考虑传感器置信度的改进D-S证据合成算法

摘要

为了解决多源信息融合识别算法中传统Dempster-Shafer (D-S)证据理论极少考虑传感器对融合结果产生影响的问题,提出一种考虑传感器置信度的D-S证据合成算法.首先建立传感器与参考传感器关于任一特征的置信距离,通过置信距离修正传统灰关联分析法的关联系数,从而计算传感器置信度;然后通过证据间的相似性定义任一特征所得证据的全局冲突系数,将全局冲突系数与传感器置信度相结合,定义了一种传感器所得证据可用度的计算方法;最后根据证据可用度对传统D-S证据理论进行修正,提出一种新的证据合成规则.仿真及实验数据表明,相比已有算法,新算法的目标识别率更高,对证据冲突的处理更有效.