摘 要:面向无线传感器网络在地面目标识别方面的应用需求,该文提出了一种基于改进局域判别基(Local
Discriminant Bases, LDB)和二进制粒子群优化(Binary Particle Swarm Optimization, BPSO)方法的多传感器特
征融合算法。利用新的基于概率密度估计的相对微分熵可分性测度来改进LDB,以提取目标信号的特征频段,
然后分别利用一种改进的和一种全新的BPSO 来实现特征融合。基于实地采集到的地面目标的声音和震动信
号,仿真实验表明,该方法减少了所需分类器的数目,降低了特征维数,并在一定程度上提高了目标的正确识
别率,具有实际的应用价值。
关键词:无线传感器网络;特征融合;局域判别基;二进制粒子群优化;可分性测度
声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉
全部1条评论
快来发表一下你的评论吧 !