机场场面多传感器多轴向感知信号的融合方法

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机场场面多传感器多轴向感知信号的融合方法

汤新民, 吴淼, 高尚峰, 沈志远

文章导航 > 交通信息与安全 > 2016 > 34(2): 17-24

汤新民, 吴淼, 高尚峰, 沈志远. 机场场面多传感器多轴向感知信号的融合方法[J]. 交通信息与安全, 2016, 34(2): 17-24. doi: 10.3963/j.issn1674-4861.2016.02.003

引用本文:

汤新民, 吴淼, 高尚峰, 沈志远. 机场场面多传感器多轴向感知信号的融合方法[J]. 交通信息与安全, 2016, 34(2): 17-24. doi: 10.3963/j.issn1674-4861.2016.02.003

TANG Xinmin, WU Miao, GAO Shangfeng, SHEN Zhiyuan. A Multi-axis Signal Fusion Approach Using Multiple Sensors of the Aerodrome Surface[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2016, 34(2): 17-24. doi: 10.3963/j.issn1674-4861.2016.02.003

Citation:

TANG Xinmin, WU Miao, GAO Shangfeng, SHEN Zhiyuan. A Multi-axis Signal Fusion Approach Using Multiple Sensors of the Aerodrome Surface[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2016, 34(2): 17-24. doi: 10.3963/j.issn1674-4861.2016.02.003

汤新民, 吴淼, 高尚峰, 沈志远. 机场场面多传感器多轴向感知信号的融合方法[J]. 交通信息与安全, 2016, 34(2): 17-24. doi: 10.3963/j.issn1674-4861.2016.02.003

引用本文:

汤新民, 吴淼, 高尚峰, 沈志远. 机场场面多传感器多轴向感知信号的融合方法[J]. 交通信息与安全, 2016, 34(2): 17-24. doi: 10.3963/j.issn1674-4861.2016.02.003

TANG Xinmin, WU Miao, GAO Shangfeng, SHEN Zhiyuan. A Multi-axis Signal Fusion Approach Using Multiple Sensors of the Aerodrome Surface[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2016, 34(2): 17-24. doi: 10.3963/j.issn1674-4861.2016.02.003

Citation:

TANG Xinmin, WU Miao, GAO Shangfeng, SHEN Zhiyuan. A Multi-axis Signal Fusion Approach Using Multiple Sensors of the Aerodrome Surface[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2016, 34(2): 17-24. doi: 10.3963/j.issn1674-4861.2016.02.003

机场场面多传感器多轴向感知信号的融合方法

doi: 10.3963/j.issn1674-4861.2016.02.003

南京航空航天大学民航学院南京210016
南京航空航天大学民航学院南京210016
南京航空航天大学民航学院南京210016
南京航空航天大学民航学院南京210016

基金项目:

国家自然科学基金项目

民航科技引导资金项目

中央高校基本科研业务费专项资金项目

江苏省自然科学基金项目

中图分类号: V351.3
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出版历程
- 刊出日期: 2016-04-28

A Multi-axis Signal Fusion Approach Using Multiple Sensors of the Aerodrome Surface

摘要: 为实现对机场场面航空器/车辆的识别,提出基于D-S证据理论的多轴向传感器二级融合方法,对多个磁阻传感器获取的非协作目标感知特征进行融合.通过最大隶属度原则确定单轴向基本概率分配函数,采用基于证据间相似系数的一级融合方法确定单传感器的3个轴向合成概率分配函数;考虑到传感器网络中的各传感器的感知磁信号的差异性,通过地磁信号能量值的方法分配各证据权重,利用加权综合法进行二级融合.实验结果显示,不考虑3轴向之间相关性及证据间信号能量权重的融合方法的总体识别率仅为63.1%;仅考虑3轴向之间相关性的融合方法的总体识别率为65.6%;仅考虑证据间信号能量权重的融合方法的总体识别率为69.6%;而基于证据间相似系数和信号能量值权重二级数据融合方法的总体识别率高达81.1%.
- 航空运输 /
- 机场目标识别 /
- 多传感器多轴向数据融合 /
- D-S证据理论 /
- 磁阻传感器
- air transportation /
- object recognition /
- multi-axis data fusion /
- Dempster-Shafer evidence theory /
- anisotropic magnetoresistive sensors

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