基于D-S证据理论的多传感器数据融合算法

"本文介绍了一种基于D-S证据理论的多传感器数据融合算法，用于处理多传感器网络中数据的不确定性。该算法分为同类数据融合和异类数据融合两个步骤，通过对传感器数据进行特征值提取、距离计算、信任函数构建以及异常值剔除，实现同类数据的初步融合。接着，计算异类数据与各等级特征值的距离，通过支持度函数和基本概率分配，利用D-S证据理论得到最终的融合结果。通过仿真分析证明，该方法能有效解决D-S理论中的冲突问题，提高数据融合的准确性。" 在多传感器系统中，数据融合是整合来自多个传感器的信息，以提高决策质量和系统的整体性能。D-S证据理论，也称为Dempster-Shafer理论，是一种处理不确定性和不完整性信息的数学框架，特别适用于多源信息融合。在这个理论中，信息被表示为证据，而不是单一的概率分布，这使得它能更好地处理冲突和不一致性的数据。 该文提出的多传感器数据融合算法首先应用在同类数据上，通过计算同种类型数据之间的距离来获取信任函数。这个过程有助于识别并剔除异常值，以减少数据噪声的影响。信任函数的设定是关键，因为它决定了哪些数据点被视为可靠信息。异常值的剔除有助于提高融合数据的纯净度。 接下来，算法处理异类数据，即不同类型或来源的数据。这些数据可能包含不同的特征，因此算法计算它们与各个等级特征值之间的距离。通过支持度函数，可以量化每个数据点与特征值的匹配程度，进一步确定其在融合过程中的权重。基本概率分配（BPA）则是在D-S证据理论中，用以表达对每个假设的支持程度，根据支持度函数计算得出。 在融合阶段，不同传感器的数据通过D-S证据理论进行集成，解决潜在的冲突问题。这种理论允许合并不完全独立或有冲突的证据，通过冲突消减机制，生成一个更全面、更准确的融合结论。通过仿真分析，研究者验证了该算法的有效性，表明它能够提高数据融合的精度，尤其在处理不确定性和冲突信息时。 这种D-S证据理论的多传感器数据融合算法为解决复杂环境中多源信息的融合问题提供了一个实用且高效的解决方案，对于提升多传感器系统在目标识别、环境监测等领域的性能具有重要意义。