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基于決策距離的多傳感器信息融合加權(quán)平均算法_彭會萍
沖突證據(jù)合成一直是 Dempster-Shafer(D-S)證據(jù)理論所關(guān) 注的重要問題之一。總的來說,對沖突信息處理的方法主要可分 為兩大類:一類是對經(jīng)典 D-S 證據(jù)理論的組合規(guī)則進(jìn)行修改,實 現(xiàn)在證據(jù)沖突情況下,對沖突的重新分配;另一類是保持經(jīng)典的 組合規(guī)則不變,而在融合前對沖突數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。 Murphy 提出了修改模型而不改變證據(jù)合成規(guī)則的方法,其 基本思想是:首先將證據(jù)的基本信任分配值進(jìn)行平均,之后再用 證據(jù)合成規(guī)則進(jìn)行信息融合,當(dāng)有 n 組證據(jù)時,將平均證據(jù)合成 n-1 次。該方法可以有效處理證據(jù)沖突,且收斂速度較快。但只 是將多組證據(jù)進(jìn)行簡單的平均, 沒有考慮到個證據(jù)之間的相關(guān) 性。在 Murphy 研究的基礎(chǔ)上,有人提出證據(jù)間函數(shù)的概念,用距 離函數(shù)可以定性地描述證據(jù)間的相似程度。
沖突證據(jù)合成一直是 Dempster-Shafer(D-S)證據(jù)理論所關(guān) 注的重要問題之一。總的來說,對沖突信息處理的方法主要可分 為兩大類:一類是對經(jīng)典 D-S 證據(jù)理論的組合規(guī)則進(jìn)行修改,實 現(xiàn)在證據(jù)沖突情況下,對沖突的重新分配;另一類是保持經(jīng)典的 組合規(guī)則不變,而在融合前對沖突數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。 Murphy 提出了修改模型而不改變證據(jù)合成規(guī)則的方法,其 基本思想是:首先將證據(jù)的基本信任分配值進(jìn)行平均,之后再用 證據(jù)合成規(guī)則進(jìn)行信息融合,當(dāng)有 n 組證據(jù)時,將平均證據(jù)合成 n-1 次。該方法可以有效處理證據(jù)沖突,且收斂速度較快。但只 是將多組證據(jù)進(jìn)行簡單的平均, 沒有考慮到個證據(jù)之間的相關(guān) 性。在 Murphy 研究的基礎(chǔ)上,有人提出證據(jù)間函數(shù)的概念,用距 離函數(shù)可以定性地描述證據(jù)間的相似程度。
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