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应用证据理论(D-S方法)解多传感器数据融合问题宁云晖;田盛丰;宁培泰【期刊名称】《系统工程与电子技术》【年(卷),期】2001(23)3【摘要】How to use Dempster-Shafer (D-S) method to solve multi-sensor data fusion problems is analyzed in this paper. Based on basic probability assignment of target type decided by multiple sensors, new sensor data are added continually, and believe function and plausibility function are update, finally the destination of decision of target type is arrived. By comparing the D-S method with other data fusion methods (such as Bayes method), we can see that the D-S method is feasible and advanced.%应用证据理论(D-S方法)，解在多传感器条件下的数据融合问题。
具体方法是根据多个传感器对目标类型判断的基本概率分配函数，不断添加新的传感器数据，更新信任函数和似然函数，最终判断目标类型。
并且将D-S方法与其它数据融合方法(如Bayes方法)进行了比较，说明了D-S方法的优越性和先进性。
【总页数】4页(P98-101)【作者】宁云晖;田盛丰;宁培泰【作者单位】海军装备论证研究中心系统所,;北方交通大学,;海军装备论证研究中心系统所,【正文语种】中文【中图分类】TP212【相关文献】1.D-S证据理论在多传感器数据融合中的应用 [J], 黄瑛;陶云刚;周洁敏;苏登军2.基于D-S证据理论的多传感器数据融合 [J], 崔智军;王庆春3.基于D-S证据理论的多传感器数据融合监控系统 [J], 赵立波;王平4.D-S证据理论中冲突问题的解决方法 [J], 王杨;刘以安;张强5.用D-S证据理论方法实现多传感器数据融合 [J], 孙慧影;张彦军;崔平远因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
《改进D-S证据理论的决策融合算法研究及应用》篇一一、引言在当今信息化时代，多源信息融合技术在决策支持系统、智能控制系统以及机器智能领域的应用日益广泛。
其中，决策融合算法作为多源信息融合的核心技术之一，对于提高决策的准确性和可靠性具有重要意义。
D-S（Dempster-Shafer）证据理论作为一种重要的决策融合算法，因其能够处理不确定性和不完全性信息而备受关注。
然而，传统的D-S证据理论在某些情况下仍存在融合精度不高、计算复杂度大等问题。
因此，本文旨在研究改进D-S证据理论的决策融合算法，并探讨其在实际应用中的效果。
二、D-S证据理论概述D-S证据理论是一种基于概率论的决策融合算法，通过将不同来源的证据进行融合，得到一个全局决策结果。
它能够处理不确定性和不完全性信息，具有一定的容错性和鲁棒性。
然而，传统的D-S证据理论在处理复杂问题时仍存在一些问题，如易陷入局部最优解、计算复杂度大等。
三、改进的D-S证据理论决策融合算法针对传统D-S证据理论的不足，本文提出了一种改进的决策融合算法。
该算法通过引入新的权重分配策略、优化基本概率分配函数以及采用多级融合策略等方法，提高了算法的融合精度和计算效率。
具体来说，我们的算法主要分为以下步骤：1. 权重分配策略：我们设计了一种基于证据可靠性的权重分配策略，根据不同来源证据的可靠性和重要性程度，为其分配不同的权重。
这样可以在一定程度上减少因不同来源证据质量差异导致的融合误差。
2. 优化基本概率分配函数：我们通过引入新的基本概率分配函数，对原始数据进行预处理和归一化处理，以减少数据噪声和冗余信息对融合结果的影响。
此外，我们还采用了概率平滑技术，以避免因某些事件的概率过于集中而导致的信息损失。
3. 多级融合策略：我们采用了多级融合策略，将原始数据进行多级融合处理。
这样可以更好地整合不同来源的信息，提高算法的容错性和鲁棒性。
在每一级融合过程中，我们都会根据上一步的融合结果进行下一级的权重分配和基本概率分配函数的调整。
D-S证据理论在目标识别与检测中的应用研究的开题报告一、研究背景目标识别与检测一直是计算机视觉领域的研究热点和难点之一。
在实际应用中，目标的形态、尺寸、角度等因素的变化、遮挡、噪声的干扰以及光照变化等因素，均会影响目标识别与检测的精度和有效性。
因此，如何提高目标识别与检测的鲁棒性和准确性一直是该领域研究的难点之一。
在目标识别与检测中，D-S证据理论被广泛应用。
该理论可以有效地解决遮挡、多尺度、多视角等问题，提高目标检测与识别的准确性和鲁棒性。
因此，本研究将探究D-S证据理论在目标识别与检测中的应用。
二、研究内容本研究旨在探究D-S证据理论在目标识别与检测中的应用，并针对该领域中存在的一些问题进行探讨。
具体研究内容如下：（1）D-S证据理论的原理与基本概念。
（2）研究目标识别与检测中存在的问题，并探讨D-S证据理论如何解决这些问题。
（3）在实际应用中，通过实验对D-S证据理论在目标识别与检测中的应用进行验证。
（4）对研究结果进行总结和分析。
三、研究目标本研究的目标是深入阐述D-S证据理论在目标识别与检测中的应用，并从理论和实践两个层面，解决目标识别与检测中的常见问题，论证D-S证据理论的有效性。
同时，本研究旨在推动目标识别与检测领域的研究进展。
四、研究方法本研究采用理论分析和实验验证相结合的研究方法。
首先，通过文献综述分析目标识别与检测中存在的问题及D-S证据理论的研究现状。
