信息融合中传感器可信度的动态确定及应用
证据理论广泛应用于多源信息融合系统中,证据之间常常高度冲突并导致融合结果不正确,合理确定各个证据的可靠性将有助于这一问题的解决。证据的可信度与证据之间相互关联的程度有关,证据之间的距离可以部分反应证据之间的关联程度。本文基于证据距离函数,提出了确定传感器动态可信度的方法,并通过求解特征向量的方法得到证据的相对权重和各个证据的折扣系数,利用折扣系数方法可以有效解决冲突证据融合。将所提出的方法应用到目标识别系统中,算例表明:所提出的方法可以根据系统收集的传感器报告来确定各个传感器报告的可信度,在证据高度冲突情况下也能够正确识别目标。
信息融合 证据理论 传感器 目标识别
蒋雯 张安 邓勇
西北工业大学电子信息学院 陕西西安 710072 上海交通大学电子信息学院 上海 200240
国内会议
内蒙古呼伦贝尔
中文
1-5
2008-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）