一种基于证据理论和条件规则的目标识别方法

针对多源信息融合识别目标属性的问题,提出了一种将先验条件规则应用于多传感器目标识别方法。该方法根据证据理论(D-S theory)和可传递信任模型(TBM)中证据所对应的信度传递规则,将不同辨识框架之间的条件规则映射成辨识框架的改变,并通过计算pignistic概率,得到利于决策的单命题结论。在此基础上,总结了多传感器融合识别目标的基本步骤,仿真结果说明了方法的有效性。     

多传感器信息时空融合模型及算法研究

在目标识别中,为了获得观测目标的准确状态,需要同时考虑数据融合的时间性和空间性。提出了一种多传感器信息的时间和空间两级融合的结构模型。首先对同一时刻不同传感器的信息进行空间融合,然后对经空间融合后的时间序列进行时间上的融合。就该模型提出了基于证据理论和模糊积分的融合算法。将该模型和算法应用于目标识别。仿真实验表明,该模型可以提高系统的识别率和可靠性。     

基于混淆矩阵的证据可靠性评估

在基于证据理论的融合识别系统中,对证据可靠性进行评估进而对证据进行修正是解决证据冲突的有效途径。在传感器混淆矩阵的基础上定义了后验概率向量,通过分析后验概率向量与传感器输出的证据之间的关系来对证据可靠性进行评估,充分考虑了传感器的静态可靠性与动态输出。最后将该方法运用于基于证据可靠性评估的融合识别中,算例表明该方法可以有效降低可靠性证据的影响,得到较好的融合效果。     

一种空间信息融合的D-S算法研究

多传感器信息融合技术已获得了普遍的关注和广泛的应用,其理论和方法已成为智能信息处理的一个重要领域,证据理论是主要的技术之一。在目标识别系统中,为了获得可靠的识别结果需要考虑时间和空间的融合问题。从多传感器信息的时间域和空间域的融合出发,提出了在目标识别中多传感器信息的时空两级融合模型,以及基于证据理论的信息融合算法。仿真结果表明,该模型和算法具有方法简单、运算量小、可靠等优点,具有一定的理论意义和使用价值。     

改进的证据理论在目标识别中的应用

针对传统证据理论用于目标识别时基本概率指派(basic probability assignment,BPA)难以确定的问题,提出一种基于灰色关联度的改进的证据理论并将其用于空袭目标识别。即通过对获取信息与参考模式的灰色关联度进行折衷归一化,确定证据对空袭目标集的BPA,进而使用证据合成规则对传感器获取信息进行融合得到目标识别结果。实例证明了此方法的有效性。     

一种基于D-S证据理论的红外小目标融合识别方法

为了提高低信噪比弱小目标识别的可信度 ,提出了一种基于D S证据合成理论的多传感器信息融合识别方法。并使用该方法对来自多个红外成像传感器的实际图像进行了信息融合仿真处理。仿真结果证明 ,该方法对低信噪比条件下的红外弱小目标具有良好的识别效果     

多传感器基于证据理论的机载雷达用途识别

雷达用途识别是分析雷达型号和进行威胁评估的基础。在简要阐述D S证据理论基本概念的基础上 ,较系统地论述了基于D S证据理论的多传感器机载雷达用途识别的信息融合方法。该方法同时采用多个传感器 ,并且每个传感器进行多个周期的测量 ,然后利用多传感器多测量周期的信息 ,基于Dempster组合规则 ,采用中心式融合算法 ,对机载雷达用途进行识别。识别实例表明 ,该方法识别结果令人满意 ,使原来采用单一传感器可能存在的无法识别或误识别等现象得到了明显的改善。     

基于证据理论的战场被动声多目标识别研究

Dempster组合规则是证据推理的重要部分,广泛应用在多传感器信息融合算法中。组合法本身存在一些不足之处,应用到战场多目标识别中不能达到满意的识别率。分析了两种改进组合方法的基本理论和特点,应用到战场多类声目标识别的特征融合实验中均获得满意的识别结果。验证了两种改进组合方法在战场目标识别中具有一定的应用前景。     

基于证据理论的目标识别方法

当目标识别系统中传感器信息高度冲突时,仅利用D-S组合规则无法有效融合。提出一种基于证据理论的目标识别方法,该方法首先定义了冲突系数,在此基础上设计了目标识别方法。当冲突较小时,直接利用D-S组合规则进行融合识别;反之,根据冲突的具体情况对证据先折扣再融合识别。通过目标识别仿真实验与其他识别方法进行了比较,实验结果表明所提方法提高了抗干扰能力,具有较快的收敛速度。     

