基于D-S证据理论的多传感器多特征目标识别

 传统多传感器环境下的目标识别方法主要有两种：利用多传感器获得的数据进行数据融合、利用每个传感器信号的特征向量进行特征融合。但这两种方法均存在目标识别精度不高的问题。针对这一问题,本文提出了一种基于D-S 证据理论两次组合规则的融合方法。该方法在提出多传感器目标识别系统模型的基础上,运用D-S 证据理论对单传感器的多特征信息进行数据融合;根据传感器接收信号信噪比来确定传感器可信度,将该可信度作为D-S 证据理论组合规则中的证据权值,以此来完成目标识别。本文提出的方法综合考虑了传感器的多特征信息和传感器的可信度,克服了传统的D-S 证据理论对证据冲突处理能力有限的缺陷。实验结果表明,该方法具有较高的正确性和有效性,提高了目标识别的精度。     

D-S证据理论数据融合方法在目标识别中的应用

为解决车辆目标识别问题 ,采用基于推理的数据融合方法 ,分析了 Dempster- shafer证据理论用于多传感器数据融合的基本概念和理论 ,并将它应用于车辆目标识别的数据融合中 ,实验结果证明了基于融合后的识别结果较单传感器的识别结果好 ,验证了这一方法的正确性和有效性     

D-S证据理论在煤矿水害预测中的应用

针对煤矿井下水灾、水害形成原因的复杂性和不确定性,应用多源数据融和技术,探讨D-S证据理论对多传感器目标识别的不精确推理方法,即通过对一些事件的概率加以约束以建立信任函数而不必究其精确关系,应用D-S证据理论将多传感器所采集到数据进行融合,并根据一定的决策规则,判断出影响煤矿井下的安全状态因子,给出煤矿井下突（透）水预测的评价模型。     

基于D-S证据理论的修正融合目标识别模型

在分析D-S证据理论中证据合成规则的局限性之后,根据合成证据中集合大小、相交程度以及证据间的相关性和互补性,引入一个合成因子λ,并给出了λ的经验值,这种新规则对于证据之间完全冲突的情况也能给出合乎直观的合成结果.应用于实际的红外/毫米波融合目标识别系统,也取得了满意的正确识别结果.     

基于证据理论的AUV目标识别研究

根据D2S证据理论能很好表示“不确定性”和“不知道”的特点,对比不同的数据融合算法,在分析D2S证据理论的性能特点基础上,提出了一种基于自主式水下航行器的扫描声纳和水下摄像机两种视觉传感器采集信息的基本概率分配函数的方法和规则,并且分析了自主式水下航行器上的扫描声纳和水下摄像机这两种视觉传感器的信息在目标位置求解中的应用,同时利用Dempster合并规则,分析计算这两种视觉传感器在自主式水下航行器进行目标类别识别时的合成融合值.通过列表分析,表明增加了目标识别的可信度,减少了目标的不确定性.     

改进加权D-S证据理论在目标意图预测中的应用

为了在预警机中准确对目标意图进行预测,以便我方及时合理的作出战术决策,采用D-S证据理论对目标意图进行预测.首先提取出影响目标意图预测的各个态势因素,然后分析每个因素的影响效果.在此基础上建立目标意图预测的数学模型,利用D-S合成法则将所有因素的影响进行综合,并计算出各个可能命题的概率赋值并给出相应决策.仿真实例表明:融合后的不确定概率有较大幅度的下降,得到了合理的目标意图预测结论,文中的方法可扩展为多个目标编队的意图预测.     

基于证据理论的空中目标识别

针对证据理论在处理冲突证据时可能得到与直觉相悖的结论, 提出一种新的基于权值的证据调整方法, 当证据互相冲突时, 不必修改合成规则, 直接对各组证据赋予不同的权值调整概率分配函数. 仿真数据表明, 通过证据调整方法进行空中目标类型识别可行, 并且实现了可靠的目标判定.     

基于模糊集与改进证据理论的目标识别

在基于模糊理论目标识别基础上,通过对模糊隶属度进行重新分配,较好地克服了随机因素的影响,同时对已有的证据理论合成进行改进,将模糊集理论和改进的证据理论结合,可望进一步提高对空中目标的正确识别率.     

D-S证据理论在沼气池预警系统中的应用

探讨了D-S证据推理方法在沼气池预警系统中的应用,设计了一种适用于沼气池预警的多传感器体系结构及二级融合模型,通过对各沼气池内采集的数据进行信息融合,提出一种分析与决策的信息融合方法。     

基于证据理论和Vague集的目标识别研究

提出了一种基于D-S证据理论和区间Vague集合的多传感器数据融合算法。D-S证据理论是一种灵活处理不确定和不完全信息的数学方法;而Vague集采用区间测度,可以同时表达对目标支持和反对两方面的信息;而且允许检测信息存在一定的不确定性。将D-S证据理论和Vague集结合,提出一种多传感器数据融合方法。仿真结果表明方法具有可行性,并具有处理目标检测信息不确定性的特点。     

D-S证据理论在声激励与超声粘接检测中的应用

采用D-S证据理论,提出了利用声激励和超声探头检测金属与非金属粘接状态的融合方法,并进行了验证分析.实验证明,提出的方法是可行的.     

