机载多传感器数据融合：基于证据理论的目标识别与冲突解决机制验证

物联网技术的发展推动了智慧传输领域的快速发展，尤其是在机载多传感器目标识别方面的应用。本文提出了一种基于数据融合的机载多传感器目标识别方法，通过不同源证据基本概率指派（BPA）的生成以及解决证据冲突的方法，实现了对机载多传感器信息进行合并推理的目的。该方法运用基于基本概率赋值（BPA）的融合决策规则，并按照时序累积融合的办法，成功解决了多帧异类信源目标识别问题。通过模拟仿真实验，验证了本文提出的数据融合算法的有效性，为机载多传感器目标识别技术的进一步研究和应用提供了重要参考。 在现代战场中，战斗机作为重要的作战力量，在争夺制空权方面发挥着重要作用。机载多传感器的大量精密设备使得战斗机成为了一个重要的情报收集和目标识别平台。然而，由于传感器的不同特性和数据来源的多样性，如何有效地融合这些数据，进行准确快速的目标识别成为了一个重要的研究方向。本文通过引入不同源证据基本概率指派（BPA）的概念，提出了一种基于数据融合的机载多传感器目标识别方法。 首先，本文对机载多传感器信息进行了合并推理的理论分析，提出了不同源证据基本概率指派（BPA）生成的方法。通过对不同传感器采集到的数据进行概率分配，得到了每一种证据的基本概率指派。在此基础上，本文还提出了解决证据冲突的方法，通过将不同源的证据进行适当的加权和融合，消除了由于传感器误差或干扰导致的冲突问题，提高了目标识别的准确性和可靠性。 其次，本文运用基于基本概率赋值（BPA）的融合决策规则，实现了对机载多传感器信息的融合处理。通过将不同传感器采集到的数据进行基本概率分配，并根据融合决策规则，将各个证据按一定的权重进行融合，得到了最终的目标识别结果。特别是本文还提出了按照时序累积融合的方法，实现了对多帧异类信源目标进行连续跟踪和识别，提高了对目标变化和运动轨迹的捕捉能力。 最后，本文通过模拟仿真实验，验证了提出的数据融合算法的有效性。通过与传统方法进行对比实验，结果表明本文提出的方法能够显著提高目标识别的准确率和鲁棒性，有效应对多源数据信息的复杂性和不确定性。这为机载多传感器目标识别技术的实际应用提供了重要的理论指导和实验依据。 综上所述，本文提出了一种基于数据融合的机载多传感器目标识别方法，通过引入不同源证据基本概率指派（BPA）的概念，成功实现了对机载多传感器信息进行合并推理，并提出了解决证据冲突的方法，运用基于基本概率赋值（BPA）的融合决策规则，以及按照时序累积融合的办法，解决了多帧异类信源目标识别问题。通过实验验证，证明了本文提出的数据融合算法的有效性，为机载多传感器目标识别技术的进一步研究和应用奠定了基础。希望本文的研究成果能够为智慧传输领域的发展和应用提供有益的借鉴和指导。