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。     

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     

基于证据理论的SAR图像融合识别方法

由于事物的多样性、现代战争的欺骗性和破坏性,军事目标经常会发生部分外形改变的情况,基于几何散列表技术可以有效解决这个问题,但在特征库中已知目标不满足360度全姿态角时,该方法的识别效果下降.为了提高正确识别率,提出一种基于D-S证据理论融合的识别方法,并详细探讨了在贝叶斯结构和准贝叶斯结构下基本概率赋值的构建.利用MSTAR数据对该方法进行了仿真实验,验证了该方法的有效性和可行性.     

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     

一种基于证据理论的中国手语单手静态词识别方法

单手静态词是中国手语词汇库的一个重要组成部分,该类词主要借助于单手的固定姿态和手同身体之间的相对位置关系进行表达。结合单手静态词的特点,提出了一种基于D-S证据理论的中国手语单手静态词汇识别方法:利用数据手套CAS_Glove获取手姿信息,借助于视觉和肘部弯曲传感器融合确定出手在人体空间中的相对位置;在对单手词进行模糊特征空间划分的基础上,利用D-S证据理论实现了多种特征匹配结果的融合。为减少计算复杂度,增强系统实时性,对Dempster规则在特定条件下进行了简化,并从理论的角度对其进行了证明。最后通过实验比较证实了该方法的有效性。     

基于目标一维距离像的雷达目标识别方法

讨论了马氏距离的性质,利用目标的一维距离像,提出了一种雷达目标识别方法.对雷达回波进行快速傅立叶变换,得到目标的一维距离像,计算其马氏距离,得到目标的稳定特征向量,根据相关算法进行目标识别.3种不同类型飞机回波的实测数据的识别结果,表明该方法是切实可行的.     

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D-S证据理论的红外小目标融合检测方法

将红外图像中的小目标检测视为基于多图像特征的像素分类问题,提出了一种基于D-S证据理论的红外小目标融合检测方法。该算法首先提取双色红外成像系统中各传感器图像的图像特征,采用D-S证据理论中的基本概率分配函数对传感器图像中的像素进行基于多图像特征的分类,得到各传感器的目标检测基本可信度图;然后应用正交和规则复合来自各传感器的目标检测判决证据,获得整个系统的目标检测基本可信度图;最后根据决策规则输出最终目标检测结果。实验结果显示,该算法能在较大程度上降低目标检测过程中的不确定性,提高了系统的检测性能。     

基于自适应直觉模糊推理的目标识别方法

将自适应神经网络--直觉模糊推理系统(adaptive neuro intuitionistic fuzzy inference system, ANIFIS)引入信息融合领域,提出一种基于自适应直觉模糊推理的目标识别方法。首先,分析了现有目标识别方法的特点与局限性,建立了基于ANIFIS的Takagi Sugeno型目标识别模型。其次,设计了系统变量属性函数和推理规则,确定了各层输入输出计算关系及合成计算表达式。再次,设计了学习算法对网络和规则进行训练修改。最后,以20批典型目标的类型识别为例,分析比较基于直觉模糊推理及ANIFIS推理的输出结果与识别精度。仿真结果表明该方法是一种比较实用、有效的决策融合方法.     

基于PS-IFKCM的弹道中段目标识别方法

针对现有直觉模糊核c-均值(intuitionistic fuzzy kernel c-means,IFKCM)聚类算法对初始值敏感、易陷入局部最优解及收敛速度慢等缺陷,汲取了粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法优势,对初始聚类中心进行优化,提出了基于粒子群优化的直觉核c-均值(particle swarm-based intuitionistic fuzzy kernel c-means,PS-IFKCM)聚类算法,选取4组标准数据集实际样本数据对算法的有效性进行了试验。最后选取弹道中段目标识别常用的雷达截面积(radar cross section, RCS)这一特征属性进行弹道中段目标识别仿真实验,并将其与模糊c-均值（fuzzy c-means, FCM）算法、IFKCM算法的识别效果及运行时间进行比较分析,表明了该算法应用于弹道中段目标识别的有效性及优越性。     

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。     

一种基于D-S推理的异源信息目标识别方法

讨论了多帧异类信源的目标识别问题,将D-S证据推理应用于多传感器的数据融合,将异类辨识框架下的证据体组合得到新置信指派,利用多个传感器共同或联合操作的优势来提高目标识别的有效性和精确性。同时给出基于基本概率赋值决策的目标识别时序累积方法。最后通过仿真验证了该方法的有效性,可信度及准确性得到提高,具有比累积前更可信的特点。     

