一种改进的保障信息融合模型

针对D-S证据理论难以处理高冲突证据信息,而DSmT理论融合效率不高的问题,在分析D-S证据理论和DSmT理论优缺点的基础上,提出将两种算法组合使用的思想,并据此设计了保障信息融合模型。模型以证据信息间的冲突程度为依据,实现了融合算法的自动选择。仿真验证表明,混合模型在有效实现高冲突证据融合的同时,兼顾了融合算法的效率,具有较好的工程应用前景。     

一种基于重要性权重的证据合成方法及其应用

针对Dempster方法在合成高度冲突证据时结果与直观结论相悖的问题,提出了一种改进的基于重要性权重的证据合成方法,并将其应用到海上目标的识别。首先,根据证据之间的相似性程度判断证据间是否存在冲突,对于有冲突的情形,由基于P距离的权重分配模型得到各证据的重要性权值;然后,对BPA函数进行修正,采用Dempster规则修正后的BPA函数进行合成;最后,利用雷达和舰船的对应关系,将侦察雷达探测到的目标雷达信号载频、脉宽、重频转化为雷达参数的概率分配,并运用改进的证据合成方法进行了目标识别。仿真计算结果证明:该方法能有效处理冲突证据组合,克服了一票否决问题,减小了识别结果的不确定性,并保留了Dempster方法处理非冲突证据组合的良好特性。     

基于AHP-PCR5的多传感器目标识别

目标识别系统中所获得的信息常常是高度冲突和不确定的。基于DSmT理论的多传感器目标识别,可以解决证据高度冲突情况下的信息融合问题。然而由于DSmT理论融合结果分类精细而不利于判决,需要将某些分类结果进行重新分配。层次分析法(AHP)包含不确定知识矩阵,生成基本信度分配函数。基于此提出AHP-PCR5方法进行证据高度冲突情况下多传感器综合目标识别,不仅提高识别精度,降低识别过程的不确定因素,同时引入折扣系数灵活处理识别过程中具有不同可信度的多传感器融合问题。     

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。     

基于专家系统的弹道导弹目标识别方法

传统Dempster-Shafer(D-S)算法及其改进算法中,一般将冲突证据与不冲突证据统一融合,无论融合过程中冲突证据所占权重多小,这都将降低融合效率。针对这个问题,引入专家系统理论,面向信息融合中证据冲突的问题,将冲突证据与无冲突证据分组,构建了基于专家信任度的弹道导弹目标识别模型和专家知识库模型,从工程上设计了弹道导弹目标识别专家知识库系统,提出了两种专家知识权重确立方法,并通过实例以及仿真,验证了算法的可行性。     

一种新的基于DSmT的合成公式

DSmT是一种有用的不确定推理方法,能较好地解决强冲突情况下的信息融合问题.由于其在组合规则方面存在不足,影响了DSmT的应用.提出了一种新的合成方法,即在保留冲突焦元的基础上对支持证据冲突的概率进行重新分配.仿真分析表明,新的合成公式提高了目标识别的准确性,对于高度冲突的证据,也能够取得理想的合成结果.     

基于改进合成规则的弹头目标综合识别方法

为了提高多传感器弹头目标综合识别能力,提出了一种改进的证据合成规则。通过证据可靠性的AHP评估与分析,计算出证据的权重系数。并通过证据间的夹角余弦计算证据的可信度,得到证据的一致性偏差。根据证据的权重系数及一致性偏差计算其冲突概率分配系数。基于冲突概率的全局分配对多传感器的识别证据进行融合。实例分析表明,该方法能够有效降低弹头目标决策层融合识别的风险,提高弹头目标综合识别的鲁棒性和准确性。     

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DST和PCR5的弹道目标识别方法

在反导系统中,基于多传感器多源信息的融合识别,一直是研究的热点。为了解决不精确、不确定、冲突的多源信息的融合问题,结合DST(证据理论)和PCR5(比例冲突再分配准则)在处理不同冲突程度证据时的优势,提出了一种自适应的弹道导弹目标识别方法。首先引入关联系数的概念,用来表征证据间的冲突大小;其次给出了目标综合识别步骤;最后结合2个例子进行了仿真验证。结果表明,该方法识别率高,收敛性快,能够有效解决在识别中不稳定、不一致信息的融合问题,具有一定的应用价值。     

一种改进的证据合成方法及其在模糊评估中的应用

针对证据理论在模糊评估中的应用问题,分析了经典D-S证据合成规则和现有改进方法的不足,提出了一种更为适宜的证据合成方法。该方法通过证据间的夹角余弦计算证据间的相似系数,从而获得证据的可信度。通过对证据权重和可信度的对比与融合,确定各证据在冲突概率分配中的权重。通过冲突概率的全局分配对证据进行合成。实例分析表明,该方法不仅能够处理高度冲突证据,还能保证指标间的相对重要性不被可信度所过度地影响,从而提高了模糊评估的可靠性与合理性,降低决策风险。     

