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针对多传感器网络中采集的数据存在的不确定性,提出了一种基于D-S证据理论的多传感器数据融合算法.该算法分同类数据融合和异类数据融合两步,首先对多传感器得到的数据取特征值,通过计算同种数据间的距离,得到信任函数并设置阈值剔除异常值,将得到的正常同类数据进行初步融合.其次,计算异类数据与各等级特征值间的距离,对得到的距离求... 相似文献
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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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基于D-S证据理论和BP神经网络的多传感器信息融合 总被引:3,自引:0,他引:3
针对多传感器信息融合的基本可信度分配在实际应用中难以解决的问题,提出了一种基于D-S证据理论与BP网络相结合的多传感器信息融合的改进方法。该方法充分发挥BP神经网络自学习、自适应和容错的能力,利用BP神经网络处理证据理论的基本可信度问题,再利用D-S证据理论来处理不精确、模糊的信息。最后通过一个实例证明了该方法的有效性。 相似文献
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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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张居晓 《计算机光盘软件与应用》2010,(2):4-5
多传感器信息融合广泛应用于自动目标识别、战场监视、机器人、工业过程控制、遥感、图象处理、模式识别等领域。采用信任函数作为度量的证据理论可处理由不知道所引起的不确定性。本文对信息融合技术的概念以及重要融合方法进行初探。 相似文献
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利用证据推理方法处理不确定问题具有强大的优势,但由于它不能处理矛盾证据,这在很大程度上限制了它在实际中的应用.对D-S证据推理的算法进行了改进.改进后的D-S证据推理算法可以有效地处理矛盾证据,取得比较理想、比较合理的融合结果.最后,通过仿真试验对该方法进行了验证. 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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D-S证据理论的改进算法在时-空信息融合中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
研究基于D—S证据理论的时-空信息融合,即多传感器多测量周期的信息融合,给出了三种时-空信息融合的方法:集中式、分布式无反馈和有反馈的融合算法。采用这些传统的时-空信息融合方法时,最终的融合结果会产生概率分配过分集中的现象,而且证据冲突时还会产生有悖常理的结果。本文在传统证据理论的合成公式的基础上给出了一个有效的合成规则,并由此提出了改进的融合方法。证据冲突的概率按照各个命题的平均支持程度加权进行分配,从而提高了融合结果的可靠性与合理性。 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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基于效用理论的多传感器智能融合 总被引:1,自引:0,他引:1
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,提出了基于效用理论的传感器智能融合技术,利用期望效用最大化的观点来选择传感器,并与证据理论相组合,应用于目标识别,仿真结果表明该方法的有效性。 相似文献
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提出了一种新的证据理论近似快速算法,它利用证据平均能量函数选择参加融合的焦元,并将被抛弃焦元的Mass值分配在参加融合的焦元中,仿真结果证明该方法能够加快证据组合的运算速度。 相似文献