基于多源冲突数据聚类的态势估计方法

传统调和式态势估计方法在面对多源冲突数据时融合效果不佳。为此,提出一种基于冲突数据聚类的非调和式态势估计方法。首先利用迭代自组织数据聚类方法(ISODATA)对多源冲突数据进行聚类,然后利用频度和可信度对数据簇的重要性进行评估,最后得到态势估计结果。仿真结果表明,与传统态势估计方法相比,所提方法在融合多源冲突数据时能够得到可信度较高的态势估计结果。     

冲突证据组合中的模型修正新方法

针对经典DS组合规则在证据高度冲突情况下的失效问题,提出了一种改进的证据组合方法.通过引入证据间的距离函数获得证据之间的相似度和各个证据的支持度,并由此求得各个证据的归一化可信度.提出了一种改进的证据冲突检验方法,利用可信度加权平均证据对各个证据源进行冲突检验和修正,以消除证据之间的冲突.最后利用DS规则获得合成证据.数值算例表明,该算法能有效地融合高度冲突的证据,提高了证据组合结果的可靠性和合理性.     

利用复合型冲突表示的快速加权证据融合方法

针对经典D-S证据理论在处理大规模冲突证据组合时的悖论问题及计算量指数增长问题,提出了一种利用经典冲突系数与证据距离共同度量冲突大小的快速加权融合方法。该方法通过分析单一冲突表示方法的不足,提出了复合冲突系数,同时,给出了证据中心及当前中心距离的定义,并用当前中心距离与冲突系数一起确定证据权重。算例实验结果表明本算法有效地解决了经典证据理论中的悖论问题并显著地提高了融合速度。     

一种改进的D-S冲突证据合成方法

产生反直觉结果是D-S证据理论在融合冲突证据时经常出现的问题,为了解决这一问题,提出一种改进的D-S冲突证据合成方法。利用Pignistic概率距离衡量证据间的冲突;同时,引进证据间相似度、支持度、确定度、决策度以及可信度来共同确定证据的权重,合理地分配冲突在各命题的比例;并对存在冲突的证据进行修正处理;最后,利用统一信度函数模型对证据进行合成。通过算例验证并与其他方法进行对比表明,所研究的方法在处理冲突证据时优于其他方法,鲁棒性和收敛性更好。     

基于兰氏距离的改进冲突证据合成方法

针对Dempster理论在合成冲突较大证据时出现与实际结果相悖的问题,首先根据各证据之间的相似度系数判断证据之间是否存在冲突,对存在冲突的3条以上证据,计算证据之间的兰氏距离并构建相似矩阵;然后,根据相似矩阵的特征值确定证据的重要性系数,并通过重要性系数对BPA函数进行转化;最后,用Dempster方法进行合成。仿真结果表明:该改进冲突证据合成方法可以有效处理冲突证据,避免了一票否决的问题,比其他几种典型的合成方法有更快的识别速度,同时降低了识别结果的不确定性。     

一种修正的冲突证据融合方法

对于冲突证据,D-S证据理论无法使用甚至无法得出正确的结果,进而引发了专家学者的研究。针对该问题,提出了一种新的冲突证据融合方法,建立了多传感器综合可信度的计算模型,根据综合可信度得到多传感器的合成结果,采用D-S证据理论对合成结果进行组合,既解决了高冲突问题,又解决了低冲突问题。最后通过仿真验证了该方法的有效性。     

多源目标识别中冲突证据的融合策略研究

随着防空反导作战环境的日益复杂,快速准确地进行真假目标识别显得尤为重要。针对多源目标决策级识别中冲突证据融合问题,在综合分析现有改进证据理论方法的基础上,引入新的冲突度量系数,提出了一种通过在融合流程中增加智能判断环节,以冲突系数为判断依据,对具有不同冲突系数证据选择不同组合规则进行证据组合的融合方法,并给出了策略的流程图。最后进行了实例验证,结果表明新策略能对不同未知信度和不同识别框架冲突证据进行快速有效的融合。     

基于不可信证据源与冲突重分配的证据合成方法

针对D-S证据理论在高冲突下失效的问题,在比较修正原始证据源和重新分配冲突两种方法的基础上,提出一种新的合成规则,新方法用可信度修正证据的同时,把全局冲突分为两部分,并依据"全局冲突在全局分配、局部冲突在局部分配"的原则对冲突进行细化分配。通过仿真分析,并与其他方法比较,新的合成方法能更好地融合冲突证据,收敛速度快,具有较强的抗干扰能力。     

一种简单有效的处理冲突证据的D-S改进方法*

D-S证据理论在决策级信息融合领域有着广泛的应用,但其在合成冲突证据时会出现与直观结论不符的现象。通过深入分析D-S证据理论合成冲突证据时的失效原因,提出了一种简单有效的改进方法。通过主观权重和客观权重的综合得到不同证据的信任度,以此确定冲突证据及对应的折扣度并对其进行折扣度修正,使合成结果快速向正确类型收敛。仿真结果表明,同已有方法相比,本文方法特别适合具有少数冲突证据的情况,其合成结果更加符合直观判断。     

一种基于局部冲突再分配的改进DSmT方法

针对DSmT组合规则存在的计算量大、收敛速度慢等不足之处,基于局部冲突再分配的原则提出一种有效的改进DSmT方法。该算法根据证据体的不一致因子和冲突距离共同度量证据源间的冲突程度,并给出识别框架下产生矛盾信息的各焦元的可信度的计算方法;基于冲突信息再分配的原则,将局部冲突信息在涉及到的子集及并集间按照各自所占的比重进行分配;利用算例进行数据分析,同时以多传感器目标识别系统为仿真背景进行仿真实验。数据与实验分析结果验证了所提改进DSmT算法的可行性和有效性。