基于Z-number和改进DS证据理论的风险评估方法

针对任务风险难度量、评估信息不确定性强等问题,提出一种Z-number和改进DS证据理论的风险评估方法。利用Z-number方法描述评估指标,得到各风险等级的初始基本概率分配（basic probability assignment,BPA）;基于信度熵和皮尔逊相关系数改进DS证据理论克服悖论问题进行信息融合,确定风险的最终等级;接着,基于信息融合结果引入Joussleme距离求解专家可信度。最后,以重装空投任务为例,验证本文所提风险评估方法的合理性,并对比分析不同改进DS证据理论方法得到的结果,验证所提方法的有效性和准确性。     

改进的证据组合算法编队情报信息融合技术

分析了经典证据组合算法在处理冲突信息融合中的不足,引进了证据信息容量,对经典证据组合算法做了改进,解决了证据极端冲突下经典D-S证据融合算法的不合理性,证实了它确实能够提高证据冲突处理能力,基本满足海上编队情报处理信息融合的可靠性要求,并把该改进算法应用于编队情报信息融合,融合效果较好.     

一种改进的证据理论合成规则

随着证据理论在信息融合领域中的广泛应用,对冲突证据的处理成为证据理论和应用研究热点。提出了一种基于证据重要度和聚焦度的新的合成规则,首先根据各个证据的重要度对冲突证据进行修正,再对冲突进行细化并考虑证据焦元的基数对D-S合成法则的影响,将冲突信息提取后加入组合规则中。通过实验比较和分析,结果说明该方法不仅能够处理一般性冲突问题,也能处理"一票否决"和"鲁棒性"问题。     

基于改进布谷鸟算法的目标分配问题

针对防空作战中目标分配的实时性、动态性、高效性以及作战决策的稳定性需求,基于种群协同进化思想提出一种免疫-布谷鸟算法。通过建立种群协同进化机制,利用两个种群进行不同方向的搜索并实时进行信息交互,加快算法收敛速度;利用布谷鸟算法参数少、易实现及较好的全局搜索能力,以及基于免疫机制的高斯变异算子较强的局部搜索能力,实现了求解速度和解的精度的平衡问题,提高算法的进化活力和求解效率。仿真实验表明,改进的布谷鸟算法与传统的目标分配算法相比,求解效率和性能上有明显提高,新算法求解目标分配问题是有效可行的。     

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。     

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.     

一种基于证据间距离和信息熵的证据组合方法?

针对改进的基于证据间距离的组合方法,首先计算证据间距离并求出各个证据的支持度和可信度,选取支持度高的作为较可信证据,其次引入证据信息熵,计算修正系数,对这些证据的可信度进行修正,将可信度作为权重,进行证据的加权平均,再利用Dempster组合规则对所有证据进行融合。算例表明,该方法比现有的方法更加有效。     

舰艇编队协同反导火力分配的改进多目标粒子群算法

为提高协同反导时的多目标火力分配计算能力,首先建立了火力分配多目标数学模型;然后,针对火力分配多目标规划具有的线性不等式约束条件难以使用多目标粒子群优化算法、粒子群算法自身存在的盲目搜索等问题进行了改进,并明确了计算流程;最后,对算法进行了仿真实验,仿真实验表明:改进的多目标粒子群算法求解多目标火力分配规划模型得到的非劣解集可构成Pareto前端,且非劣解集的适应度最大值随迭代步数演变具有稳定的收敛性,验证了改进多目标粒子群算法的有效性.     

特征观测不完全情况下的辐射源匹配算法

实际应用中辐射源特征观测不完全的情况比较常见,这时仅根据一种特征或者少数几种特征难以取得较好的匹配性能。基于证据理论,提出了一种综合所有特征信息的辐射源匹配算法。首先,分别建立了各种特征观测的基本匹配信度函数;其次,针对辐射源特征观测的特点,给出了一种新的证据组合策略来对各基本匹配信度函数进行综合;最后,在综合所有特征信息的匹配度量矩阵上进行二维分配实现匹配判决。仿真实验证实了所提算法的有效性。     

信息冲突与不确定条件下的装备质量状态评估

针对质量状态评估中所需测试信息的冲突性和不确定性,及其对装备质量状态评估准确性和完备性所造成的不良影响,提出一种基于改进证据推理(evidential reasoning,ER)方法的质量状态评估方法。在对质量状态进行等级划分和测试数据预处理之后,该方法通过将各测试参数之间的"冲突"和"不确定"按比例分配到各等级,使证据之间的冲突有效降低,评估的总体不确定性减少。将其应用到导弹装备的质量状态评估中,运算结果和方法对比表明改进后的方法能有效融合冲突信息、降低评估的不确定性,且方法原理简单,理论基础充分,方便程序实现。