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 

单位：中国科学院上海微系统与信息技术研究所 上海200050