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基于決策距離的多傳感器信息融合加權平均算法_彭會萍
沖突證據合成一直是 Dempster-Shafer(D-S)證據理論所關 注的重要問題之一。總的來說,對沖突信息處理的方法主要可分 為兩大類:一類是對經典 D-S 證據理論的組合規則進行修改,實 現在證據沖突情況下,對沖突的重新分配;另一類是保持經典的 組合規則不變,而在融合前對沖突數據進行預處理。 Murphy 提出了修改模型而不改變證據合成規則的方法,其 基本思想是:首先將證據的基本信任分配值進行平均,之后再用 證據合成規則進行信息融合,當有 n 組證據時,將平均證據合成 n-1 次。該方法可以有效處理證據沖突,且收斂速度較快。但只 是將多組證據進行簡單的平均, 沒有考慮到個證據之間的相關 性。在 Murphy 研究的基礎上,有人提出證據間函數的概念,用距 離函數可以定性地描述證據間的相似程度。
沖突證據合成一直是 Dempster-Shafer(D-S)證據理論所關 注的重要問題之一。總的來說,對沖突信息處理的方法主要可分 為兩大類:一類是對經典 D-S 證據理論的組合規則進行修改,實 現在證據沖突情況下,對沖突的重新分配;另一類是保持經典的 組合規則不變,而在融合前對沖突數據進行預處理。 Murphy 提出了修改模型而不改變證據合成規則的方法,其 基本思想是:首先將證據的基本信任分配值進行平均,之后再用 證據合成規則進行信息融合,當有 n 組證據時,將平均證據合成 n-1 次。該方法可以有效處理證據沖突,且收斂速度較快。但只 是將多組證據進行簡單的平均, 沒有考慮到個證據之間的相關 性。在 Murphy 研究的基礎上,有人提出證據間函數的概念,用距 離函數可以定性地描述證據間的相似程度。
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