D-S证据理论和粗集理论在数据融合中的应用

• 作者: 王晓丽 胡春海 邹晓红
• 来源期刊: 现代雷达
• 学科: 工学
• 关键词: 数据融合 D-S证据理论 粗集理论
• 年，卷（期）: 2004,（9）
• 所属期刊栏目: 信号/数据处理
• 页码范围: 53-55
• 页数: 3页
• 分类号: TN957
• 字数: 2747字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-7859.2004.09.015

摘要

提出了一种由粗集理论和D-S证据理论结合的多传感器数据融合方法,并将其应用于目标识别中.在目标识别的数据融合中,利用粗集理论对大量的传感器数据进行处理,判断出冗余传感器,得到传感器的最简组合,从而简化特征数据.然后利用D-S理论实现目标的分类,改进分类的效果.因此,将两种方法结合起来应用于数据融合技术中来进行目标识别,为解决传感器数据超载以及不完整传感器信息融合提供了一种方法,且提高了识别的速度和效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡春海		63	355	10.0	14.0
2	邹晓红		22	136	7.0	10.0
3	王晓丽		3	30	3.0	3.0