中图分类：TP183

学科分类：520.20

成果类别：基础理论

成果水平：国内先进

评价形式：评审

项目针对数据融合领域的理论和技术的深入研究。在对现有多传感器目标跟踪与识别算法和理论的深入研究的基础上,提出了数据融合技术的基本理论体系和总体框架;基本解决了K－N融合规则中K值的选取问题,应用复式概率纸基于检测率和虚警率建立了传感器性能单一的评价指标;对神经网络数据融合模型、算法机理及有效性进行了深入的研究,并首次提出了松散式和紧密式ANN－DF模型;基于理论研究成果设计的仿真实验系统,验证了理论研究结果的有效性和正确性。