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面向無線傳感器網(wǎng)絡(luò)在地面目標(biāo)識(shí)別方面的應(yīng)用需求，該文提出了一種基于改進(jìn)局域判別基(LocalDiscriminant Bases, LDB)和二進(jìn)制粒子群優(yōu)化(Binary Particle SwarmOptimization, BPSO)方法的多傳感器特征融合算法。利用新的基于概率密度估計(jì)的相對(duì)微分熵可分性測(cè)度來改進(jìn)LDB，以提取目標(biāo)信號(hào)的特征頻段，然后分別利用一種改進(jìn)的和一種全新的BPSO 來實(shí)現(xiàn)特征融合?；趯?shí)地采集到的地面目標(biāo)的聲音和震動(dòng)信號(hào)，仿真實(shí)驗(yàn)表明，該方法減少了所需分類器的數(shù)目，降低了特征維數(shù)，并在一定程度上提高了目標(biāo)的正確識(shí)別率，具有實(shí)際的應(yīng)用價(jià)值。
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