一种基于优化权重证据组合的目标综合识别方法

• 作者: 陈辞
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 证据组合 证据距离 清晰度 目标识别
• 年，卷（期）: 2015,（7）
• 所属期刊栏目: 信息融合
• 页码范围: 1217-1220
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3497字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn1672-9722.2015.07.013

摘要

针对高度冲突识别信息 Dempster 规则融合失效问题，分析了有关改进方法及其存在的不足，提出了一种新的证据组合方法。新方法首先根据证据之间 pignistic 概率距离和基于信息熵的证据清晰度综合确定各证据权重系数，然后使用该权重系数对证据源进行修正，最后将修正后的加权平均证据进行 Dempster 规则组合。仿真实验结果表明新方法在目标综合识别中合成结果更好，收敛速度更快。