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多传感器数据融合多基于证据理论进行加权,但识别框架确定和基本可信度分配是关键.本文简述了证据理论并分析了总均方误差最小意义下加权融合的缺点,在引入抽象传感器的基础上,根据M函数的区间覆盖次数进行基本可信度分配,确定对历史数据和各个传感器的支持度,然后进行加权融合.仿真表明,这种基于证据理论的多传感器加权融合方法只需要很少的先验信息,但具有较好的融合效果和鲁棒性. 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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基于统计证据的mass函数和D-S证据理论的多传感器目标识别 总被引:13,自引:0,他引:13
mass函数表示对证据的精确信任程度,是信任函数的基本概率分配.文章在阐述Dempster-Shafer(D-S)证据理论和决策方法的基础上,较系统地论述了基于统计证据的mass函数和D-S证据理论的目标识别的数据融合方法,并给出了具体的识别实例.从计算结果可以看出,该方法有利于目标识别的实现,具有较好的实用性. 相似文献
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针对信息融合系统应综合考虑获取信息所要求的资源、计算复杂度和时间所需要的最小成本的问题,提出了基于模糊偏序关系评估决策的智能信息融合系统,利用模糊偏序关系的排序方法,来对传感器进行评估决策和智能选择,并与证据理论相组合,应用于目标识别,仿真结果表明了该方法的有效性。 相似文献
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基于D-S证据理论的目标识别融合系统,可以充分发挥多传感器信息的优势,提高目标识别结果的准确性.本文结合工程实践,分析地面目标融合识别过程中经典D-S证据理论方法处理数据出现的问题,发现使用D-S证据理论对于高冲突证据融合结果准确性较低.因此提出一种基于D-S证据理论的改进数据融合方法,将冲突因子与支持度标准偏差的相反数相乘,再与所有证据和乘积的正交相加,然后减去证据的基本概率的最大差.如果证据的冲突越大,这种方法的优势就越明显.如果证据中不存在冲突,则融合结果与原始D-S证据理论的项目一致.实验的比较数据表明,改进的信息融合方法对于改进解决冲突问题必不可少,并且是有效的. 相似文献
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基于证据理论的多传感器加权融合改进方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对多传感器系统中高冲突证据合成问题,考虑到传感器同时具有固有可靠性与实时可靠性的特点,基于证据理论提出了一种新的多传感器加权融合方法;该方法通过计算证据间的相似矩阵获取证据的后验权重,并结合根据传感器固有可靠性预先分配的先验权重,得到证据体的复合权重,然后据此对原始证据进行加权平均,最后利用D-S证据组合规则合成加权平均后的证据;实例仿真表明,与D-S、Yager、Murphy等方法相比,该方法能够更好地处理高冲突证据,且收敛速度更快。 相似文献
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阐述了基于D-S证据理论的多传感器信息融合算法,提供一种基于D-S理论的改进方法以解决融合信息的相关性问题.用滑觉和热觉传感器作实验,对该方法的有效性进行了验证. 相似文献
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基于D2S 证据理论的移动机器人
多传感器信息融合方法研究与应用 总被引:4,自引:0,他引:4
针对全自主式移动机器人,以首届CCTV全国机器人电视大赛为背景,提出了通过D-S证据理论和模糊集合理论相结合的方法,对多传感器信息进行融合,较好地解决了机器人在复杂环境下运动的多传感器信息融合问题,实现了移动机器人的准确定位。 相似文献
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一种基于证据推理的目标识别方法 总被引:8,自引:0,他引:8
论文介绍了一种基于证据理论的多传感器目标识别方法。该方法首先建立了一个特殊的辨识框架,它可以合成多传感器的信息,能适应未知假设出现的状况;考虑了传感器检测的不确定性,推导了多传感器证据合成的算法。最后将该方法应用于一个目标识别系统,实验结果验证了方法的有效性。 相似文献
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