一种基于加权证据合成的多传感器目标识别方法

针对多传感器数据融合目标识别问题，基于D-S证据理论，提出了加权证据合成的时空域目标识别算法。该方法充分利用了多传感器多周期的测量数据，并根据D-S合成规则要求参与合成的各证据具有相同权重的特点，充分考虑了提供证据的信源即各个传感器的可靠性。在合成中，引入证据权的概念，解决了不同权重的多传感器数据融合问题，在一定程度上改善了目标识别系统的性能。最后通过计算实例表明算法是有效的。     

D-S证据理论在炮兵战场电磁辐射源识别中的应用

采用D-S证据理论的数据融合方法解决炮兵战场电磁辐射源识别问题。阐述了D-S证据理论用于多传感器数据融合的基本概念、合成法则、一般步骤及决策准则。与单传感器单周期的目标识别结果相比较,多传感器多周期的方法能显著提高目标识别能力,并将它应用于炮兵战场电磁辐射源识别的数据融合中解决了问题,试验结果证明了该方法的正确性和有效性。     

D-S证据理论中冲突问题的解决方法

针对传统D-S证据理论中冲突证据合成存在的问题,提出一种基于数学模型修正证据源的冲突证据合成方法.在不改变Dempster组合规则的前提下,逐一比较识别元素的基本概率分配值和平均基本概率分配值,结合数学模型修正基本概率分配.仿真结果表明,该方法在处理冲突证据合成时有效、可行.     

基于D-S 理论的目标识别

利用目标回波所提供的信息 ,在 D- S理论的基础上 ,综合利用各种目标识别方法进行目标识别 ,在很大程度上提高了目标识别率及识别结果的可信度 ,且有更好的目标分类效果。     

BP和D-S结合的多传感器协同目标识别推理机制

针对多传感器协同目标识别的基本概率赋值在实际应用中存在容易导致决策可信度低等难以解决的问题,提出一种基于BP神经网络和D-S证据理论的多传感器协同目标识别的推理机制。简述了BP神经网络理论和D-S证据理论,构建了目标识别推理框架,推理了算法可行性,进行了实例仿真,通过信息融合,不确定性的基本概率赋值下降到0.000 8,表明该推理机制的有效性。     

D-S证据理论在带式输送机故障诊断中的应用

针对带式输送机存在输送距离长、运量大、速度快、使用环境恶劣等问题,基于D-S证据融合理论在处理由不知道所引起的不确定性方面具有独特优势,将D-S证据理论应用于带式输送机故障诊断中。详细论述了D-S证据理论及基于证据理论的带式输送机故障诊断过程。实验表明:D-S证据理论能有效提高诊断可信度,是一种有效的带式输送机故障诊断方法。     

D-S算法在信息融合中的研究与实现

多传感器的信息融合处理需要对目标进行有效识别仍是目前备受关注的问题之一,D-S证据理论作为一种重要的融合算法已被广泛应用。本文对D-S算法在目标识别问题中进行了较全面深入的研究,并从信息融合角度对D-S证据理论进行了实现和验证。     

D-S证据理论在多传感器故障诊断中的改进及应用

为了解决在多传感器信息融合处理故障诊断过程中,传统证据理论对含有冲突证据的处理结果与实际相悖的问题,介绍了传统D-S证据理论的基本构架,分析了其在处理含有高冲突的证据融合过程中将高信任度分配给小可能故障源的不足,提出了一种新的基于模糊成员函数和证据平均距离的证据调整方法,该模糊成员函数充分考虑了专家知识对基本概率分配函...     

基于D-S证据理论的空区稳定性识别与工程应用

地下矿山开采时,受采矿方法和开采工艺的影响,产生大量采空区,它是影响井下矿山安全生产的主要因素。群空区稳定性的影响因素主要包括4个方面,即:采空区的结构形态参数、群空区的空间分布特征、群空区的应力环境和特征值、采空区的地质环境和矿岩体的物理力学参数,形成了群空区稳定性影响因素的多源信息数据库。为了识别矿山井下空区的稳定性,以CMS空区探测、数值模拟和岩体力学属性为多源信息来源,应用层次分析进行因素权值分析,建立了基于D-S证据理论多源信息融合的群空区稳定性分析模型。针对某矿山的工程现状,实现了采空区的4级稳定性分级。研究结果表明:群空区稳定性与结构参数、地质参数和应力环境参数有关,是一典型的多源信息融合系统,运用D-S证据理论实现了采空区的多源信息融合的稳定性分级,分级结果有利于矿山的安全处置和控制。