基于改进Jousselme证据距离的多传感器决策融合方法

• 作者: 孙力帆 张雅媛 郑国强
• 来源期刊: 仪表技术与传感器
• 学科: 工学
• 关键词: 多传感器 证据理论 证据冲突 证据距离 改进的Jousselme距离 决策融合
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 82-87
• 页数: 6页
• 分类号: TP212
• 字数: 4117字
• 语种: 中文

摘要

多传感器系统通常能够获取各种不同的量测数据,但是其信息的准确性和可靠性往往难以被保证,使用这些数据所做出的决策很有可能与事实相悖.鉴于此,在D-S证据理论框架内提出了一种基于改进Jousselme证据距离的多传感器决策融合方法.通过对相似性Jaccard系数矩阵分块化处理,以合理准确地描述传感器节点证据冲突,并借此计算各传感器节点的权值来修正证据源,最终通过D-S融合规则得到正确决策.数值实验结果显示提出方法的识别率最高可达92.52％,相比Muphy法高出了17.28％,而不确定度却降低了2个数量级,不但能够快速准确地识别传感器节点证据冲突,而且决策风险更小,因此适用范围更广.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑国强	河南科技大学信息工程学院河南省机器人与智能系统重点实验室	33	195	7.0	13.0
2	孙力帆	河南科技大学信息工程学院河南省机器人与智能系统重点实验室	15	23	2.0	4.0
3	张雅媛	河南科技大学信息工程学院河南省机器人与智能系统重点实验室	2	9	2.0	2.0