基于D-S证据理论空中交通管制系统能力评估

空中交通管制系统能力评估存在底层指标类型多样、评估信息不确定的问题。为此,提出一种基于D-S证据理论推理的评估方法。该方法构造信度规则库,将多种类型的不确定性数据换成统一的信度结构,通过证据推理方法获得空中交通管制系统的能力满足度分布。以某空中交通管制中心系统能力评估为例说明方法的可行性和有效性。     

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证据理论的信任评估模型

针对已有的信任证据模型不能快速有效地处理分布式网络中存在的恶意攻击,且缺乏关于三元信任关系组的信任归一方法,提出了一种基于改进D-S证据理论的信任模型,在此基础上,提出了基于持续序列的基本可信度函数和基于评估函数的信任评估方法,使得模型能更快地抑制恶意节点,并且评估结果更贴近现实值。通过分析与仿真,验证了本模型具有抑制聚集信任攻击的有效性和健壮性,同时信任评估方法更具合理性和准确性。     

D-S证据理论在作战效能评估中的应用

针对如何利用多数据源来评估武器装备作战效能的问题进行研究,分别对专家评估和仿真试验这两种信息源的m ass函数建立模型。在此基础上,利用D-S合成公式对不同指标进行综合,最终得到评估装备的作战效能。利用这种评估方法,分别对4种方案下的雷达系统进行评估,结果表明该方法符合评估实际,对多数据源的评估有一定的借鉴意义。     

基于改进证据理论的建筑环境CPS决策级融合

针对传统D_S证据理论存在高冲突证据时,而引起＂悖论＂将导致建筑环境CPS决策不准确的问题,采用计算证据间的博彩许诺距离方法,结合传统冲突因子,对D_S证据理论数据源的处理方法进行调整。该方法由证据间的博彩许诺距离得到证据冲突程度,再按＂互补＂原理转化为相互支持度,从而确定证据的权重系数,使D_S证据理论的决策更加精确。数据分析和仿真表明,改进后的D_S证据理论方法可以有效地处理证据冲突,并使得决策结果更加合理。     

一种新的基于权重系数的证据理论合成方法

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,因其归一化过程会产生有悖常理的无效结果,因此不同证据源的冲突处理成为数据融合的主要问题之一。基于此,提出了一种新的证据合成方法,该方法充分考虑了证据在合成过程中的重要程度,通过引入权重系数,提高了证据合成的可靠性和合理性,得到更为理想的合成结果。     

基于证据理论的雷达辐射源特征权重提取

为了更加准确、合理地提取雷达辐射源载频、重复频率、脉宽等特征参数的权重,文章提出一种新算法,根据侦测数据的可信度、识别库参数的自身特征分别给出基本概率赋值,再从决策层给出不同融合系数结合D—s证据理论来提取特征权重。最后举例说明了该算法的演算过程。     

Dempster-Shafer证据理论在空战态势评估方面的应用

为了准确分析空战态势,以达到辅助决策之目的,采用D-S证据理论对态势进行评估.首先提取出影响空战态势的战术条件,称之为态势因素,然后分析每个因素的影响效果.在此基础上建立态势评估的数学模型,利用D-S合成法则将所有因素的影响进行综合,并计算出态势发生的结果及可能性区间.最后,通过仿真实例验证了该方法在空战态势评估中的可行性和实用性.     

基于证据理论的事故树分析在木业防火中的应用

针对木材加工行业火灾现场的事故特点,建立了基于事故树的安全评价模型;结合工程技术人员和专家的实际经验对事故树底事件进行基于现场的概率评估,应用了D-S证据理论和贝叶斯近似计算法解决了专家评判过程中对火灾起因的不确定性问题,并融合了不同领域专家的诊断意见;对各基本事件的结构重要度以及量化结构重要度进行分析,提出了具体的安全隐患,指导设备安全管理和检修维修工作。     

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。     

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%。     

基于改进BP神经网络和D-S证据理论的装备故障诊断

针对雷达情报信息系统结构复杂,设备种类繁多的特点,研究了基于BP神经网络的故障诊断方法,给出一种变学习率和附加动量相结合的改进算法,建立了基于改进BP神经网络和D-S证据理论相结合的故障综合诊断模型。计算实例验证了这种方法的可行性和有效性。     

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。     

一种基于证据距离的D-S改进算法

针对高冲突下Dempster证据组合规则失效的问题,定义了描述证据可靠程度的可信度的概念,提出了一种改进的D-S组合算法。该方法首先通过证据距离,建立相似性矩阵,确定证据可信度,对证据进行预处理,再采用Dempster规则进行组合。通过仿真算例并与其它改进方法进行对比,验证了新算法在高冲突证据的情况下,可以有效地减小冲突对组合结果的影响,同时提高了证据组合的收敛速度,降低了决策风险。     

基于K-L距离的改进D-S证据合成方法

提出了一种证据距离为基础的冲突证据合成方法.通过改进的K-L距离得到证据间间距,进一步通过相关算法转化为证据权值,权值反映了证据的重要程度,以权值为系数对原始的基本可信度分配函数进行重新分配,再通过改进的合成公式,得到证据合成结果.最后通过具体的算例比较,说明新方法的合成结果更确定,更符合实际情况.     

基于D-S证据理论的协作频谱感知算法

在无线传播过程中,主用户信号经常会受到路径损耗、阴影衰落等影响,导致无线通信环境中单个认知用户对主用户的感知结果存在不确定性。因此,结合D-S证据理论方法,提出了一种新的协作频谱感知算法。以能量检测作为基础,将证据间冲突变化程度平均性的概念结合其中,根据这一方式设计了一种新的证据理论合成法则,将多个D-S融合结果送到融合中心进行数据融合,得出最终判决。仿真实验结果表明,该算法能够很好地解决证据间的高度冲突并较为合理地减轻不确定性因素的影响,在信噪比比较低的情况下,获得较好的检测性能。     

基于D-S证据理论的数据链故障诊断方法

针对无人机数据链结构复杂而导致的故障诊断难题,提出了一种基于D-S证据理论的无人机数据链路故障诊断方法。将无人机数据链诊断划分为系统级和电路板级2层,给出了故障诊断的总体框架。运用模版匹配法进行基本概率分配函数获取,基于冲突度和重要度进行冲突证据合成,采用基本概率分配函数进行决策,在此基础上实现了基于D-S证据理论的诊断方法。实验结果表明该方法正确有效,为无人机数据链故障诊断提供了新的途径。     

基于证据理论的雷达装备规划保障资源能力评估方法

规划保障资源是雷达装备综合保障工作的重要内容,其质量直接制约雷达装备保障性指标.本文提出一种基于D-S证据理论的评估方法,通过对证据间冲突程度的计算能很好地分析各指标间的相互支持、相互协调程度,该方法可对雷达装备规划保障资源能力做出合理的评判.     

基于D-S证据理论的循环平稳频谱协作感知

为了避免干扰授权用户的正常通信,认知无线电系统需要较好的频谱检测性能。提出了基于循环平稳特征和D-S证据理论的多天线多用户频谱协作感知方法。分析了多天线接收信号的谱相关函数,在频域按照最大比合并的方法合并各天线接收信号,得到合并信号的谱相关函数。依据谱相关函数的能量,在多用户中采用D-S证据理论做协作频谱检测。仿真分析表明,基于循环平稳特征和D-S证据理论的多天线多用户频谱协作感知方法可有效改善认知无线电系统检测性能。