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基于改进D-S证据组合规则的目标识别算法
  • ISSN号:1007-5321
  • 期刊名称:《北京邮电大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TN391[电子电信—物理电子学]
  • 作者机构:鲁东大学信息与电气工程学院,山东烟台264025
  • 相关基金: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)
中文摘要:

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.

英文摘要:

In order to better solve the fusion problem of high conflict evidence,an improved D-S algorithm fusing three pieces of evidence directly was proposed. Firstly,the calculation method of the support of each focal element under the identification framework is given according to the function of evidence supporting measurement of similarity. Secondly,a weighted assignment algorithm of conflicting information based on D-S evidence combination rule is put forward according to the properties of the conflicting factor generated in the direct fusion process of three-dimensional evidence and the support degree of each focal element. Finally,simulation is implemented under the background of multi-sensor multi-target recognition system. Analysis and simulation show that the improved D-S algorithm based on direct fusion of three-dimensional evidence has a strong anti-interference performance,and it can fuse various types of conflicting information effectively and improve the target recognition probability.

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期刊信息
  • 《北京邮电大学学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:北京邮电大学
  • 主编:刘杰
  • 地址:北京海淀区西土城路10号195信箱
  • 邮编:100876
  • 邮箱:byxb@bupt.edu.cn
  • 电话:010-62281995 62282742
  • 国际标准刊号:ISSN:1007-5321
  • 国内统一刊号:ISSN:11-3570/TN
  • 邮发代号:2-648
  • 获奖情况:
  • 美国工程信息公司(Ei)数据库收录期刊,1999年全国优秀高等学校自然科学学报及教育部优秀...,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:7684