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时间:2020-03-27
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1、14传感器与微系统(TmnsducerandMicrosystemTechnologies)2012年第31卷第7期一种改进的基于权重系数的证据合成方法黄青,陈以,陈燕兰(桂林电子科技大学计算机科学与工程学院。广西桂林541000)摘要:针对D—S证据理论在多传感器目标识别系统中对证据高度冲突时会产生有悖于常理的结果的问题进行了研究,对现有的方法基础上给出了一种改进的融合算法。该算法通过引入证据可信度门阕值提高了证据合成的可靠性和合理性,可得到更为理想的合成结果。最后通过算例比较表明:该改进算法的有效性。关键词:证据理论;权重系数;证据距离;组合规则中图分类号:TP274文献标识码:
2、A文章编号:1000--9787(2012)07-0014-03Anl‘mpDrovedevidences;ynthesismethodbasedonweightcoeficientHUANGQing,CHENYi,CHENYan-lan(SchoolofComputerScienceandEngineering,Gnilin.UniversityofElectronicScienceandTechnology,Guilin541000,China)Abstract:AproblemwhichcanleadtoconflictbetweentheresultthatgetsfromD
3、—Sevidencetheorywhentheevidenceishighlyconflictedandthelogicalresultinamultiplesensortargetrecognitionsystemisresearched.Amodifiedfusionalgorithmisgivenbasedonthepresentmethod.Thenewalgorithmimprovesthereliabilityandrationalityoftheevidencesynthesisbyintroducingevidencecredibilitythresholdvalue
4、andmoreidealsynthesisresultisgot.Bycontrastingtheexamples,itshowstheavailabilityofthemodifiedalgorithm.Keywords:evidencetheory;weightcoeficient;evidencedistance;combinationrules0引言息出现高度冲突时,直接利用D.S规则进行融合会产生相多传感器信息融合能够有效地利用信息之间的冗余和悖的结果,如何处理在高冲突下实现多源信息的有效融合互补性。由于多个传感器的测量信息会有一定的冗余,当是一个亟需解决的问题。为了解决这
5、一问题,很多学者对若干个传感器受到干扰时,系统仍然能够依靠其他传感器此进行了研究。为此,本文在加权证据融合算法的基础上,提出通过预设证据支持度门阈值减弱干扰证据所带来可能维持正常工作。与单传感器系统相比,多传感器能够显著的负面影响,再计算各个证据之间的支持度和可信度确定地增强系统的生存能力。在众多的融合算法中,D—s证据权重系数,最后再用D.S算法进行数据的融合,并且用实验理论以其完备的数学理论,在不确定性推理方面具有强大仿真对该算法进行了检验分析。的优势,在多传感器信息融合中已经成为一种重要的融合1D-S算法与不足算法。定义1设为一个互不相容事件的完备集合,m(A)D.S证据理论形
6、成于2O世纪6O年代末,DempsterAP为事件的基本概率赋值,如果m,m,⋯,m是2上12首先提出了下界概率和上界概率的概念,ShaferG进一步个独立焦元A,』4。,⋯,A的基本概率赋值,则多证据共同提出信任函数和似然函数。这使得证据理论正式成为一种作用下的概率值计算公式为处理不确定性问题的完整理论。D—S证据理论以其完备的数学基础,通过对事件的概率加以约束以建立信任函数而∑nm()不必说明精确的难以获得的概率,能方便地处理由“不知m(A一,(1)道”所引起的“不确定”而成为不确定性推理中最常用的方1一∑n(A)法之一l1]。虽然证据理论有自身的优点,但当传感器信收稿日期:20
7、11—1卜l9基金项目:广西教育厅科研立项项目(200911LX98)第7期黄青,等:一种改进的基于权重系数的证据合成方法15通过预设证据支持度的门阈值,有效地降低了干扰证据源=∑兀m(),(2)nA=串所带来的负面影响。式中K称为不一致因子,代表了证据间的不一致程度,证定义2设识别框架@下的2个证据E和E,m和%据问的冲突程度越高,值越大。在DempsterAP合成规是识别框架上的基本信任分配函数,焦元分别是和则中,1/(1一)是修正因子,Dempste
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