多传感器信息融合目标识别系统设计

摘要

多传感器信息融合主要用于目标的检测、定位、跟踪和识别.多传感器信息融合对来自不同信息源的信息进行分析与综合,产生被测对象的统一最佳估计,使信息的准确性、可靠性及完备性有明显提高.各个传感器所提供的信息一般是不完整的,即包含大量的不确定性.而证据理论能很好地表示不确定性,且推理形式简单,因而在信息融合方面起着重要的作用.文章采用模糊集合的隶属度函数构造证据理论中的基本概率赋值函数,使得证据理论应用于实际更加方便有效.该方法首先根据被跟踪目标数据库的信息构建每个属性的模糊逻辑图,然后以模糊集合的隶属度函数为基础计算每个属性的mass函数.最后用证据理论的合成规则对mass函数进行合成达到目标识别的目的.