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Studie und Analyse eines verteilten Erkennungssystems CFAR
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Bol
Die Erkennungsleistung kann durch den Einsatz von verteilten Erkennungssystemen verbessert werden. In diesen Systemen sendet jeder Detektor entweder eine binäre Entscheidung oder die komprimierte Information über die am Detektor verfügbaren Beobachtungen an das Fusionszentrum. Anschließend wird eine globale Entscheidung über das Vorhandensein eines Ziels unter Verwendung von binären Fusionsregeln getroffen.In dieser Dissertation haben wir das Problem der Datenfusion betrachtet.im Kontext der adaptiven CFAR-Detektion (CMAP-CFAR). In diesem Zusammenhang haben wir drei verschiedene Arten von Datenfusionen untersucht, wie z.B. die binäre Integration, binäre Fusion und Fuzzy Merge.
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Die Erkennungsleistung kann durch den Einsatz von verteilten Erkennungssystemen verbessert werden. In diesen Systemen sendet jeder Detektor entweder eine binäre Entscheidung oder die komprimierte Information über die am Detektor verfügbaren Beobachtungen an das Fusionszentrum. Anschließend wird eine globale Entscheidung über das Vorhandensein eines Ziels unter Verwendung von binären Fusionsregeln getroffen.In dieser Dissertation haben wir das Problem der Datenfusion betrachtet.im Kontext der adaptiven CFAR-Detektion (CMAP-CFAR). In diesem Zusammenhang haben wir drei verschiedene Arten von Datenfusionen untersucht, wie z.B. die binäre Integration, binäre Fusion und Fuzzy Merge.
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