新冲突度量下决策层目标融合识别方法

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1、6电光与控制第14卷新的冲突度量下的决策层目标融合识别方法王品，薛雪东，成坎，刘威（陆军工程大学军械士官学校，武汉430075）摘要：在决策层目标融合识别领域，针对证据理论无法正确融合高度冲突的证据、冲突度量不准确等问题，提出了新的识别方法。该方法包括冲突度量方法及证据组合规则两个部分。首先，从证据之间的关联性出发，提出了基于互交叉系数的冲突度量方法，可准确度量任意个数证据间的冲突大小；在此基础上，提出改进的证据组合规则，实现对冲突的合理再分配。仿真实验与结果表明，提出的识别方法能够有效解决证据理论存在的问题，并得到较好的融合结果。关键词：证据理论；冲突度量；组合规则

2、；目标识别中图分类号：TP391文献标志码：ATargetFusionRecognitionMethodonDecisionLevelUndertheNewConflictMeasurementWANGPin,XUEXue-dong,CHENGKan,LIUWei（OrdnanceNCOAcademy,ArmyEngineeringUniversity,Wuhan430075,China）Abstract:Intargetfusionrecognitionondecisionlevel,consideringthedifficultyofconflictevidenc

3、escombinationandtheinaccuracyofconflictmeasurement,anewrecognitionmethodisproposed.Thismethodincludestwoparts:conflictmeasurementmethodandevidencecombinationrule.Theconflictmeasurementmethodbasedonmutualcrosscoefficientisputforwardfromtheperspectiveofcorrelationbetweentheevidences.Itcan

4、measuretheconflictamonganysetsofevidencesaccurately.Onthisbasis,animprovedevidencecombinationruleisputforward,whichcanredistributetheconflictreasonably.Bysimulations,theresultsshowthattheproposedrecognitionmethodcansolvetheproblemsoftheevidencetheoryeffectively,andhasbetterperformancein

5、fusionresults.Keywords:evidencetheory;conflictmeasurement;combinationrule;targetrecognition7第1期0引言收稿日期：2019-01-02修回日期：作者简介：王品（1991-），女，河北石家庄人，汉族，硕士，助教，研究方向为信息融合技术。目前，在基于多传感器数据融合的目标识别领域中，决策层的融合算法应用最为广泛。决策层的融合算法有很多，其中，证据理论具有其他算法不具备的优势[1-7]：运算过程中不需要目标的先验概率，适用于战场的实际情况；能够区分“不知道”信息和“不确定”信息[8-

6、10]。由于实际战场环境恶劣，以传感器的量测数据为证据进行目标融合识别，不可避免地会发生冲突，此时，证据理论得到的结果往往与事实不符[11-13]7第1期，不利于做出正确的识别决策。为适应复杂的电磁环境，融合方法应具有较强的抗干扰能力和较高的可靠性，目前的各种改进方法也是基于此目的进行设计的。本文以提高目标识别的可靠性和抗干扰能力为目标，通过对证据理论存在的不足及改进方法的分析，提出了新的冲突度量下的决策层目标融合识别方法。1证据理论及其现状1.1原理概述证据理论又称作D-S（Dempster-Shafer）证据理论，于1967年由美国著名学者DEMPSTER提出[1

7、4-15]。基本原理概括如下。设Θ表示以所有可能取值为元素构成的一个非空有限的论域集合，且Θ中元素互不相容，则称Θ为辨识框架，即Θ={θ1,θ2,…,θn}，其中每一个元素θi称为基元。设Θ为一辨识框架，命题A为Θ的子集，当函数满足下列条件：1）；2）。称m为辨识框架Θ上的基本概率指派（BasicProbabilityAssignment，简称BPA）函数。对任意A⊂Θ，称m(A)为A的基本概率指派，表示对命题A的信任程度。设是同一辨识框架Θ上的n个相互独立的基本概率指派函数，证据理论的组合规则为：（1）（2）K为冲突因子，即赋予空集的BPA，其大小