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基于D-S证据理论的多传感器数据融合 总被引:2,自引:0,他引:2
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,其归一化过程会产生有悖常理的结果。针对这个问题,国内外的学者提出了许多不同的改进方法,基本上可分为两类:修改组合规则和修改融合模型。在此总结分析了相关的国内外典型文献的改进思想,并进行系统条理的分析,为证据理论的发展和改进提供了有价值的参考。 相似文献
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本文以Dempster-Shafer理论为基础,对其进行改进,使其适应高冲突环境,从而得到有效的目标识别结果。结论表明,本文所改进的方法在融合时表现出准确、稳定的结果,有效的解决冲突证据的数据融合。 相似文献
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传感器网络对于多个传感器在不同目标的识别过程中,各种技术冲突便随之接踵而至,并对传感器网络的科学体制产生了能动性的影响,使得系统的实时性和同步性的效能受到很大的负面影响。基于此,文章以D-S证据理论为核心要素,通过矩阵分析在融合算法中的理论地位,辅之以数学归纳法的精要,力求得到与融合结果与D-S证据组合公式相同的结果。 相似文献
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汪云亮 《电子信息对抗技术》2007,22(5):43-46
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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 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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随着网络表示学习技术的发展,在网络结构信息的基础上,越来越多的研究者考虑融入额外辅助信息来提升网络表示效果.针对现有网络表示学习方法中对于多属性特征融合缺乏冲突判别与评价指标的问题,本文在已有研究基础上,提出一种基于D-S证据理论的网络表示融合方法.本方法首先通过SVM算法给出不同属性信息对融合表示结果的支持度,然后利用证据组合规则计算网络表示学习中的融合评价指标,并依据混淆矩阵考虑各类别在节点分类中的局部可信度.在3类数据集上的仿真实验表明:本方法对于检测网络表示融合中的冲突,提高表示融合效果具有一定的指导意义. 相似文献