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多传感器系统与单传感器系统相比能够更大限度地获取被探测目标的信息量,但在空战中无人机传感器探测得到的数据在一定程度上具有欺骗性,利用博弈融合技术对多传感器数据进行融合,能够获得更加符合空战实际需要的信息。为此,研究了一种基于改进D-S(Dempster-Shafer)证据理论的多源空战信息博弈融合技术,在信息融合前采用Jousselme距离进行预处理,并利用费雪信息进行冲突数据博弈,所得策略集使空战数据更加可靠。在此基础上,根据邓熵方法对基于D-S证据理论的融合方法进行改进,与传统D-S证据理论方法相比,融合数据符合空战实际。最后对存在冲突的多源空战信息进行博弈融合仿真,仿真结果验证了该方法的可行性与优势。 相似文献
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利用D-S证据理论的信息融合算法,提供了一种证据理论的改进方法以解决D-S算法在实现过程中存在的证据冲突问题.通过仿真试验,对该方法的有效性进行了验证. 相似文献
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针对D-S证据理论计算量大和不能有效合成高度冲突证据的不足,提出一种基于加权和矩阵运算的证据组合方法。该方法通过引入权重系数区分不同证据在数据融合中的重要程度,因此能有效合成高度冲突的证据。同时,在证据合成过程中通过引入矩阵运算,有效地降低了算法的计算量。仿真结果表明,与传统的基于D-S证据理论的多传感器数据融合方法相比,改进方法不但能提高证据合成的可靠性和准确性,而且具有较小的计算量。 相似文献
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D-S证据理论提供了一种解决多数据源不确定信息推理和融合的有效方法。为解决地质雷达目标识别信息的融合问题,采用D-S证据理论方法,先对目标进行雷达扫描,然后对可能的目标类型进行基本概率分配,最后利用D-S组合公式进行融合识别。试验结果验证了该理论在地质雷达目标识别上的有效性和可行性。 相似文献
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基于D-S证据理论的信息融合算法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对现有D-S证据理论算法在信息融合应用中缺乏系统性的问题,提出了一种基于D-S证据理论的层次式融合算法。该算法模型采用多维属性信息的分域、层次融合方式,利用初始信息确定高层融合所需的概率分布的近似算法对数据进行融合处理,并对于可能存在的证据冲突问题,给出了算法的修正。仿真结果表明,该算法收敛速度快,准确度高,在低虚警率下具有较好的检测率。 相似文献
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基于加权D-S证据理论的分布式多传感器目标识别 总被引:1,自引:0,他引:1
针对分布式多传感器环境下的目标识别问题,提出了一种基于加权D-S证据理论组合规则的决策融合方法。分析了多传感器目标识别系统的信息模型,指出传感器的决策可信度由其被支持度及与目标间的距离确定。将该可信度体现为加权D-S证据理论组合规则中的证据权值,综合考虑传感器支持度及其与目标距离,给出了权值确定方法。仿真实验证明方法提高了融合效率,可较快完成识别任务。 相似文献
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针对室内环境因子多且相互作用关系复杂,影响室内环境舒适度的控制精准决策,设计了一种基于改进D-S证据理论的室内环境控制决策系统。首先采用箱线图法和均值替代法检测修复异常采集数据,然后利用距离自适应加权融合算法实现同类传感器数据一级融合,最后利用改进D-S证据理论算法,实现全局融合决策。实验结果表明,改进D-S证据理论算法能够有效避免冲突证据带来的融合决策误差,系统可以实现室内环境控制的精准决策,融合决策精度高,具有一定的推广应用价值。 相似文献
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提出了一种基于D-S证据理论对数据进行融合处理的方法.通过采用多个地振动传感器对人、车辆等目标发出的振动信号进行采集,然后对传感嚣采集到的地振动信号进行处理,解决目标识别问题并提高目标的识别率,实验结果表明文中提出的方法是有效的. 相似文献
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D-S证据理论在移动机器人信息融合中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
移动机器人的自动能力中实时避障和导航是一个很关键的技术,研究中主要的问题是:机器人在运动时需要充分的环境信息,而且处理这些信息的速度要快,同时也要满足实时性的要求。详细介绍了将D-S证据理论应用于移动机器人对未知环境的探索、感知过程,并通过仿真结果对D-S证据融合方法的性能进行研究与改进,确定了D-S证据融合方案的具体实现步骤,并完成了一个简化的仿真算例,得出了相关结论。 相似文献