一种基于向量度量的冲突证据融合方法技术
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种多源信息融合方法，尤其涉及。
技术介绍
传感器技术的发展为军事与民用领域获取丰富的信息提供了硬件支持，由于传感器在复杂环境中受到外界干扰或人为原因等因素的影响，其输出的识别目标信息存在着不确定性及模糊性，甚至可能是矛盾的，若不能有效处理高冲突证据融合的问题，则实际应用系统就无法进行有效决策，极大地影响了融合系统的决策性能，而传统算法往往仅考虑到证据向量相似度或差异度的影响，未能考虑其它决策因素，所以对目标识别判断具有一定的误差。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供，可以有效地对识别目标做出正确决策。本专利技术采用下述技术方案:，包括以下几个步骤:A、通过获取多个传感器测量信息相对应的证据焦元的置信指派，将每一个证据看作一个向量，所述第i个证据的向量用Ini = (Hii ( Θ ^ ,..., Ini ( Θ r),..., Ini ( Θ k))τ表示，其中i = 1，2，...，η, η为证据向量的总数，k为辨识框架Θ中的焦元个数；B、对上述每个证据向量Hii分别进行差异度、相似度计算:并记录任意第i个证据向量Hli和第j个证据向量Hlj之间的差异度因子为Dif (Hl1-1Ilj)，任意第i个证据向量Hli和第j个证据向量nij之间的相似度因子为SOni, nij),其中j = 1，2，...，η ;C、由任意证据向量Iiii和!?」之间的差异度因子Dif (η^-πι」)和相似度因子SOni, Hij)通过公式:
【技术保护点】
一种基于向量度量的冲突证据融合方法，其特征在于：包括以下几个步骤：A、通过获取多个传感器测量信息相对应的证据焦元的置信指派，将每一个证据看作一个向量，所述第i个证据的向量用mi＝(mi(θ1),...,mi(θr),...,mi(θk))T表示，其中i＝1,2,...,n，n为证据向量的总数，k为辨识框架Θ中的焦元个数；B、对上述每个证据向量mi分别进行差异度、相似度计算：并记录任意第i个证据向量mi和第j个证据向量mj之间的差异度因子为Dif(mi‑mj)，任意第i个证据向量mi和第j个证据向量mj之间的相似度因子为S(mi,mj)，其中j＝1,2,...,n；C、由任意证据向量mi和mj之间的差异度因子Dif(mi‑mj)和相似度因子S(mi,mj)通过公式：conf(mi,mj)=Dif(mi-mj)[1-S(mi,mj)]]]>计算任意证据向量mi和mj之间的冲突程度因子conf(mi,mj)；D、由任意第i个证据向量mi和第j个证据向量mj之间的冲突程度因子conf(mi,mj)通过公式：conf(mi)=Σj=1nconf(mi,mj);]]>truf(mi)=...
【技术特征摘要】
1.一种基于向量度量的冲突证据融合方法，其特征在于:包括以下几个步骤: A、通过获取多个传感器测量信息相对应的证据焦元的置信指派，将每一个证据看作一个向量，所述第i个证据的向量用Hii = (Hii ( Θ j),..., Ini ( Θ r),..., Ini ( Θ k))T表示，其中i =1，2，...，η, η为证据向量的总数，k为辨识框架Θ中的焦元个数； B、对上述每个证据向量Hli分别进行差异度、相似度计算:并记录任意第i个证据向量Ini和第j个证据向量Hij之间的差异度因子为Dif (m1-nij),任意第i个证据向量Hii和第j个证据向量Hij之间的相似度因子为SOni, nij),其中j = 1，2，...，η ; C、由任意证据向量Hii和nij之间的差异度因子Dif(m1-nij)和相似度因子SOni, ...
【专利技术属性】
技术研发人员：李军伟，刘先省，胡振涛，王静，周林，
申请(专利权)人：河南大学，
类型：发明
国别省市：河南;41
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