[发明专利]基于分布式浮标探测的多源信息融合方法有效
| 申请号： | 201910881120.X | 申请日： | 2019-09-18 |
| 公开（公告）号： | CN110441761B | 公开（公告）日： | 2023-04-11 |
| 发明（设计）人： | 马雪飞 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | G01S7/539 | 分类号： | G01S7/539 |
| 代理公司： | 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司 23211 | 代理人： | 刘景祥 |
| 地址： | 150001 黑龙江*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于分布式浮标探测的多源信息融合方法，所述多源信息融合方法包括以下步骤：步骤一：对含有噪声和杂波的观测数据的有效性进行判断，选择一个阈值，根据所述阈值去除掉环境干扰造成的有过大误差的数据值；步骤二：选择合适的神经网络类型，构建多层神经网络模型，通过对输入数据的学习、训练，经过调整系统的参数和反馈信息，得出最佳估计的融合模型；步骤三：将经过预处理的观测数据输入经过样本培训过的多层神经网络模型，得出最佳判决。本发明实现了可观的信息压缩，有利于实时处理，能最大限度地给出决策分析所需要的特征信息，有效应对复杂水声环境和安静型目标所导致的杂波率高、目标声源级微弱以及多目标航迹交叉情况。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 分布式 浮标 探测 信息 融合 方法 | ||
【主权项】：
1.基于分布式浮标探测的多源信息融合方法，其特征在于，所述多源信息融合方法包括以下步骤：步骤一：对观测数据进行预处理，对含有噪声和杂波的观测数据的有效性进行判断，选择一个阈值，根据所述阈值去除掉环境干扰造成的有误差的不合理数据值；步骤二：选择合适的神经网络类型，构建多层神经网络模型，通过对输入数据的学习、训练，经过调整系统的参数和反馈信息，得出最佳估计的融合模型；步骤三：将经过预处理的观测数据输入最佳估计的融合模型，得出最佳判决。
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