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 基于改進(jìn)證據(jù)理論的目標(biāo)識(shí)別融合方法

（軍械工程學(xué)院電子與光學(xué)工程系．石家莊050003）

 摘要：對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別時(shí)，應(yīng)用Dempster證據(jù)組合規(guī)融合沖突證據(jù)會(huì)產(chǎn)生不合理的結(jié)論。針針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，提出一種基于加權(quán)馬氏距離的證據(jù)理論改進(jìn)方法使用證據(jù)理前對(duì)證據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，引入加權(quán)的馬氏距離來(lái)度量不同證據(jù)被其他證據(jù)支持的程度。利用平均證據(jù)代替沖突證據(jù)，講支持度作為證據(jù)的權(quán)值．再應(yīng)用Dempster證據(jù)組合規(guī)則得出識(shí)別結(jié)果。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)，將該方法與現(xiàn)有方法進(jìn)行了對(duì)比分析．結(jié)果表明該方法較其他方法能更有效地融合高度沖突的證據(jù)，提高了目標(biāo)識(shí)別的準(zhǔn)確性。

關(guān)鍵詞：目標(biāo)識(shí)別；證據(jù)理論；沖突證據(jù)；信息融合；馬氏距高

中圖分類號(hào)：TN391    文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A    文章編號(hào)：1671 - 637X（-2015）09 - 0046 - 04

結(jié)論

    對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別時(shí)，由于人為或自然因素的影響，傳感器獲得的目標(biāo)信息可能會(huì)發(fā)生沖突，而Dempster證據(jù)組合規(guī)則無(wú)法正確處理這些沖突。針對(duì)這一問(wèn)題，在現(xiàn)有改進(jìn)方法的基礎(chǔ)上，本文提出一種利用加權(quán)馬氏距離的證據(jù)理論改進(jìn)方法。馬氏距離考慮了各證據(jù)的分布，并用信息熵來(lái)度量證據(jù)各分量的重要程度，作為馬氏距離的權(quán)重，充分利用了目標(biāo)數(shù)據(jù)所給的信息。通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本文的改進(jìn)方法較以往的方法能夠更加有效地融合高度沖突的證據(jù)，提高了目標(biāo)識(shí)別的準(zhǔn)確性。

參考文獻(xiàn)

  'I]吳瑕，周焰，蔡益朝，等，多傳感器目標(biāo)融合識(shí)別系統(tǒng)模型研究現(xiàn)狀與問(wèn)題[J]．宇航學(xué)報(bào)，2010，31(5)： 1413-1420.( WU X.ZHOU Y.CAI Y C,et al.Researc,hactualities and problems on multisensor target recognition system model[J].Journal of Astronautics, 2010, 31(5): 1413 -1420．)

  -2]蔣曉瑜，梁浩聰，王加，等．目標(biāo)識(shí)別中多傳感器信息融合算法比較[J]．計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用，2013，22(4)：10-13.( JIANG X Y,LIANCJ H C,WANG J,et al.Compari-son of multi-sensor information fusion algorithms based on target recognition[ Jl. Computer Svstems  ＆  Applica- tions, 2013, 22(4):10-13.)

  -3j  韓德強(qiáng)，楊藝，韓崇昭．DS證據(jù)理論研究進(jìn)展及相關(guān)問(wèn) 題探討[J]．控制與決策，2014，29 (1)：1-11．(HAN D Q, YANG Y,HAN C Z.Advances in DS evidence theory and related discussions[J].Control and Decision, 2014, 29(1)：1-11．）

4]何友，王國(guó)宏，關(guān)欣．信息融合理論及應(yīng)用[M]．北京： 電子工業(yè)出版社，2010．( HE Y，WANG C H，GUAN X． Information fusion theory with applications[M].Beijing: Publishing House of Electronics Industry, 2010.)

5]耿濤，盧廣山，張安．基于直覺(jué)模糊證據(jù)合成的多傳感 器目標(biāo)識(shí)別rJ]．控制與決策，2012，27(11)：1725-1728．(GENC T^ LU G S ZHA/\'C A Jntu/tiorusnc fuzu evidence combination algorithm for multi-sensor target recognition [J]. Control and Decision^ 2012, 27( 11):1725-1728.)

