基于加权证据组合的多传感器目标识别

为了解决多传感器信息融合中不同等级重要信息源数据的融合问题,在证据理论基本概念的基础上,引入证据权的概念。依据证据权的不同对各条证据进行转化,使之可以用传统的方法进行证据合成。将这种方法应用到等级不同的多传感器目标识别中可以解决传统证据理论只能进行等级相同传感器目标识别的难题。识别实例表明,该方法提高了目标识别的准确性和有效性。

证据距离的选取对冲突证据组合影响的研究

为了研究证据距离的选取对冲突证据组合的影响,提出一种将不同的证据距离度量方式应用在加权证据组合中的对比方法。首先采用不同的证据距离度量方式得到证据相似度,依据证据相似度求得证据可靠度,之后用证据可靠度对证据进行加权求和得到平均证据,最终对平均证据进行证据组合,对比在不同的证据距离度量方式下上述证据组合过程的合理性,得到适合加权证据组合中权重生成的距离度量方式。采用4个算例,对不同的证据距离度量方式下求得的证据可靠度、平均证据和证据组合结果进行分析比较,实验结果表明,与其他证据距离相比,利用该方法选出的证据距离能够更有效地体现证据之间的差异性,所求取的证据可靠度与实际情况更为贴合。