基于模糊证据理论的多传感器数据融合算法

发布时间：2018-06-28 11:47

  本文选题：多传感器 + 模糊证据理论　； 参考：《仪表技术与传感器》2017年10期

【摘要】：针对多传感器实时测量值的可靠性难以评价从而影响数据融合精度的问题,提出一种基于模糊证据理论的多传感器数据融合算法。首先将所有测量值构成的集合视为辨识框架,应用模糊数学原理引入隶属度函数,设计了多传感器之间互支持度计算的新方法,并借鉴信任分配思想将测量值转换为相应的证据,最终通过基于冲突分配的证据组合规则得到融合结果。仿真结果表明,该算法简单有效,无需传感器先验信息条件下仍可获得较高的融合精度。
[Abstract]:In order to solve the problem that the reliability of multi-sensor real-time measurement is difficult to evaluate and thus affect the accuracy of data fusion, a multi-sensor data fusion algorithm based on fuzzy evidence theory is proposed. Firstly, the set of all the measured values is regarded as the identification frame, and the membership function is introduced into the fuzzy mathematics principle, and a new method for calculating the mutual support between sensors is designed. Using the idea of trust assignment, the measurement value is converted into the corresponding evidence, and the fusion result is obtained by the rule of evidence combination based on conflict assignment. The simulation results show that the proposed algorithm is simple and effective and can achieve high fusion accuracy without prior sensor information.
【作者单位】： 中国科学院成都计算机应用研究所;贵州大学机械工程学院;贵州大学大数据与信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(51475097) 工信部智能制造示范项目(工信部联装[2016]213号码) 贵州省重大基础研究(黔科合JZ字[2014]2001)
【分类号】：TP202;TP212

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本文编号：2077893