模糊推理与证据理论融合：提升航迹关联算法的适应性和稳定性

该篇论文深入探讨了模糊推理在航迹关联算法中的局限性，特别是在确定隶属度函数时的复杂性和对算法灵活性的影响。为了解决这些问题，论文提出了一种创新的方法，即引入证据理论来增强模糊航迹关联算法。通过将证据理论的概念应用于模糊推理过程中，作者对隶属度函数进行了加权处理，以提取证据信息。这种处理方式允许算法更好地利用不确定性信息，并且在保持计算效率的同时降低了模糊关联过程中的不确定性。 论文的核心内容是设计了一种基于证据理论的模糊航迹关联算法，它能够动态调整每个轨迹与目标的匹配程度，根据收集到的证据更新其可信度。这种方法显著提高了算法的环境适应性，使其能够在复杂的环境中更准确地关联航迹，减少误识和漏识别的可能性。此外，通过证据融合策略，算法能够整合来自多个传感器或源的信息，进一步增强了关联决策的可靠性。 仿真分析是论文的关键部分，结果显示，相较于传统的模糊推理方法，基于证据理论的模糊航迹关联算法在性能上有了显著提升。它不仅降低了关联的不确定性，而且没有显著增加计算负担，证明了证据理论在处理模糊和不确定问题时的有效性和优越性。 该研究不仅对于航空、航天等领域中的目标跟踪有着实际应用价值，也对模糊逻辑和证据理论在多传感器数据融合中的融合方法提供了新的视角。作者丁锋和薛磊，一位讲师和一位教授，他们的研究方向分别包括目标跟踪和信号处理，这表明他们对该领域的深入理解和实践经验在本文中得到了体现。 这篇论文的主要知识点包括模糊推理的基本原理、证据理论在模糊控制中的应用、以及如何通过证据理论优化航迹关联算法的性能。同时，它还展示了在实际问题中如何结合这两种理论来提高系统处理不确定信息的能力，这为未来的研究者提供了新的研究思路和技术路径。