DSmT框架下的自适应通用分配法则

• 作者: 李鹏 王敏 黄心汉
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 证据理论 不确定因子 分配法则 信息融合
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 16-18,36
• 页数: 4页
• 分类号: TP24
• 字数: 3699字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.06.005

摘要

针对Dempster-Shafer证据理论(DST)及Dezert-Smarandache证据理论(DSmT)均无法处理不确定信息的问题,定义了辨识框架中的不确定因子,通过深入分析比较DSmT框架下的各个冲突分配法则(PCR),提出了一种基于PCR2的自适应通用分配法则(AUPR),并根据声纳的数学模型构造了一组新的声纳信度赋值函数(gbbaf),用以描述声纳获取的不确定和不精确信息,甚至于高冲突信息.最后,以Pioneer 2-DXe机器人为实验平台,绘制了实验场景的各种信度分布图.实验结果充分验证了所提方法的有效性和实用性,为信息融合理论中如何处理不确定信息提供了有力的理论依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王敏	华中科技大学控制科学与工程系	297	3374	28.0	48.0
2	黄心汉	华中科技大学控制科学与工程系	151	2823	27.0	48.0
3	李鹏	华中科技大学控制科学与工程系	51	374	9.0	18.0