基于模糊理论与D-S证据理论的FMEA方法

针对传统故障模式及影响分析(failure mode and effect analysis, FMEA)中主观性较强以及权重分配不够合理的问题,提出基于模糊理论与Dempster-Shafer (D-S)证据理论的FMEA方法。首先,参考软件FMEA方法,将故障被检测度引入到硬件FMEA方法中,并应用模糊理论建立模糊评定等级及对应模糊数。其次,提出基于D-S证据理论的专家赋权法合理分配权重。最后,基于风险优先数(risk priority number, RPN)得出各故障模式的风险排序。案例分析表明该方法可以根据评估偏差量来科学地分配权重,使得评估结果更合理、RPN值更准确、故障模式风险排序更客观。该方法能够满足实际需要,在工程实践中值得推广应用。     

修正的DSmT证据编码方法

计算量是影响Dezert Smarandache理论(DSmT)应用的重要因素之一,也一直是DSmT的研究热点。计算编码由于其证据表示和信度计算的合理性,得到了广泛的认可。计算编码在编码转换时简单有效,但在解码转换时需要进行全部可能元素查找,需要大量查找计算,降低了计算编码的执行效率。文章提出了一种修正的DSmT证据〖JP3〗编码方法,该方法将焦元关系转换为唯一的位置属性并事前存储于数据库中,减小了在解码过程中的查找计算量,修正方法在不改变合成结果的前提下更加有效。算例也验证了修正方法在合成结果上的正确性和计算量上的高效性。     

基于区间数和证据理论的雷达辐射源参数识别

针对雷达辐射源参数的不确定性,研究区间类型的雷达辐射源参数识别,构造区间参数的雷达辐射源数据库。首先,利用区间数距离形成区间相似度并基于此构造一种切合实际的基本概率赋值（basic probability assignment, BPA）。再将其与证据理论结合形成辐射源识别的信度区间,利用证据组合规则对信度区间进行区间重组。最后进行自适应判决识别,得到识别结果。仿真结果表明,区间证据理论方法能够较好的处理区间类型以及区间值和标量值混合类型的辐射源参数,得到满意的识别结果,具有一定实际意义。     

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。     

证据理论与贝叶斯网络相结合的可靠性分析方法

针对可靠性分析中存在的认知不确定性问题,将证据理论引入到贝叶斯网络。给出了存在认知不确定性时故障树向贝叶斯网络的转换方法,以及基于信任测度和似然测度求解顶事件发生概率的方法。研究了三种重要度的求解方法,同时提出了一个重要概念--认知重要度,给出了其实际意义和计算方法。最后,运用所提出方法对某导弹发动机进行了可靠性分析,结果表明,该方法增强了贝叶斯网络处理不确定性信息的能力,简单有效且可以得到更丰富的信息。     

Target recognition based on modified combination rule

1 .INTRODUCTIONThe evidence theory also known as D-S theory isan approach handling of uncertainty .It was firstput forward by Dempster A.P.in 1968 and thenmodified by his student G. Shafer in 1971[1 ~2].This theoryis the extension of Bayesiantheory andfurthermore it can deal with uncertainty caused bythe inaccurate or unknown of knowledge . So ,ithas been extremely wide used in data fusion field.However ,everything has its own weakness .It isinvalid when dealing with highly conflict e…     

基于直觉模糊聚类的目标识别

空中目标的正确识别对防空作战具有重要的意义。针对目标识别的特点,提出了基于直觉模糊聚类的识别方法。首先,给出了直觉模糊相似度和相异度的度量方法,并利用目标特征信息计算直觉模糊相似度和相异度。然后,在分析了现有的几种直觉模糊相似矩阵构造方法的基础上,提出了一种新的直觉模糊相似矩阵的构造方法,并给出了直觉模糊相似矩阵转化为直觉模糊等价矩阵的途径;此外,定义了直觉模糊等价矩阵的（α,β）截矩阵,进而实现直觉模糊集的聚类。最后,运用该方法对给定特征的空中目标进行了聚类分析,实验结果表明,提出的方法是可行、有效的。     

不完备信息条件下基于证据理论的CGF行为决策方法

针对计算机生成兵力行为决策中遇到的战争迷雾问题, 特别是决策属性中出现的不完备信息情况, 提出基于证据理论的行为决策方法. 首先基于战场决策信息特点分析, 提出精确、模糊、不确定信息的决策属性可信度归一化表示, 然后提出表示备选方案不确定性的执行可信度, 最后根据DS合成法则对多属性可信度信息进行合成. 实验分析说明了该方法的可行性, 以及对于不完备信息处理的有效性.