247 - 259.
  • 7Feo M de,Graziano A ,Miglioli R,et al. IMMJPDA versus MHT and Kalman filter with NN correlation : performance comparison [ J ]. IEE Proc-Radar,Sonar Navig,1997,144(2) :49 -56.
  • 8Fairweather J R,Greig A,et al. Object recognition by machine vision to enhance scene interpretation in an underwater application [ C ]//OCEANS '95. MTS/IEEE. Challenges of Our Changing Global Environment'. Conference Proceedings ,1995:1865 -1870.
  • 9Yao M de,Sadjadi R A,Jamshidi A A,et al. A study of effects of sonar bandwidth for underwater target classification [ J ]. IEEE Journal of Oceanic Engineering ,2002,27 ( 3 ) :619 -627.
  • 10Jaime Salazar, Mare Robinson ,Mahmood R, et al. A hybrid HMM-neural network with gradient descent parameter training [ C ]//Neural Networks: Proceedings of the International Joint Conference ,2003 : 1086 - 1091.

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