基于多传感器信息融合的自然灾害应急预警模型研究

发布时间：2021-01-22 00:11

　　自然灾害发生在人类依赖的自然界中的异常现象，具有分布范围广、不确定性强、极具破坏性和不可避免性等特点，一旦发生，其对人类社会所造成的危害往往是触目惊心的，造成大量人员伤亡、财产损失、社会失稳、资源破坏。论文针对自然灾害频发、灾害损失严重的现状和其信息不确定性和非线性的特性，在对多传感器技术、信息融合技术等先进技术研究的基础上，构建了自然灾害应急预警决策模型，从而有效地提高对自然灾害预测的准确度。文中对模型的数据层、特征层和决策层的层级融合、模块功能和系统结构进行了分析和研究，为自然灾害应急预警决策管理提供了有力的技术和系统支持。论文通过对多传感器信息融合一般框架结构的研究和分析，设计出了针对自然灾害预警决策的信息融合系统结构，以及分层融合模型，对复杂的多元异构信息进行过滤、归一化和层层融合，得到准确的用于支持决策的信息。通过分析多传感器信息融合各阶段的特点，选取了阈值法作为特征级融合的算法，应用了Dempster-Shafter（D-S）证据理论作为决策级融合的方法，并使用模拟数据对阈值法和D-S证据理论方法进行了验证，提高了决策模型的可行性与系统的可靠性。本文针对自然灾害频发、灾害损... 

【文章来源】：天津大学天津市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：58 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

信息融合算法集

图 4-6 函数 A 的置信区间来自不同的独立信息源的证据（例如来自不同传感器的数体证据，这就需要整合 Dempster 规则。例如，如果要结证据，需要计算 M1和 M2的正交和，计算公式为：

基于D-S理论的算法


本文编号：2992153