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(LocalDiscriminant Bases, LDB)和二进制粒子群优化(Binary Particle SwarmOptimization, 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。
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