基于证据可信度的综合目标识别方法.pdf

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1、24传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)2010年第29卷第9期基于证据可信度的综合目标识别方法兰旭辉，熊家军，陈劲松(空军雷达学院预警监视情报系，湖北武汉430019)摘要：为了解决多传感器综合目标识别中不同等级信息源数据的融合问题，在研究D-s证据理论的基础上，引入证据可信度矩阵。依据可信度矩阵对证据进行转化，使之可以用传统的方法进行证据融合。将这种方法应用到等级不同的多传感器综合目标识别中，可以解决传统证据理论只能进行相同等级传感器目标识别的难题。仿真实

2、验表明：该方法提高了目标识别的准确性和有效性。关键词：目标识别；证据理论；信息融合中图分类号：TP274文献标识码：A文章编号：1000-9787(2010)09-9024-03Amethodofintegratedtargetrecognitionbasedonwe"ightedevidenceLANXu—hui，XIONGJia-jun，CHENJin-song(DepartmentofEarlyWarningSurveillanceIntelligence，AirForceRadarAcademy，Wuha

3、n430019，China)Abstract：Aimedatsolvinginformationfusionproblemofinequablyimportantinformationinintegratedtargetrecognition，evidencereliabilitymatrixisadhibited，onthebasisofD—Sevidencetheory．Eachevidenceistransformedaccordingtoreliabilitymatrixtorealizeevidence

4、fusionbytraditionalmethod．Applicationofthismethodinintegratedtargetrecognitionofdifferentgrademulti—sensorcansolvetheproblemthatusingtraditionalevidencetheorycanonlysolvedproblemoftargetrecognitioninsamegrade．Simulationexperimentsshowthatthismethodimprovethea

5、ccuracyandeffectivenessoftargetrecognition．Keywords：targetrecognition；evidencetheory；informationfusion0引言融合问题，在研究D—S证据理论的基础上，引入证据可信多传感器综合目标识别是将系统中多只传感器提供的度。依据可信度矩阵对证据进行转化，使之可以用传统的关于目标身份的信息进行综合，产生比系统中单一传感器方法进行证据融合。仿真实验表明：该方法提高了目标识更有效、更精确的身份估计和判断。利用多传感器进行别的准确性和

6、有效性。目标综合识别，可以拓宽监视探测的时空覆盖范围，提高目1D-S证据理论标识别率，增强抗干扰的性能，改进系统工作的可靠性与容D—S证据推理首先定义一个空间0，称为辨识框架错性。(frameofdiscernment)，由一些互斥且穷举的元素组成。对D_s证据理论对决策级多传感器综合目标识别有很好于问题域中任意命题A都属于幂集2。。在2。上定义基本的优势，D—S证据理论能够很好地处理未知和不确定信息，概率赋值函数(basicprobabilityassignmentfunction，BPAF)m：2。一[0，1

7、]，m满足：1)m(@)=0；2)0≤m()≤1；近年来在信息融合的目标识别方面，证据理论得到了逐渐应用]。利用D-s组合规则融合证据时，通常认为对各3)∑m(A)=l。m(a)表示证据支持命题A发生的程度，A一CO传感器证据的信任程度是相同的，这不符合实际应用。实而不支持任何A的真子集。如果A为@的子集，且m(A)>际中的各类传感器由于受到各种环境因素的影响和传感器0，则称A为证据的焦元(focuselement)。在S证据理论测量范围以及精度等自身条件的限制，各种量测在一定的中，对事件A的描述采用区间[Bel

8、(A)，P2(A)]，Bel和Pf程度上存在不准确和不完善，其信任等级程度是不同的。分别称为信任函数(belieffunction)和似然函数(plausibihty为了解决多传感器综合目标识别中不同等级信息源数据的function)。收稿13期：2009—11--09基金项目：国家“863”计划资助项目(2009AAJ127)第9期兰旭辉，等：基于证据可信度的综合目标识