证据融合的聚焦与冲突处理研究

针对Dempster组合规则存在的缺陷，即：在融合高度冲突的证据时会产生违反直觉的结论，无法处理完全不一致的证据，而且不能根据命题子集基数向下聚焦，提出了一种结合修改组合规则与修改证据源两种不同冲突处理策略的证据融合方法，采用基于Jousselme证据间距离指标的加权平均法对原始证据进行修正，并给出新的组合规则对修正的证据进行多次组合。与当前代表性方法相比，该方法在根据子集基数向下聚焦、收敛趋势以及冲突证据的处理方面都有好的表现。     

基于证据折扣优化的冲突证据组合方法

D-S证据组合规则在处理高冲突度信息时,会得出与直觉相反的结论,出现冲突的证据组合,这一直是D-S理论研究的热点.现有改进的组合规则大部分不满足结合律原则,导致不同的组合顺序会得到不同的组合结果.针对这一问题,给出了一种新的满足结合律原则的证据组合推理规则.首先建立了基于Ign(·)函数极小化的证据折扣优化模型,然后利用最优折扣对证据进行修正,得到证据修正模型,最后利用新的证据合成规则对修正后的证据进行组合.算例验证结果表明,新的组合推理规则在处理冲突方面的性能得到明显改进.     

基于相容系数的冲突证据合成方法及评价准则

DS（Dempster-Shafer）证据理论能够有效地处理不确定信息,在信息融合领域得到了广泛的应用。针对DS证据理论在处理高冲突证据时存在的不足,提出了一种新的证据组合方法和量化的评价指标。所提方法利用相容系数来确定每个证据关于各个命题的权重,对证据源进行修正后再利用DS证据理论组合规则进行融合。评价指标则是利用证据源的权重对合成结果与原始证据之间的冲突进行加权求和。仿真实验结果表明,同已有方法相比,所提方法的合成结果更加合理。相应的评价准则也符合主观认识,显示出良好的评价性能。     

D-S证据理论合成规则及冲突问题

系统研究了近年来关于D-S证据理论合成规则的相关成果,提出一种新的基于证据可信度的合成方法,并就解决证据合成悖论的有关问题做了必要讨论.鉴于Dempster规则处理冲突的不足及修正原始证据模型方法的可靠性,决定在分配冲突的同时应对证据模型进行修正,实现两者紧结合,在对一致性证据的"与"运算合成问题上,以及证据冲突在各合成命题的比例分配问题上,均有效利用了各证据的可信度等全局信息.实验结果表明:该方法在证据一致和高度冲突的情况下均表现出良好的适应性,具有较快的收敛速度和高可靠性,明显优于同类其他合成方法,可应用于多源信息融合、模式识别、不确定信息决策等领域.     

D-S证据推理在信息融合应用中的存在问题及改进

在不确定性处理算法中 ,D -S证据推理方法具有较好的应用结果。阐述了D -S证据推理及其在多传感器信息融合中的应用 ,重点论述了证据理论中尚待解决的问题。针对D -S组合规则无法解决冲突证据这一情况 ,提出了引入修正因子的改进方法来体现证据子集大小。仿真结果表明 ,该方法能够将证据权重聚焦到集合中更小的子集 ,并解决了不一致证据的合成问题 ,使组合结果更加直观。最后讨论了D -S理论的进一步研究方向     

基于焦元距离的冲突证据组合规则

由于Dempster-Shafer理论(Dempster-Shafer theory, DST)组合规则归一化计算导致冲突信息的不合理分配,使得处理高冲突证据时常常得到违背直觉的合成结果,因此在很大程度上制约了它的应用。提出了一种基于焦元距离的冲突证据组合规则,首先通过定义焦元距离的概念来获得证据源的权重因子,并引入了焦元置信指派的数学期望和方差关系来定义证据焦元的信任度和相似度,通过分析局部冲突产生的原因,利用冲突焦元提供的信息将冲突信息进行局部分配。实验结果表明,新的组合规则不但可以有效地解决高冲突证据融合问题,而且在最差的融合顺序下也能得到合理的融合结果。     

多源不确定信息融合中的冲突证据快速合成方法

D-S证据组合规则在处理高冲突信息时,会得出与直觉相反的结论以及证据组合时计算量呈指数增长等问题。针对组合规则的不足,许多改进方法已提出,但各个方法都仍存在其局限性,如Murphy方法在很大程度上解决了冲突证据问题,并未解决计算量指数爆炸问题。基于对Murphy方法深入研究,归纳出相同证据的组合规律,给出了Murphy方法快速表达式,从而提出了一种快速的Murphy组合规则(fast Murphy combination rule, FMCR)。实验表明,新的组合规则在处理高冲突和多源不确定信息融合问题方面都是有效的,在保持Murphy组合规则计算正确性同时,显著地提高了计算速度。     

区间值信念结构下冲突证据组合

区间值信念结构下证据理论在信息融合、决策分析中有着广泛的应用前景.针对区间值冲突证据组合出现反直观结果问题,提出一种新的证据组合方法.从整体角度构建证据间Pignistic概率距离的最优化模型,通过得出的相对权重来修正证据, 使之符合Dempster组合规则可用范围,然后组合. 算例分析表明所提方法是合理有效的.     

