基于改进D-S证据理论的多雷达自适应数据融合

发布时间：2018-07-21 10:34

【摘要】：针对多雷达数据融合时融合结果精度较低问题,提出一种基于改进D-S证据理论的自适应融合算法。该算法将单传感器多时刻时域融合和多传感器空域融合相结合。首先,利用盒状图对单传感器测量值分类优化,进行单传感器时域融合;再根据文中提出的改进证据冲突程度判据,对高冲突的局部证据进行修正,并选择相应的多传感器空域数据融合算法。仿真分析表明,文中算法具有较好的可行性与有效性,同现有的多雷达数据融合算法相比,文中算法能够有效降低融合过程中产生的系统误差,且融合结果更加可靠、精确。
[Abstract]:An adaptive fusion algorithm based on improved D-S evidence theory is proposed to solve the problem of low accuracy of fusion results in multi-radar data fusion. The algorithm combines single sensor multi-time domain fusion and multi-sensor spatial domain fusion. Firstly, the single sensor measurement value is classified and optimized by using box-like diagram, and the time domain fusion of single sensor is carried out. Then, according to the improved evidence conflict degree criterion proposed in this paper, the local evidence with high conflict is corrected. And select the corresponding multi-sensor spatial data fusion algorithm. The simulation results show that the proposed algorithm is feasible and effective. Compared with the existing multi-radar data fusion algorithm, the proposed algorithm can effectively reduce the system error generated in the fusion process, and the fusion results are more reliable and accurate.
【作者单位】： 西北工业大学电子信息学院;空军工程大学航空航天工程学院;
【基金】：航空科学基金资助项目(20152096019;20145596025)
【分类号】：TN957.52

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