  [6]韓峰，楊萬(wàn)海，袁曉光．一種有效處理沖突證據(jù)的組合方法[J]．電光與控制，2010，17 (4)：5-8．( HAN F．YANG WH,YUAN X G.An efficient approac,h for conflict evidence combination[J]. Electronics Optics&Control,  2010, 17(4): 5-8.1

    [7]    LEFEVRE E,COLOT 0.VANNOORENBERGHE P.Belief function combination andConflict management[J].Infor- mation Fusion  2002,3(3):149-162.

    [8]    SMETS P,KENNES R.The transfer belief model [Jl.  Ar-  tificial  Intelligence,  1994, 66(3):191 -234.

    [9]    YAGER R R.On the Dempster-Shafer framework ancl new combination rules[J].Information  Science, 1989, 41(2): 93-137.

  [10]  補(bǔ)全，葉秀清，顧偉康．一種新的基于證據(jù)理論的合成公式[J]．電子學(xué)報(bào)，2000，28(8)：117-119．(SUN Q, YE X Q,GU W K.A new combination rules of evi-dence theory[J].Acta Electronica Sinica,  2000, 28(8):117 -119，）

    [11]   MURPHY C K.Combining belief functions when evidenCeconflicts[J].Decision Support  Systems, 2000, 29(1):1-9.

  [12]鄧勇，施文康，朱振福，一種有效處理沖突證據(jù)的組合方法[J]．紅外與毫米波學(xué)報(bào)，2004，23(1)：27-32. f DEhrG Y.SHI W K.ZHU Z F.Efficient combination approach of conflict evidence[J].Joumal Infrared  Milli- meter and Waves, 2004, 23(1):27-32.)

  [13]  朱江樂(lè)，章衛(wèi)國(guó)，邱岳恒，等．基于改進(jìn)證據(jù)理論的多傳感器目標(biāo)識(shí)別[J]．火力與指揮控制，2013，38(8)：107-110.( ZHU J L ZHANG W G,QIU Y H,et al.Multi-sensor target identification based on improved evidence theory[J].Fire Control&Command  Control, 2013, 38

 (8)：107-110．)

  [14]徐琰珂，梁曉庚，賈曉洪．利用模糊證據(jù)理論的信息 融合方法及其應(yīng)用[J]．哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2012，44(3):107-111.( XU Y K.LIANG X G,JIA X H.Infor-mation fusion based on fuzzy evidence theory and its ap- plication in target recognition[J].Journal of Harbin In-stitute  of Technology, 2012, 44(3):107 -111.)

    [15]  杭文慶，姜長(zhǎng)生．基于多源信息和改進(jìn)證據(jù)理論的空戰(zhàn)攻擊決策[J]．電光與控制，2010，17 (2)：26-30． ( HANG W Q,JIANG C S.Attacking decision-making of air combat based on multi-source information and im- proved evidence theory[J].Electronics  Optics＆Con- troL 2010, 17(2):26-30.)

  [16]  帳潤(rùn)楚，多元統(tǒng)計(jì)分析[M]．北京：科學(xué)出版社，2006. ( ZHANG R C.Multivariate statistic:al analysis[M].Bei- jing:Science Press, 2006.)

  [17]施政，夏喜蓮，基于熵理論的加權(quán)馬氏距離及其應(yīng)用 [J]．阜陽(yáng)師范學(xué)院學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2011，28(3)： 21-24.( SHI Z,XIA X L.Weighted Mahalanobis distance based on the entropy theory and its application[J]. Journal  of Fuyang Teachers  College: Natural  Science, 2011, 28(3):21-24.)

  [18]  丁濤，丁浩，朱世根．加權(quán)距離判別分析及其在模式識(shí)別中的應(yīng)用[J]．組合機(jī)床與自動(dòng)化加工技術(shù)，2013(8):51-54.( DINC T,DING|L ZHU S G.Discriminant a—nalysis based weighted Mahalanobis distance and application on pattern recognition [Jl. Modular Machine ToolAutomatic Manufacturing Technique, 2013(8):51-54.)

[19]  趑鵬，楊劍，周文軍，等，基于節(jié)點(diǎn)權(quán)重和DS證據(jù)理論的WSN數(shù)據(jù)融合[J]．計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制，2013，21( 11):3117-3119.( ZHAO P,YANG J, ZHOU W J,eta1. Data fusion in wireless sensor network based on nodeweight and DS evidence theory[J].Computer Measure-ment&Control, 2013, 21( 11):3117-3119.)