基于改进证据理论的导弹状态评估方法

针对目前导弹状态评估存在的问题,在分析导弹状态参数的基础上,建立了导弹状态参数体系,并将导弹状态按照实现其特定功能分为良好状态、较好状态、堪用状态、拟故障状态和故障状态,进而设计了一种基于改进证据理论的多指标融合导弹状态评估方法。针对D-S证据理论应用于导弹状态评估存在的证据源权重分配、合成过程中未知信息处理及冲突分配等问题,在分析现有改进方法的基础上,采用状态参数的权重系数对原始证据源进行修正,并基于全局冲突应在引起冲突的焦元之间进行局部分配的思想对证据理论进行了改进。通过实例分析,验证了改进方法的有效性及设计的导弹状态评估方法的正确性。     

多传感器自动目标识别中的冲突证据组合方法

针对决策级信息融合中的冲突证据组合问题进行了深入的研究。在对现有组合算法分析的基础上,提出了一种新的冲突证据组合的方法。该方法首先计算证据之间的相似度矩阵,其次计算各个证据之间的可信度,最后采用归一化的可信度对证据进行加权平均,再进行n-1次DS组合。仿真实验结果表明,此方法可有效地处理冲突证据,得到合理的融合结果。     

基于Einstein算子的证据冲突度量方法

为了有效度量融合证据之间的冲突,在分析冲突因子和典型证据冲突度量方法不足的基础上,提出了一种基于Einstein算子的证据冲突度量方法。首先,利用证据向量度量思想给出证据之间的差异度矩阵,并定义对数形式的差异因子;然后,引入模糊集相似关系定义证据之间的相关系数;最后,综合考虑证据之间的差异性和相关性,利用Einstein算子定义一种新的证据冲突度量因子。仿真实验结果表明:该方法不但可以有效度量证据之间的冲突程度,而且对冲突证据的融合具有良好的收敛性。     

基于局部冲突消除的证据合成法则

Dempster-Shafer(D-S)证据理论在信息融合领域得到了广泛的应用。为抑制Dempster证据合成规则产生的有悖常理的证据合成结果,提出了一种基于局部冲突消除的证据合成法则。首先,通过一种基于Vague集和逐层递推算法的证据冲突衡量方法计算了证据之间的冲突程度;进而根据距离法思想对高冲突证据进行局部冲突“中和”;最后,利用Dempster证据合成法则对已预处理的证据进行信息融合。算例结果验证了此种法则的有效性。     

基于权重系数与冲突概率重新分配的证据合成方法

证据合成方法将来自不同信息源的独立证据信息组合,产生更可靠的证据信息。但在证据完全冲突或冲突较大时,Dempster-Shafer证据合成公式失效。鉴于此,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,通过引入权重系数和冲突概率的重新分配,新的合成方法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。     

Efficient combination rule of Dezert-Smarandache theory

The Dezert-Smarandache theory （DSmT） is a useful method for dealing with uncertainty problems. It is more efficient in combining conflicting evidence. Therefore, it has been successfully applied in data fusion and object recognition. However, there exist shortcomings in its combination rule. An efficient combination rule is presented, that is, the evidence＇s conflicting probability is distributed to every proposition based on remaining the focal elements of conflict. Experiments show that the new combination rule improves the reliability and rationality of the combination results. Although evidences conflict another one highly, good combination results are also obtained.     

基于改进余弦相似度的证据间定向冲突度量方法

针对传统证据冲突度量方法无法区分证据间冲突程度的差异,并且会在特定情况下失效的问题,提出一种基于改进余弦相似度的证据间定向冲突度量方法。通过将支持系数引入余弦相似度模型,使所提方法具有非对称性,从而能够区分证据间冲突程度的差异,同时还可解决基本余弦相似度模型不适合处理证据中包含非单子集焦元的问题。实验结果验证了所提方法的准确性和有效性。     

基于改进时域证据融合的目标识别

为了实现防空反导目标识别,根据证据折扣理论和证据可靠性评估的思想,提出了一种改进的时域证据组合方法。首先,提出了具有时域信息累积的信息融合模型;然后,通过基于信任度和虚假度的方法对累积的时域信息进行预处理,用可信度衰减模型和基于Einstein算子改进的冲突因子分别进行实时可靠性和相对可靠性评估;最后,基于Dempster准则和证据折扣准则对证据进行合成。仿真分析表明,该方法能够充分利用历史信息,体现了时域信息融合的动态性,能够有效处理信息冲突,具有较强的抗干扰能力。