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证据理论和粗集理论在数据融合中的应用

提出了一种由粗集理论和D S证据理论结合的多传感器数据融合方法 ,并将其应用于目标识别中。在目标识别的数据融合中 ,利用粗集理论对大量的传感器数据进行处理 ,判断出冗余传感器 ,得到传感器的最简组合 ,从而简化特征数据。然后利用D S理论实现目标的分类 ,改进分类的效果。因此 ,将两种方法结合起来应用于数据融合技术中来进行目标识别 ,为解决传感器数据超载以及不完整传感器信息融合提供了一种方法 ,且提高了识别的速度和效果     

D-S证据理论方法在目标识别中的应用

D-S证据组合理论已经成为不确定性推理的一种重要方法,基于该理论的多传感器决策层数据融合已得到广泛应用.介绍了D-S证据理论及其有关概念和D-S合成法则,阐述了基于D-S证据组合理论的数据融合一般步骤及决策层判决方法,运用D-S证据理论对目标进行了融合识别.与单一传感器的目标识别结果相比较,上述方法能明显提高目标识别能力,同时降低目标识别的不确定性,提高目标识别的可靠性.     

D-S证据理论在振源目标识别中的应用

本文采用D-S证据理论对振动目标脉冲宽度进行融合,可以很好地解决振动目标识别问题。地面目标激励产生的振动信号,主要受到运动状态、目标质量、传感器的距离以及地质条件等因素的影响。对传感器采集到的振动信号进行处理、特征抽取进而通过分类识别的方法可以确定产生地振动信号的目标类别[1]。     

D-S证据理论在认知无线电中的应用

针对认知无线电（CR）中协作频谱感知时信息不确定性带来严重的性能影响,在协作开销允许的情况下,人们渴望得到感知增益很高的协作感知方案。由于D-S证据理论在决策系统中处理不确定性信息时能获得令人满意的性能,使得其在认知无线电中的应用会起很重要作用。一种基于D-S证据理论的协作频谱感知新方案被提出和发展。该方案能有效地提高...     

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.     

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.     

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。     

电子对抗仿真系统建模及其作战效能评估方法

介绍了军事电子对抗系统的功能特点及其仿真需求,重点讨论了反辐射导弹电子对抗仿真系统的功能需求及实现技术,并对电子对抗仿真系统的建模过程及系统实现技术进行了详细的描述和分析,提出了一种电子对抗仿真系统建模的方法,构建了电子对抗仿真系统作战效能评估模型及实现算法,寻求到了一种电子对抗仿真系统作战效能评估的基本方法。     

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。     

战斗机对空作战效能评估

当前对战斗机的能力评估已经从关注其性能发展到关注其效能上,研究人员一直在努力探索如何对战斗机作战效能进行评估。根据现代空战模式将空战过程分解为超视距空战和视距内空战,并分别对作战飞机进行作战效能评估。针对战斗机的隐身性,提出雷达探测能力、被动雷达探测能力和红外探测能力作为超视距空战中态势感知能力的指标。对于超视距空战和视距内空战的作战效能评估均采用层次分析法,并给出计算各项子能力的计算模型。     

多传感器信息融合系统作战效能评估研究

多传感器信息融合系统日趋复杂,对整个多传感器信息融合系统进行客观、综合、量化的评估评价既是作战使用又是系统研制发展的需要。在信息系统效能评估体系的基础上,研究了多传感器信息融合效能评估的指标体系,探讨了指标体系的确立原则,提出了信息处理级、态势级和决策级3级作战效能评估的系统效能指标体系,并给出了基于该体系的通用评估模型,为进一步量化评估各级各类多传感器信息融合系统提供依据。     

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。     

机载箔条弹投放系统作战效能评估

以美国工业武器系统效能咨询委员会提出的ADC模型为基础,构建了机载箔条弹投放系统作战效能评估的指标体系和评估模型。主要分析其可用度、可信度和能力矩阵的影响因素并建立了计算模型。以某型机载箔条弹投放系统为例,对模型中各有关参数进行了初定,使效能分析的结果更接近实际;并为该机载箔条弹投放系统提供了改进方案,对其作战效能进行了评估,作战效能得到了提升。该模型可为部队训练和作战提供系统的战斗效能数据,找出影响系统作战能力的敏感因素,为装备使用、改进和发展新型装备提供了依据。     

装备效能评估中加权求和模型的改进与应用

在装备效能评估中经常使用普通加权求和模型,但这一模型只是简单地将指标值与权重进行加权求和,在应用中有时会出现失效的问题。通过从"质"和"量"两个方面分析效能评估中的各个效能指标之间的区别,指出了普通加权求和模型存在局限性的原因。引入指标层间折算系数,对这一模型加以改进,得到新的装备效能评估模型。新模型充分考虑了各个效能指标之间的区别和联系,通过折算系数将不同层次的效能指标统一到某一个层次上面进行运算。通过应用这一新模型,解决了普通加权求和模型失效的问题,并提高了装备效能评估的精度。     

面向态势评估的一种有效的证据理论合成公式

战场态势评估是指挥决策的基础,如何进行合理的态势评估是C4ISR数据融合系统中的一个重要环节.针对态势评估中的证据在合成过程中的重要程度不同,通过引入证据权重值,提出了一种新的D-S证据理论合成方法.实验表明该方法可提高态势评估中证据合成的合理性与可靠性,能得到更理想的合成结果,更符合实际情形.