复杂环境下基于动态贝叶斯网络的目标识别
夏命辉1
王小平2
林秦颖1
狄方旭1
王哲1
1.空军工程大学航空航天工程学院，西安，7100382.空军工程大学航空航天工程学院，西安，710038; 光电控制技术重点实验室，河南洛阳，471009
摘要：为了提升高动态复杂电磁环境下空战过程中对目标的识别能力，针对 SBN 网络模型无法满足战场的动态性要求以及对目标的经常性误识别问题，设计了一种基于变结构动态贝叶斯网络的目标类型识别模型。该模型是由静态贝叶斯网络模型演变而来，具有良好的动态表达性和滤波功能，弥补了SBN的不足，并且对空战过程中目标特征信息丢失的问题有良好的容错能力。仿真结果表明，基于动态贝叶斯网络的目标识别的识别效果，优于基于参数学习贝叶斯网络的目标识别。使用该模型后目标识别的准确性提高了5%，有效地解决目标类型识别过程中数据缺失和信息不足的问题。
关键词：信息缺失动态贝叶斯网络目标识别
分类号：V271.4(各类型航空器)TP212(自动化技术及设备)
资助基金：航空科学基金(20145196023)
论文发表日期：2016-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 24-28 )
英文信息