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          基于D-S證據(jù)理論的多傳感器數(shù)據(jù)融合

          作者: 時(shí)間:2011-07-26 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

          然后,得到之間的相似程度矩陣SM(矩陣元素為smij)和各的支持度Sup(mi),即:
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          3 算法驗(yàn)證和結(jié)果分析
          設(shè)有5個(gè)如表1所示。m(A),m(B)和m(C)表示各個(gè)證據(jù)對(duì)識(shí)別目標(biāo)A,B和C的BPA。對(duì)于目標(biāo)A,2號(hào)證據(jù)對(duì)它的指派為0,其他證據(jù)對(duì)它的指派都較高。尤其是最后3個(gè)證據(jù),對(duì)它的指派都是一樣的。對(duì)于目標(biāo)B,只有2號(hào)證據(jù)對(duì)它的指派非常高。正常推斷最后結(jié)果應(yīng)該是A。

          本文引用地址:http://cafeforensic.com/article/161751.htm

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          使用方法和上述各改進(jìn)方法對(duì)表1進(jìn)行的結(jié)果見表2。由于2號(hào)證據(jù)對(duì)A目標(biāo)的BPA為0,無論其他證據(jù)對(duì)A的支持程度有多高,經(jīng)典方法的最后結(jié)果A的概率均為0。僅僅由于證據(jù)2對(duì)目標(biāo)B的支持率高,雖然其他證據(jù)對(duì)它的支持率都不高,最后的結(jié)果卻是B。這是典型的失效問題。

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          Yager的結(jié)果中,不論以后收集多少支持A的證據(jù),未知項(xiàng)m(X)的數(shù)值始終在增加。孫全對(duì)Yager的改進(jìn)方法可以部分克服原方法的缺點(diǎn),表2中可以看出,隨著支持A的證據(jù)越來越多,m(A)的數(shù)值有所增加,但是增加速度很慢,且未知項(xiàng)m(X)的數(shù)值沒有明顯降低,系統(tǒng)無法作出決策。隨著證據(jù)的增多,Murphy的平均方法和鄧勇加權(quán)方法都能正確的識(shí)別出目標(biāo)A。但是由于Murphy沒有考慮證據(jù)之間的相關(guān)性,在系統(tǒng)收集到4個(gè)證據(jù)時(shí),Murphy方法才識(shí)別出目標(biāo)A(對(duì)應(yīng)表中的m1,m2,m3,m4列)。鄧勇加權(quán)的方法在收集到第3個(gè)證據(jù)時(shí)就可以正確識(shí)別目標(biāo)(對(duì)應(yīng)表中的m1,m2,m3列)。分析其原因可以發(fā)現(xiàn):由于本身不可靠或是敵人的干擾或是環(huán)境惡劣等因素,導(dǎo)致證據(jù)2與實(shí)際情況有較大的偏差,Murphy通過將證據(jù)進(jìn)行平均以“抵消”這一“壞值”的影響。但是由于Murphy的方法只是對(duì)證據(jù)簡(jiǎn)單平均,在某些情況下(如本例中m2(B)=0.9,也就是m2強(qiáng)烈支持目標(biāo)為B,系統(tǒng)需要更多的證據(jù)才能有效“抵消”收集的“壞值”。而鄧勇加權(quán)方法考慮了證據(jù)之間的相互關(guān)聯(lián)的特性,考慮了各個(gè)證據(jù)的有效性,有效地降低了“壞值”對(duì)最終融合結(jié)果的影響,使得在比較少的證據(jù)下就能使結(jié)果收斂為正確的目標(biāo)。

          4 結(jié)語
          不確定信息的表示和若干個(gè)信息的綜合是不確定性推理的主要問題,證據(jù)為不確定信息的表示提供了一個(gè)很好的框架,其組合規(guī)則在大多數(shù)情況下是合理的。但是由于人為或自然環(huán)境等因素,信息融合系統(tǒng)中收集的證據(jù)常常有較大的沖突,這時(shí)使用傳統(tǒng)的Dempster組合規(guī)則無法有效地處理這些沖突證據(jù)。本文總結(jié)分析了相關(guān)的國(guó)內(nèi)外典型文獻(xiàn)的改進(jìn)思想,并進(jìn)行系統(tǒng)條理的分析,為證據(jù)的發(fā)展和改進(jìn)提供了有價(jià)值的參考,并為證據(jù)在不確定性推理方法奠定了良好的基礎(chǔ)。

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