D-S证据理论近似算法在数据融合中的应用

论述了基于D-S证据理论的多传感器数据融合方法。通常在强冲突情形下证据组合规则的组合结果是不符合常理的,其不同证据源的冲突处理成为数据融合的主要问题之一,文中提出了一种解决证据冲突情况下的近似算法。仿真结果表明该方法是有效的和可行的。     

D-S证据理论数据融合算法在某系统故障诊断中的应用

介绍了Dempster-Shafer(D-S)证据理论数据融合算法的基本原理,在此基础上以电压-码转换电路板为被诊断对象,探索了基于D-S证据理论多传感器数据融合算法的某系统电路故障元器件诊断方法.诊断结果表明D-S证据理论多传感器信息融合算法可有效地提高故障模式的识别能力,使故障元器件得以有效定位.     

基于D-S证据理论的多传感器数据融合

D-S证据理论可以有效地处理不确定信息,是有效的数据融合方法之一,但在证据高度冲突时,其归一化过程会产生有悖常理的结果。针对这个问题,国内外的学者提出了许多不同的改进方法,基本上可分为两类：修改组合规则和修改融合模型。在此总结分析了相关的国内外典型文献的改进思想,并进行系统条理的分析,为证据理论的发展和改进提供了有价值的参考。     

基于D-S证据理论的传感器网络数据融合算法

传感器网络对于多个传感器在不同目标的识别过程中,各种技术冲突便随之接踵而至,并对传感器网络的科学体制产生了能动性的影响,使得系统的实时性和同步性的效能受到很大的负面影响。基于此,文章以D-S证据理论为核心要素,通过矩阵分析在融合算法中的理论地位,辅之以数学归纳法的精要,力求得到与融合结果与D-S证据组合公式相同的结果。     

基于D-S证据理论的数据融合算法及其在电路故障诊断中的应用

本文在D-S证据理论的基础上,结合模糊集合论,给出了电子电路故障定位的多传感器数据融合方法.通过测试电路中的被诊断元件的工作温度和工作电压两个物理量,得出D-S证据理论中两传感器对各待诊断元件的信度函数分配,再利用D-S联合规则得到融合后的信度函数分配,从而确定故障元件,并通过单传感器诊断结果与融合诊断结果比较,说明多传感器融合的优越性.     

基于改进D-S证据理论的数据融合目标分类

首先采用分类算法对MSTAR数据集进行十类目标分类识别、三类目标的变体分类识别,然后根据分类调参过程中的先验知识修正证据即分类器输出,构造基本置信函数,并采用改进的合成规则即基于冲突系数K和Pignistic概率距离相结合的冲突度量方法,对冲突证据采用按比例分配冲突度的合成规则进行合成。未融合时,三类目标的变体分类准确率最高为93.553%,融合后三类目标变体分类识别率为95.092%,提升幅度约是理想状态的37%。     

基于粗集理论的数据融合算法在辐射源交叉定位中的应用

粗集理论是数据融合中一种重要的算法理论。阐述了粗集理论的基本原理,并通过实例介绍了其在辐射源交叉定位中的应用,为工程应用提供了参考。     

基于D-S证据理论的信息融合技术在指控系统中的应用

本文针对靶场测试信息种类多、数据量大和实时性强的特点,提出了将数据融合技术应用于指控及数据处理系统的方案;重点分析了D-S证据理论多传感器识别、应用联合卡尔曼滤波的数据融合等目标识别方法,并通过仿真结果的分析,证明了方案的有效性,可以有效提高系统的综合处理能力。     

基于改进D-S 证据理论的多雷达自适应数据融合

针对多雷达数据融合时融合结果精度较低问题,提出一种基于改进D-S 证据理论的自适应融合算法。该算法将单传感器多时刻时域融合和多传感器空域融合相结合。首先,利用盒状图对单传感器测量值分类优化,进行单传感器时域融合;再根据文中提出的改进证据冲突程度判据,对高冲突的局部证据进行修正,并选择相应的多传感器空域数据融合算法。仿真分析表明,文中算法具有较好的可行性与有效性,同现有的多雷达数据融合算法相比,文中算法能够有效降低融合过程中产生的系统误差,且融合结果更加可靠、精确。     

D-S证据理论在多传感器信息融合中的改进

详细阐明了多传感器信息融合的一种方法——D-S证据理论，他是一种处理不确定性问题的有用方法，但是D-S证据理论组合规则的一些不足影响证据理论的应用，通过深入分析，针对该方法的不足提出了一种修正的组合方法，这样不仅能够用于组合冲突比较大的证据，而且能够根据各条证据所包含的不同信息量进行自适应加权组合，改进了基本D-S证据理论的组合准则，提高了其融合性能，并通过实例证明了该方法的有效性。     

D-S证据理论在雷达体制识别中的应用

本文在详细阐述了Dempster-Shafer证据理论的基础上,介绍了基于D-S证据理论的雷达体制识别的信息融合算法。识别实例和对比实验表明,这种信息融合识别方法是非常有效的。     

基于粗糙集理论对多传感器侦察数据初级融合处理

针对通信对抗系统多传感器侦察数据仓库中数据量大且不完整、不准确的特点,文中提出了一种基于粗糙集理论进行初级融合处理的方法。该方法利用粗糙集知识分类的功能对海量数据进行层层处理,去除冗余信息提高参数精度。仿真分析结果表明,这种算法能为进一步融合处理提供条件,在通信对抗情报分析中有很高的工程应用价值。     

数据融合应用于通信信号调制样式识别

对通信信号的频域、时域特征进行了提取,介绍了利用决策树识别其调制样式的方法。针对决策树缺点,提出了基于模糊理论和D-S证据理论对不同参数的可信度进行融合的方法,并给出了利用数据融合算法进行调制样式识别的仿真结果。     

基于D-S证据理论的多模态医学影像融合方法

针对多模态医学影像融合后存在边缘模糊、纹理不清晰的问题,提出了一种基于D-S证据理论的影像融合方法。首先对待融合的医学影像进行小波分解,在高频域,取纹理属性和边缘属性作为证据,根据Dempster证据合成和判决规则,得到高频域各点属性,从而确定融合规则;在小波分解的低频域,采用基于区域梯度的融合规则。实验结果表明,融合后医学影像较为完整地保留了源医学影像的边缘和纹理细节信息,有效提高了融合性能,优于同类方法。