证据冲突下自适应融合目标识别算法

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1、第31卷20lO年第7期7月航空学报ACTAAERONAUTICAETASTR()NAUTICASINlCAVoI．31NO．7July2010文章编号：1000—6893(2010)07—1426—07证据冲突下自适应融合目标识别算法刘准钆，程咏梅，潘泉，苗壮(西北工业大学自动化学院，陕西西安710072)TargetIdentificationbyAdaptiveCombinationofConflictingEvidenceLiuZhunga，ChengYongmei，PanQuan，MiaoZhuang(SchoolofAutomation，Northwes

2、ternPolytechnicalUniversity，Xi’an710072。China)摘要：利用证据理论对空中目标识别系统的观测信息融合时，Dempster规则对低冲突信息的融合结果较为理想，但无法对高冲突信息有效融合。Dubois&Prade(DP)规则及证据折扣法可对高冲突信息进行合理融合。为使不同融合方法发挥各自优势。提出一种自适应融合算法。首先将矛盾因子和证据距离两者结合以更全面地表示证据冲突程度，当冲突较小时，选用Dempster规则，反之，根据冲突的具体情况选择使用DP规则或证据折扣法。通过目标识别实验对多种算法进行了对比，表明本文算法既能对高冲突

3、证据进行合理融合，又能使融合结果快速收敛，可以有效地提高识别速度及正确率。关键词：信息融合；目标识别；证据理论；矛盾因子；证据距离中图分类号：V557．4；TP273文献标识码：AAbstract：Theobservedinformationinanairtargetidentificationsystemisalwaysuncertainandconflicting．Dempster’Srulecanachievereasonableandspecificcombinationresults，butitinvolvescounter-intuitivebe—hav

4、iorswhentheinformationhighconflicts．Dubois&Prade(DP)ruleandbelieffunctionsdiscountedmethodcanpalliatethisdrawback，buttheircomputationisabitcomplexandperformanceofconvergenceisnotgoodenough．Inordertotakeadvantageofthevariousruleswhileavoidingtheirrespectivedrawbacks，anadaptivecombinatio

5、napproachisproposed．Themostadaptedruleisautomaticallyselectedamongtheserulesaccordingtotheamountofconflict．BothconflictingbeliefsandevidencedistanceareusedtOmeasuretheconflictfromdifferentaspects．Iftheconflictislow，Dempster’Srulecanbeused．Otherwise，DPruleorbelieffunctionsdiscountedmeth

6、odwillbeselecteddependingonthedetailsofconflict．Anairtargetidentificationexperimentshowsthattheadaptivecombinationapproachcangetreasonablecombinationresultswithgoodperformanceofconvergenceincaseofhighconflict，whichisbeneficialtoimprovingthespeedandrateoftargetidentification．Keywords：in

7、formationfusion；targetidentification；evidencetheory；conflictingbeliefs；evidencedistance空中目标识别是航空军事监视系统的一个重要研究方向。图像传感器在对空中运动目标观测时，目标的不规则运动导致捕获的目标姿态图形状各异，并且不同目标在某些视角下十分相似，这使观测信息有了很大不确定性。证据理论，又称Dempster-Shafer(DS)理论，对于不确定信息的处理具有独特的优势u]，并已在目标识别中得到广泛应用口4]。但是在基于序列图像的目标识别系统中，图像模板库常常是不完备的，并且