基于改进D-S证据组合规则的目标识别算法

发布时间：2017-07-15 20:23

  本文关键词：基于改进D-S证据组合规则的目标识别算法

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【摘要】：为了更好地解决高冲突证据的融合问题,提出一种3条证据直接融合的改进D-S算法.该算法首先根据证据支持贴近度函数给出识别框架下各焦元支持度的计算方法;其次根据三维证据直接融合产生的冲突因子的性质及各焦元的支持度,提出一种基于D-S证据组合规则的冲突信息加权分配算法;最后以多传感器多目标识别系统为背景进行仿真实验.理论分析和仿真结果表明,基于三维证据直接融合的改进D-S算法具有较强的抗干扰性能,能有效融合各种冲突信息,提高目标识别概率.
【作者单位】： 鲁东大学信息与电气工程学院;
【关键词】： D-S证据组合规则 目标识别 高冲突信息 证据支持贴近度
【基金】：国家自然科学基金项目(61273152);国家自然科学基金青年科学基金项目(61304052)
【分类号】：TP202
【正文快照】： 在证据之间存在高度冲突时,利用D-S证据组合规则得到的信息融合结果往往有悖常理[1].为解决这一问题,学者们给出了诸多的改进算法[2-5].曹洁等[6]提出从分析焦元可信度出发给出局部冲突信息再分配的准则,该算法充分考虑了证据源中各焦元的重要性,提高了融合结果的准确性.Dezer

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4 张丽静;改进的证据融合算法及其应用[D];鲁东大学;2015年

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本文编号：545623