一种基于自适应权值灰关联分析的毫米波/红外融合识别方法

doi:10.3969/j.issn.1007130X.2010.

J4 ›› 2010, Vol. 32 ›› Issue (2): 146-149.doi: 10.3969/j.issn.1007130X.2010.

一种基于自适应权值灰关联分析的毫米波/红外融合识别方法

(国防科学技术大学ATR重点实验室,湖南长沙 410073)

收稿日期:2008-08-25 修回日期:2008-11-25 出版日期:2010-01-25 发布日期:2010-01-26
通讯作者: 郭军 E-mail:guojun@nudt.edu.cn
作者简介:郭军(1982), 男, 新疆伊犁人,硕士生,研究方向为图像理解与信息融合;赵和鹏,工程师,研究方向为遥感情报分析;朱长仁,副教授,研究方向为图像理解与信息融合、遥感图像目标识别等。

A Method of MMW/IR Fusion for Target Recognition Based on Gray Relational Analysis with Adaptive Weights

(National Key Laboratory of ATR,National University of Defense Technology,Changsha 410073;)

Received:2008-08-25 Revised:2008-11-25 Online:2010-01-25 Published:2010-01-26

摘要/Abstract

摘要：

本文提出了一种基于自适应权值灰关联分析和DS理论的毫米波/红外融合目标识别方法。首先对单个传感器提取的特征计算灰关联度作为基本概率赋值，再用DS理论进行融合得到识别结果。在灰关联度计算中，本文提出了使用熵值分析法自适应确定不同特征的权值，提高了系统性能。基于实测数据的实验结果验证了本文的有效性。

关键词: 信息融合, 目标识别, 灰关联分析, 自适应权值, 熵值分析

Abstract:

A method of MMW/IR fusion for target recognition based on gray relational analysis with adaptive weights and the DS theory is presented. Firstly, the gray relational grade of each sensor is computed and treated as the basic probability assignment function. Then, the fusion recognition result is computed by the DS theory. At the step of gray relational grade calculation, an algorithm of entropy analysis is introduced to adaptively determine each weight, and then the system performance is improved. The experimental results based on real data show that the proposed method is effective.

Key words: information fusion；target recognition；gray relational analysis；adaptive weight；entropy analysis

中图分类号:

TP391.4

郭军, 赵和鹏, 朱长仁. 一种基于自适应权值灰关联分析的毫米波/红外融合识别方法[J]. J4, 2010, 32(2): 146-149.

GUO Jun, DIAO He-Feng, SHU Chang-Ren. A Method of MMW/IR Fusion for Target Recognition Based on Gray Relational Analysis with Adaptive Weights[J]. J4, 2010, 32(2): 146-149.

[1]	李瑞红, 李晓红, 姚锦, 王闪闪. 基于双通道异质超图神经网络的引文推荐方法[J]. 计算机工程与科学, 2025, 47(02): 361-369.
[2]	蔡雨岐, 郭卫斌. 基于多级语义信息融合编码的序列标注方法[J]. 计算机工程与科学, 2022, 44(12): 2266-2272.
[3]	何涛, 施慧莉, 李大亮. 基于深度学习的SAR目标识别DSP设计[J]. 计算机工程与科学, 2022, 44(08): 1357-1363.
[4]	赵国生, 王甜甜, 王健. 一种边缘设备动态信任度的评估模型[J]. 计算机工程与科学, 2021, 43(09): 1574-1583.
[5]	李彬, 喻夏琼, 王平, 傅瑞罡, 张虹. 基于深度学习的单幅图像超分辨率重建综述[J]. 计算机工程与科学, 2021, 43(01): 112-124.
[6]	宁珊, 严馨, 徐广义, 周枫 , 张磊, . 融合关键词的中文新闻文本摘要生成[J]. 计算机工程与科学, 2020, 42(12): 2265-2272.
[7]	施啸天1，张宇2，方舟1. 基于前后双摄像头的鲁棒视觉里程计算法[J]. 计算机工程与科学, 2017, 39(10): 1862-1869.
[8]	李伟生，陈曦. 一种结合显著性检测与词袋模型的目标识别方法[J]. 计算机工程与科学, 2017, 39(09): 1706-1713.
[9]	唐波，吴爽爽，彭力，孙超. 基于信息融合的分布式时间同步算法[J]. J4, 2016, 38(06): 1123-1127.
[10]	刘李漫1，张治国2，满征瑞2. 基于模板匹配及区域信息融合提取的快速目标跟踪算法[J]. J4, 2016, 38(03): 534-541.
[11]	蔡菁，程雷，王红霞. 基于Kinect的疲劳驾驶综合监测系统研究[J]. J4, 2015, 37(12): 2379-2385.
[12]	胡涛，朱黎，郑明辉，毛雷. 基于视差和SIFT的双目视觉移动目标识别和追踪的研究[J]. J4, 2015, 37(10): 1947-1951.
[13]	张善文，张云龙，尚怡君. 基于判别局部保持映射算法的飞机目标识别方法[J]. J4, 2013, 35(6): 118-122.
[14]	陈玉仙1,2，罗三定2. 一种基于信息融合的新颖电梯调度算法[J]. J4, 2013, 35(12): 178-184.
[15]	谭志国1,鲁敏1,胡延平2,郭裕兰1,庄钊文1. 基于点云-模型匹配的激光雷达目标识别[J]. J4, 2012, 34(4): 32-36.

一种基于自适应权值灰关联分析的毫米波/红外融合识别方法

A Method of MMW/IR Fusion for Target Recognition Based on Gray Relational Analysis with Adaptive Weights

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