基于证据理论的交互式目标识别算法

在充分利用信息处理中心的人工情报和其它信息源数据的基础上,提出了基于证据理论的交互式二级融合算法。对数据融合系统获得的不同信息源数据进行了详细分类,并阐明了非实时信息和半实时信息在数据融合前期及中期的不同作用。首先在多传感器数据时域融合的基础上,获得对目标的初步判定值;其次在信任加权的基础上接收其它识别单元对目标的判别概率,通过信息处理中心传来的目标数据,对不同识别单元的目标数据融合的结果进行修正,解决了问题规模扩大时计算量快速增长的问题。仿真结果证明,该算法能有效实现对目标的快速、准确性判别     

Sensor management based on fisher information gain

1 .INTRODUCTIONSensor management can be described as a systemor process that provides automatic or semi-auto-matic control of a group of sensors[1]. The basicobjective of sensor management is to select rightsensors to do the right service on the right targetat right ti me based on external measurements orcriteria[2]. A variety of techniques have been pro-posed or appliedtothe area of sensor management .One of the first articles to apply opti mization tech-nique to sensor management is by …     

Uncertain information fusion with robust adaptive neural networks-fuzzy reasoning

1 .INTRODUCTION Under increasingly complex operational circumstances ,there exists uncertain information in the sensors andthe networks of the multi-sensor system. The uncer-tainty occursin various manners ,e.g.the uncertaintyof multi-sensor systemstructure (includingthe dynam-ic ti me-variation property) and the uncertainty of theinformationitself (including fuzziness (containing am-biguity) ,randomness ,incompleteness (including de-fectiveness) as well as roughness) . And uncertainin-for…     

证据独立性及其对目标识别的影响研究

证据理论在不确定信息的表达和处理上有独特的优势,而证据独立是很多组合方法应用的前提,但目前没有完全有效的判断方法.针对这一问题,首先研究了证据组合的内涵和证据对识别框架的解释.然后从Smets证据独立性定义出发,分析了Dempster组合规则中的独立性问题,并针对小样本或无样本情形,提出了一种证据独立性判断方法.同时,...     

异步航迹关联算法与仿真

在分布式多传感多目标信息融合系统中,由于每个局部传感器的采样频率不同以及具有不同的通信延迟,导致送入融合中心的局部航迹往往不是同步的。本文提出一种异步航迹的关联方法,该方法首先基于最小二乘法实现单传感器的时域融合,从而将多传感异步航迹同步化;然后利用网络优化算法,获得相应于每个目标的各个传感器的局部航迹组合。仿真试验表明本文算法在解决异步航迹关联问题的有效性。     

基于多智能体与市场理论的多机载平台传感器管理

针对作战飞机编队多目标攻击中的传感器管理问题,提出了一种基于多智能体和市场理论的多机载平台传感器管理方法。该方法在多智能体的框架下建立飞机编队多传感器多目标分配模型,将目标分配和传感器管理问题转化为市场理论中的“性价比”最优问题,建立了基于“性价比”最高的任务规划模型、以任务为驱动的传感器目标配对模型以及多平台集中式融合跟踪模型,并利用市场拍卖算法完成传感器-目标分配问题。仿真结果证明了该方法的有效性,与基于信息论的传感器管理方法比较证明了方法的优越性。研究结论有助于提高作战飞机编队的进攻效率,从而提升整体的攻击能力。     

Vague集在多传感器目标识别中的应用

针对具有多个特征指标的多目标识别问题,提出了一种基于Vague集的多传感器信息融合方法。该方法定义熵权客观地得到了特征的权重,将目标的各特征值转化为Vague值表达,根据Vague值的距离,给出目标识别方法。工件识别实例验证了算法的有效性和实用性。     

DSmT理论在综合敌我识别中的应用

战场环境的复杂性要求使用多种传感器对战场目标进行综合敌我识别,而综合敌我识别有待解决的基础性难题之一是如何对异类传感器输出的不确定性信息进行有效处理。针对一包含雷达、红外、电子支援措施和敌我识别器等传感器的综合敌我识别系统,对异类传感器敌我识别过程进行分析,根据其特点提出采用DSmT理论进行决策级融合,同时针对每类传感器构造不同的基本置信指派方法,并进行了算法仿真。实验结果证实了该方法的有效性。     

基于FCM的多传感器融合多目标跟踪的数据关联

数据关联是实现多目标跟踪的核心技术之一,也是实现多传感器信息融合的前提。本文采用改进的模糊c-均值法求解关联概率,并通过在不同的传感器所对应的观测空间上建立多目标运动状态的投影,将单传感器数据关联算法推广到多传感器信息融合系统,从而可在密集杂波环境中实现对多目标的数据关联和精确跟踪。仿真实验结果说明了本文方法的有效性。     

基于神经网络数据融合的目标识别方法研究

综合应用图像识别、神经网络和数据融合技术是多传感器ATR系统的一个重要研究方向。设计了一种基于BP网络和多传感器数据融合的图像识别系统。从信息论的观点出发 ,在理论上探讨了BP网络数据融合用于图像目标识别 /分类的机理。以此理论对实验结果的合理解释证明了该理论的正确性。理论分析和实验结果都证明了神经网络数据融合用于图像目标识别 /分类的有效性和可行性