李俊武
- 作品数：4 被引量：18H指数：2
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- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于支持度的抗干扰融合识别方法被引量：1
- 2013年
- 针对传感器在受到干扰的情况下测量数据严重失真的问题,提出一种抗干扰的融合识别方法。该方法的核心思想在于给每个传感器分配相应的权值,权值分配的依据是各传感器的支持度。其他传感器对该传感器的支持度越小,则认为该传感器被干扰的程度越大,被分配到的权值越小。将加权融合后的测量数据输入RBF神经网络获取目标的基本概率赋值,利用D-S证据理论决策规则进行识别,仿真结果表明该方法能有效抑制干扰。
- 李俊武俞志富
- 关键词：抗干扰RBF神经网络信息融合目标识别
- 改进粒子群算法在DOA估计中的应用被引量：11
- 2013年
- 针对均匀线性阵列的相干信号波达方向(DOA)估计问题,提出了一种结合粒子群优化(PSO)算法和最大似然函数的解相干算法。算法充分利用了PSO算法解决优化问题的优势和最大似然测向的优点,对独立信号、相干信号或二者的混合信号的DOA都能进行有效的估计。为了提高估计性能,对标准PSO算法的惯性权重、最大速度和搜索机制进行了改进。仿真结果证明了改进算法的有效性。
- 李俊武俞志富
- 关键词：波达方向(DOA)估计粒子群优化算法阵列信号处理
- 基于动态聚类和合理性差别的证据理论改进算法
- 2014年
- 针对证据高度冲突时利用DS证据理论直接进行融合会得出不合理结果的问题,文中提出了一种新的证据融合方法。首先,利用动态聚类对证据进行分类,将含证据最多的类称为主类,其余类称为旁类。当旁类的证据个数与总的证据个数的比值小于或等于设定的阈值时,认为上述证据不合理并删除;当比值大于这一阈值时,则保留该旁类中的证据。然后,提出基于重心距离的方法确定剩余证据的可信度,求出期望证据,最后对其迭代融合。计算机仿真结果验证了该方法的有效性。
- 王利华罗景青李俊武
- 关键词：证据理论动态聚类
- 基于区间灰关联的雷达辐射源识别新方法被引量：6
- 2013年
- 在现代密集信号环境中,接收机测得的和辐射源数据库中的雷达特征参数具有不确定性,一般用区间值表示。针对区间类型的特征参数的雷达辐射源识别,提出了一种新的基于区间灰关联度的雷达辐射源融合识别方法。该方法首先运用区间灰关联度得到基本概率赋值,然后运用证据组合与决策实现目标识别。仿真结果表明,这种识别方法是有效的。
- 刘凯王杰贵李俊武
- 关键词：雷达辐射源识别DS证据理论
