利用模糊证据理论的信息融合方法及其应用
徐琰珂1, 梁晓庚1, 贾晓洪2
(1.西北工业大学 自动化学院, 710129 西安, keke-lulu2000@163.com; 2.中国空空导弹研究院, 471009 洛阳);1.西北工业大学 自动化学院, 710129 西安, keke-lulu2000@163.com;2.中国空空导弹研究院, 471009 洛阳
摘要:
提出了一种基于模糊集合和证据理论的信息融合方法．针对证据理论应用中基本概率指派函数(mass函数)以及多传感器信息融合中各个传感器测量数据的可信度均难以确定的问题,首先利用传感器测量信息的不确定性得到辨识框架的隶属度函数;然后利用隶属度函数构造证据理论的mass函数;再根据各mass函数之间的距离评估各传感器的相对可信度,在此基础上对各个证据进行折扣,利用基于折扣系数法的改进证据理论组合规则对多传感器信息进行融合．最后将所提出的方法应用于目标识别系统中．仿真结果表明,在证据高度冲突时,该方法仍能正确识别目标,提高了信息融合系统的稳定性．
关键词: 信息融合 模糊证据理论 折扣系数法 冲突 目标识别
DOI：10.11918/j.issn.0367-6234.2012.03.021
分类号:TG359
基金项目:航空科学基金资助项目 (20090112002).
Information fusion based on fuzzy evidence theory and its application in target recognition
XU Yan-ke,LIANG Xiao-geng,JIA Xiao-hong
Abstract:
In this paper, an information fusion method based on fuzzy set and evidence theory was proposed. Firstly, the fuzzy membership function of the recognition framework was obtained from the uncertain observation collected by the sensor. Then by using the membership function, the mass function could be obtained. After that, the evidence distance was used to determine the credibility and the discounting factor of each sensor. The present approach was tested in a target recognition system to illustrate its efficiency. The simulation results show that even if the evidences are conflict with each other in a high degree, correct results can be obtained.
Key words: information fusion fuzzy evidence theory discounting conflict target recognition
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利用模糊证据理论的信息融合方法及其应用
本站小编 哈尔滨工业大学/2019-10-24
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