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针对Jousselme证据距离函数不能较好描述证据局部冲突和不能对高冲突证据进行准确冲突度量的不足,该文首先提出改进的Jousselme证据距离函数,该函数基于能够较好描述证据之间局部冲突情况的非重合度对Jousselme证据距离函数进行改进,使其冲突度量结果随非重合度取值及其取值范围的变化按适当比例进行变化;其次,基于冲突系数和新改进Jousselme证据距离函数共同构建改进的融合冲突度量函数。在此基础上,对焦元权系数计算式进行改进,并依此对局部多维冲突信息进行按比例分配。理论及应用分析结果表明,新算法是一种适用性广泛且抗干扰性能好的证据融合算法。
相似文献6.
现有的基于证据理论的合作频谱感知认为所有认知用户都是诚实的,没有考虑恶意用户的存在。当恶意用户篡改本地感知的结果,发送错误的数据到数据融合中心,将会降低合作频谱感知的性能,这种攻击称为频谱感知数据篡改(spectrum sensing data falsification,SSDF)攻击。由于恶意用户发送的证据与其它认知用户的证据存在差别,本文使用Jousselme距离来衡量证据的可信度,提出一种SSDF攻击检测算法。数据融合中心接收所有认知用户的证据,让可信度低的证据不参与融合判决,可信度高的证据根据可信度进行加权融合。仿真结果表明,所提出的SSDF攻击检测算法在恶意用户发起SSDF攻击时可以很好的改善频谱感知性能。 相似文献
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一种新的冲突证据合成方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对高冲突证据的合成问题,分析了D-S证据理论及改进方法的不足,提出了一种新的基于修正数据源思想的变权证据合成方法.该方法同时考虑了证据内焦元基本可信度分配值和各证据与平均证据的加权欧几里德距离.实验结果表明,该方法能有效消除证据冲突悖论,在证据一致和高度冲突的情况下均表现出良好的适应性,具有较快的收敛速度和高可靠性. 相似文献
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在冲突证据合成之前,确定证据的冲突程度是必须的。为了更加准确地表示证据的冲突程度,提出了一种新的证据距离表示方法。方法以2种方式相反的冲突表示系数为基础,通过KL融合得到两者距离,进一步通过提出的距离公式,最终得到证据距离。通过具体的冲突证据实验,使得到的证据距离最大,且采用提出算法使得到的证据距离来判断冲突证据与结果,实际结果一致。新的证据距离可以很好地表示证据间的冲突程度,可以进一步处理用于冲突证据的合成。 相似文献
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针对冲突证据的组合问题,提出了一种新的证据组合方法。通过定义证据间的Jaccard相似度获得各个证据的归一化可信度,在此基础上获得一个标准证据。利用该标准证据对各初始证据进行修正,最后利用Dempster-Shafer(DS)组合规则获得证据组合结果。证据组合过程中既保持了DS规则良好的数学性质,又有效地减小了冲突证据带来的干扰,提高了组合结果的合理性与可靠性。 相似文献
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针对高冲突证据融合算法进行研究,提出改进的局 部冲突信息再分配算法。新算法利用证据相似度函数和一致性因子共同度量证据可信度,在 此基础上给出改进的焦元可信度计算公式,并将其应用于对局部多元冲突信息进行加权再分 配。分析了不同冲突度量参数的特点及其适用性以及冲突证据融合过程中证据及焦元可信度 的有效计算方法。对新算法和相关算法的性能进行理论和应用对比分析,结果表明,新算法 能够通过提高证据冲突度量精度和对局部多元冲突信息进行合理分配,在较大程度上提高冲突 证据融合结果的可靠性和稳定性,是一种适用于复杂探测环境的目标识别算法。 相似文献
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基于相关系数的证据冲突度量方法 总被引:2,自引:0,他引:2
当证据高度冲突时,使用D-S组合规则将会得到不合常理的结果,因此,针对证据组合规则的改进成为一个重要的研究课题,在选择合适的证据组合方法之前,确定证据之间是否冲突、冲突程度如何,是个至关重要的问题,为了更加准确地描述证据间的冲突,在分析证据相似度与证据冲突关系的基础上,基于证据相关系数提出了一种新的证据冲突度量方法,理论分析和数值计算表明该方法可有效表示证据之间的冲突程度,相关系数越大,证据间冲突就越小,与其他方法相比,该方法更具全面性和合理性。 相似文献
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改进的二元组冲突表示方法 总被引:2,自引:0,他引:2
D-S证据理论可以有效表示随机性和模糊性的不确定信息,可以在不需要先验信息的情况下对证据进行组合,这些优点使得该理论被广泛应用于信息融合的各个领域。但是在实际应用中,D-S证据理论中的组合规则无法有效融合冲突信息,为此研究人员在组合规则改进或是数据模型修改两个方面提出了很多改进方法,但却忽视了对冲突本身的研究。首先分析了证据理论中经典冲突系数的不足,而后引入证据距离,结合经典冲突系数提出了一个改进的二元组来描述证据冲突,新的二元组冲突表示可以更好地度量证据之间的冲突,而且对Dempster组合规则的适用性具有指导意义。算例说明了新的冲突表示方法的有效性。 相似文献
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DS证据合成规则评价方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
DS证据理论由于其应用广泛,成为研究的热点之一。由于其应用不同,DS证据理论遇到了一些问题,尤其是冲突证据合成问题,为此,不少学者都提出自己的解决办法。然而,针对合成方法的评价方法却很少有报道,算法优越性几乎都是通过主观逻辑判断的方法,通过实例对比,来说明算法的好坏。通过对合成方法的研究,提出了主客观结合的合成规则评价方法。评价方法以主观评价为基础,建立了客观评价体系及数学模型,客观评价体系有多个评价规则组成,综合说明合成方法的优劣,从而建立了合成方法的评价理论。最后,通过实例验证了评价方法的正确性。 相似文献
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The complex battlefield environment increases the uncertainty of reconnaissance information processing, so the uncertain information processing is investigated, especially the conflict evidence measurement, based on the belief functions. The normalized evidence correlation is defined as the correlation coefficient measurement for conflict evidence. In order to solve the drawback that the existing conflict evidence measurement methods do not distinguish the single set and multiple sets, the union core and core relational matrix are defined to modify the union core and core correlation respectively and further obtain the modified conflict evidence measurement. Finally, the efficiency of the proposed correlation coefficient measurement for conflict evidence is illustrated in the classical simulation example. 相似文献
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改进的D-S证据理论算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对DS证据理论存在的诸如一票否决、证据冲突过大的问题,提出了一种改进方法。该方法利用指数函数对证据进行重新定义,有效避免了零焦元元素对融合结果的影响,引入关联系数的概念解决冲突系数不能够有效反映证据之间冲突关系的情况。利用关联系数矩阵对焦元元素的关联程度作为权重对原证据进行加权,并利用DS证据理论合成公式对加权后的数据进行融合。通过仿真分析了调节因子的取值范围,并通过与其他算法进行比较,得出新算法在解决一票否决问题方面的优越性。 相似文献