本文介紹當前信息融合技術(shù)發(fā)展情況,并指出其在水下目標探測中的精度和有效性問題。提出一種層次化信息融合方法,給出設(shè)計方案和實驗驗證結(jié)果,說明該方法能夠有效解決大容量、復(fù)雜信息和高精度問題,提高目標識別率。最后,本文探討了未來信息融合技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用。 

【文章來源】：艦船科學(xué)技術(shù). 2020,42(21)北大核心

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基于天基探測的水下目標識別的層次化信息融合方法框圖Fig.1Diagramofspace-baseddetectionforunderwatertarget

entmethodsindifferentscenarios探測場景測試樣本數(shù)50/%70/%100/%130/%150/%200/%多源圖像探測（本文方法）84.0085.6786.0086.6786.6785.33多源圖像探測（僅特征級）78.0078.6777.0080.0080.6780.33多源圖像探測（特征+決策）79.6782.6781.0082.6781.6780.00多源聲納探測（本文方法）84.3384.3385.0084.6783.3385.00多源聲納探測（數(shù)據(jù)+特征）76.0075.6775.0080.3381.3381.33圖2基于聲吶數(shù)據(jù)的特征級信息融合方法框圖Fig.2Diagramoftheinformationfusionmethodinfeaturelevelbasedonthesonardata圖3基于層次化信息融合方法的水下目標識別效果Fig.3Effectsofunderwatertargetdetectionbasedonthehierarchicalinformationfusionmethod·118·艦船科學(xué)技術(shù)第42卷

縖J].《戰(zhàn)術(shù)導(dǎo)彈技術(shù)》,2019(2):P91–P98.[10]羅俊海,王章靜.《多源數(shù)據(jù)融合和傳感器管理》[M].北京:清華大學(xué)出版社,2015:3-43;[11]蓋偉麟,辛丹,王璐,等.態(tài)勢感知中的數(shù)據(jù)融合和決策方法綜述[J].《計算機工程》,2014,40(5):P21–P30.[12]單連平,竇強.基于深度學(xué)習(xí)的海戰(zhàn)場圖像目標識別[J].《指揮控制與仿真》,2019,41(1):P1–P5.[13]鄭光迪,潘明波,劉巍,等.基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的海戰(zhàn)場目標協(xié)同識別方法[J].《光學(xué)與光電技術(shù)》,2018,16(2):P20–P25.[14]圖4深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的誤差變化Fig.4Errorvariationofthemodelofdeep-learningneutralnetwork第42卷張大銘，等：針對水下目標探測的層次化信息融合方法探究·119·

【參考文獻】：
期刊論文
[1]高光譜遙感影像與高程數(shù)據(jù)融合方法綜述[J]. 杜星乾,侯艷杰,唐軼.  云南民族大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2020(01)
[2]多源信息融合技術(shù)研究綜述[J]. 李洋,趙鳴,徐夢瑤,劉云飛,錢雨辰.  智能計算機與應(yīng)用. 2019(05)
[3]基于數(shù)據(jù)融合的目標檢測方法綜述[J]. 羅俊海,楊陽.  控制與決策. 2020(01)
[4]美軍空間態(tài)勢感知信息融合思路與途徑研究[J]. 郝雅楠,陳杰,關(guān)曉紅.  戰(zhàn)術(shù)導(dǎo)彈技術(shù). 2019(02)
[5]基于深度學(xué)習(xí)的海戰(zhàn)場圖像目標識別[J]. 單連平,竇強.  指揮控制與仿真. 2019(01)
[6]基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的海戰(zhàn)場目標協(xié)同識別方法[J]. 鄭光迪,潘明波,劉巍,吳學(xué)銅.  光學(xué)與光電技術(shù). 2018(02)
[7]對海雷達目標識別中全極化HRRP的特征提取與選擇[J]. 范學(xué)滿,胡生亮,賀靜波.  電子與信息學(xué)報. 2016(12)
[8]態(tài)勢感知中的數(shù)據(jù)融合和決策方法綜述[J]. 蓋偉麟,辛丹,王璐,劉欣,胡建斌.  計算機工程. 2014(05)
[9]多源信息融合關(guān)鍵問題、研究進展與新動向[J]. 陳科文,張祖平,龍軍.  計算機科學(xué). 2013(08)
[10]一種復(fù)雜海天背景下的紅外艦船目標自動檢測方法[J]. 王鵬,呂高杰,龔俊斌,田金文.  武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版). 2011(12)



本文編號：3579057