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《基于DS证据理论的多传感器数据融合算法研究与应用》篇一一、引言在众多复杂系统和智能技术中，数据扮演着至关重要的角色。
在现实生活中，很多场景都需要通过多传感器系统来获取和融合数据。
这些传感器可能会产生不同的数据类型和观点，如何有效地融合这些数据，提高系统的整体性能，就变得至关重要。
本文主要研究了基于DS（Dempster-Shafer）证据理论的多传感器数据融合算法。
通过分析该算法的理论基础，探究其在各种实际场景中的应用，以及面临的挑战和解决方案。
二、DS证据理论的基础DS证据理论是一种用于处理不确定性和不完全性问题的决策理论。
它通过组合多个证据或数据源的信息，来得出更全面、更准确的结论。
该理论基于概率论和信念函数，具有强大的数据处理能力。
在DS证据理论中，每个传感器或数据源都被视为一个独立的证据，它们提供的信息被视为一个假设空间中的不同假设的概率分布。
通过将这些概率分布进行组合，可以得到一个综合的假设概率分布，这就是我们所需的融合结果。
三、多传感器数据融合算法基于DS证据理论的多传感器数据融合算法主要包含以下几个步骤：1. 数据预处理：对各个传感器的数据进行清洗、转换和标准化处理，以便进行后续的融合处理。
2. 特征提取：从预处理后的数据中提取出有用的特征信息，这些特征信息将被用于后续的假设空间构建。
3. 假设空间构建：根据提取的特征信息，构建一个假设空间，每个假设对应一个可能的融合结果。
4. 概率分配：根据每个传感器或数据源提供的信息，将概率分配给每个假设。
这一步是DS证据理论的核心步骤。
5. 概率组合：通过DS组合规则，将各个传感器的概率分布进行组合，得到一个综合的假设概率分布。
6. 决策输出：根据综合的假设概率分布，得出最终的决策结果。
四、应用场景基于DS证据理论的多传感器数据融合算法在许多领域都有广泛的应用。
例如：1. 智能交通系统：通过融合来自摄像头、雷达、激光雷达等传感器的数据，提高车辆对环境的感知能力，从而提升交通系统的安全性和效率。
基于CNN和D-S证据理论的多站协同多功能雷达工作模式
识别方法
于旺;石艳;宋吉烨;黄子纯
【期刊名称】《电子信息对抗技术》
【年(卷),期】2024(39)2
【摘要】传统的多功能雷达工作模式识别方法主要利用单一电子侦察设备侦收的
脉冲数据完成特征提取,其模型或算法的泛化能力不强。
因此,提出基于卷积神经网
络(Convolutional Neural Network,CNN)和D-S(Dempster-Shafer)证据理论的多站协同多功能雷达工作模式识别方法。
首先,利用轻量级CNN模型对不同方位、不同俯仰下侦察截获分选的脉冲幅度/波形单元数据进行自适应特征提取。
其次,利用多站协同侦察系统通过D-S证据理论融合多站协同下不同侦察站点的Softmax
分类器的分类结果,实现在差侦察条件下对不同空间方向上的多功能雷达工作模式
快速准确识别。
仿真验证结果表明,该方法相比于单侦察站条件下具有更好的识别
性能。
【总页数】7页(P33-39)
【作者】于旺;石艳;宋吉烨;黄子纯
【作者单位】桂林长海发展有限责任公司;绿盟科技股份集团有限公司;西安电子科
技大学电子工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TN974
【相关文献】
1.应用D-S证据理论的雷达工作模式特征层融合识别
2.基于D-S证据理论的机载雷达模糊识别方法
3.基于灰关联分析与D-S证据理论的多传感器雷达辐射源识别方法
4.一种基于D-S证据理论的雷达辐射源识别方法
5.多功能雷达工作模式识别方法综述
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第19卷 第3期2006年6月传感技术学报CHINESE JO URNAL Vol.19 No.3Multisensor Target Identification Based on Mass Function ofStatistical Evidence and D S Evidence TheoryWA N G J un lin 1,ZH AN G J ian y un 21.Thr ee team of Grad uate ,Electronic Engineer ing In stitute of PL A ,H ef ei 230037,China;2.Inf or mation Eng ine ering Dep artment ,Electronic Eng inee ring I nstitu te of PL A ,H ef ei 230037,ChinaAbstract:M ass function is interpreted the precise degree of ev idence and described as a basic probability as signment.In this paper,w e discuss mass functio n of statistical evidence and D S evidence theor y ,w hich is applied to multisenso r target identification.A ex ample is g iven.The results show that the m ethod is pro pitio us to realize targ et identification,so it takes on preferable practicability.Key words:mass function;evidence theo ry;targ et identification;multisensor information fusion EEACC :7950;7230基于统计证据的M ass 函数和D S 证据理论的多传感器目标识别王俊林1,张剑云2(1.解放军电子工程学院研究生三队,合肥230037;2.解放军电子工程学院信息工程系,合肥230037)收稿日期:2005 07 18作者简介:王俊林(1976 ),女,博士研究生,研究方向为多传感器数据融合,jlw ang1210@;张剑云(1963 ),男,教授,博士生导师。
《基于DS证据理论的多传感器数据融合算法研究与应用》篇一一、引言随着传感器技术的快速发展，多传感器数据融合技术已成为现代信息处理领域的重要研究方向。
多传感器数据融合技术能够有效地整合来自不同传感器的信息，提高系统的可靠性和准确性。
其中，DS（Dempster-Shafer）证据理论作为一种重要的融合方法，因其能够处理不确定性和不完全性信息而备受关注。
本文旨在研究基于DS证据理论的多传感器数据融合算法，并探讨其在实际应用中的效果。
二、DS证据理论概述DS证据理论是一种用于处理不确定性和不完全性信息的理论框架。
它通过将每个传感器的观测数据视为一个基本概率分配函数（BPAF），然后利用组合规则将多个BPAF进行合并，从而得到一个综合的决策结果。
DS证据理论具有以下优点：能够处理不同传感器之间的信息冗余和互补；能够处理不确定性和不完全性信息；能够有效地融合不同类型的数据。
三、基于DS证据理论的多传感器数据融合算法基于DS证据理论的多传感器数据融合算法主要包括以下步骤：1. 数据预处理：对来自不同传感器的原始数据进行预处理，包括去噪、滤波、特征提取等操作，以提高数据的可靠性和准确性。
2. 构建基本概率分配函数：根据预处理后的数据，为每个传感器构建一个基本概率分配函数（BPAF），表示该传感器对不同决策的支持程度。
3. 组合基本概率分配函数：利用DS组合规则，将多个基本概率分配函数进行合并，得到一个综合的基本概率分配函数。
4. 决策融合：根据综合的基本概率分配函数，采用合适的决策规则（如最大置信度准则、阈值决策等）进行决策融合，得到最终的决策结果。
四、算法应用与实验分析本文以目标跟踪为例，研究了基于DS证据理论的多传感器数据融合算法在实际情况中的应用效果。
具体实现步骤如下：1. 选择多个传感器进行目标跟踪，如雷达、摄像头、红外传感器等。
2. 对每个传感器的数据进行预处理，提取目标的位置、速度等特征信息。
3. 为每个传感器构建基本概率分配函数，表示该传感器对目标位置的判断概率。
