一种证据距离量化及传感器可靠度确定的新方法.pdf

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1、第23卷第8期传感技术学报V01．23No．8CHINESEJOURNALOFSENSORSANDACTUATORSAug．20102010年8月ANovelApproachforCalculationoftheEvidenceDistanceandtheEvaluationofSensorCredibilityXIAdianmingr，YANGJunan'，ZHANGQiong'，1．DepartmentofInformation，ElectronicEngineeringInstitute，P，

2、Hefei230037，China；、I2．KeyLaboratoryofElectronicRestriction，AnhuiProvince，Hefei230037，China，Abstract：Basedontheinformationgranularitytheory，theCognitionDistance，anewdistancebetweentwobodies0fevidenceisDroposedtosolvetheproblemoccu~edwhenusingtheconventi

3、onalmethodwhichwasappliedtoe—valuatethesensorcredibilitv．Besidesthecalculationofthecredibilityisproposedbasedonit．．Theevidencesarediscountedthenbythediscountingfactorwhichisdecidedbytheevidences’credibility．Intheend，themodi—fiedevidenceisfusedbvusingth

4、eEvidencetheory．Simulationexperimentsdemonstratetheadvantagesofthisnewimprovedalgorithmwhendealingwithdifferentconditions，comparedwithmodifiedcombinationruleofEvidencetheoryandsomerepresentativecombinationrulewhichbasedONthesensorcredibility．Keywords：e

5、videncetheory；sensorcredibility；distanceofevidence；discountingfactor；informationgranularityEEACC：7230：0140doi：10．3969／j．issn．1004—1699．2010．08．014一种证据距离量化及传感器可靠度确定的新方法术夏建明，杨俊安h，张琼／1，解放军电子工程学院信息系，合肥230037；、＼2．安徽省电子制约技术重点实验室，合肥230037／摘要：为解决传统传感器可靠度确定方法中存

6、在的一定条件下证据间距离量化结果不合理的问题，基于信息粒度理论提出了一种新的证据距离——认知距离，并以此提出传感器可靠度的计算方法，用可靠度决定的折扣因子对证据进行折扣，最后使用Ds证据理论对修正后的证据进行融合。仿真实验表明，与几种代表性的基于传感器可靠度的融合方法和证据理论及其改进方法对比，本文方法在不同情况下均具有良好性能。关键词：证据理论；传感器可靠度；证据距离；折扣因子；信息粒度中图分类号：TP212文献标识码：A文章编号：1004—1699(2010)08—1111—07证据理论在融合多

7、传感器的不确定、不完善信的性能。各证据源提供的证据有好坏之分，决策所息中得到了广泛的应用。然而在实际应用过程中，依赖的传感器也有着不同的可靠度和精度。正确衡传感器信息不可能完全一致甚至会互相矛盾，融合量信源的可靠度，将可靠度信息引入融合过程中非过程变成了处理冲突的过程。如何贴近人类专家处常重要。早期证据理论中，Shafer_】就引入了“折扣理矛盾的思辨过程，由“数学符号融合”靠近“智能因子”来对不同可靠度的证据进行加权处理。而如融合”，一直以来是证据理论发展的方向。由于证何确定可靠度又成为迫切需要解

8、决的问题。2004据理论对于冲突采取完全过滤、加强一致信息的办年，Elouedi基于可转移信度模型TBM(Transfera．法，当证据间冲突较大的时候组合结果往往与常理bleBeliefMode1)提出了获得传感器静态可靠度的不符。此后，大部分的改进算法认为各传感器都是方法，即已知环境及传感器状态模型，通过训练样本可靠的，注重于在算法和不确定建模上进行改进。来获得各传感器的可靠度。可是在大部分的实际环然而，融合系统的有效性很大程度上取决于传感器境中，我们不可能对环境