然后，探讨D-S证据理论在目标识别与检测中的应用。
最后，设计实验验证D-S证据理论在目标识别与检测中的有效性。
五、研究意义本研究旨在提高目标识别与检测的准确性和鲁棒性，更好地满足实际应用需求。
通过探讨D-S证据理论在目标识别与检测中的应用，本研究为相关领域的研究提供理论基础和实验验证结果，推动该领域的研究进展。
第五章证据理论（Evidence Theory）方法在本章§1，我们将讨论一种被称之为登普斯特-谢弗（Dempster-Shafer）或谢弗-登普斯特（Shafer-Dempster）理论（简称D-S理论或证据理论）的不精确推理方法。
这一理论最初是以登普斯特（Dempster，1967年）的工作为基础的，登普斯特试图用一个概率区间而不是单一概率数值去建模不确定性. 1976年，谢弗（Shafer，1976年）在《证据的数学理论》一书中扩展和改进了登普斯特工作. D-S理论具有好的理论基础。
确定性因子能被证明是D-S 理论的一种特殊情形。
在§2我们将描述一种简化的证据理论模型MET1 . 在§3我们将给出支持有序命题类问题的具有凸函数性质的简化证据理论模型。
围绕证据理论的一些新的研究工作，将在第六章介绍。
§1D-S理论（Dempster-Shafer Theory）●辨别框架（Frames of Discernment）D-S理论假定有一个用大写希腊字母Θ表示的环境（environment），该环境是一个具有互斥和可穷举元素的集合：Θ = { θ1 , θ2 , ⋯, θn }术语环境在集合论中又被称之为论域（the universe of discourse）。
一些论域的例子可以是：Θ = { airliner , bomber , fighter }Θ = { red , green , blue , orange , yellow }Θ = { barn , grass , person , cow , car }注意，上述集合中的元素都是互斥的。
为了简化我们的讨论，假定Θ是一个有限集合。
其元素是诸如时间、距离、速度等连续变量的D-S 环境上的研究工作已经被做。
理解Θ的一种方式是先提出问题，然后进行回答。
假定Θ = { airliner , bomber , fighter }提问1：“这军用飞机是什么？”；答案1：是Θ的子集{ θ2 , θ3 } = { bomber , fighter }提问2：“这民用飞机是什么？”；答案2：是Θ的子集{ θ1} = { airliner }，{ θ1} 是单元素集合。
系统工程与电子技术SYSTEMS ENGINEERING ANDELECTRONICS1999 Vol.21 No.12 P.92-94D-S证据理论中的证据组合杜文吉 谢维信 摘 要 Dempster证据组合规则在D-S证据理论中将几组相互独立的证据融合，得到一组新的证据。
Dempster证据组合规则在D-S证据理论中起着十分重要的作用。
在对Dempster证据组合规则进行分析的基础上，提出了一组更加一般化的证据组合规则，即证据的逻辑运算及基于相似性加权的证据组合规则。
它们具有与Dempster证据组合规则不同的性质和应用背景。
主题词 置信界限 逻辑运算 信息交换 +证据组合 文章编号：1001-506X(1999)12-0092-03Evidence Combination Methods in D-S Evidence TheoryDu Wenji Xie Weixin（Xidian University, Electronic Engineering College，Xi'an 710071） Abstract Dempster's rule is used to combine probabilistically independent sets of evidence to improve the reliability or dependability of evidence information associated with different data sources. Dempster's rule plays a very important role in D-S evidence theory. Through analysis the property of the dempster's rule, we proposd some logic operation on sets of evidence, which is a much more generalized methods for combining probabilistically independent sets of evidence. A weighted dempster's rule of combination handling sets of evidence from various sources with different priority is also given, based on analysis of conjunctive combination defined by the min operation weighted by degree of consistency. Keywords Evidence theory Dempster combination rule Message suttching1 引 言 D-S证据理论［1］形成于60年代。
3.4 证据理论（D-S Theory）证据理论由Dempster首先提出，并由他的学生Shafer发展起来，也称D-S理论。
在专家系统的不精确推理中已得到广泛的应用, 也用在模式识别系统中。
证据理论中引入了信任函数，它满足概率论弱公理。
在概率论中，当先验概率很难获得，但又要被迫给出时，用证据理论能区分不确定性和不知道的差别。
所以它比概率论更合适于专家系统推理方法。
当概率值已知时，证据理论就成了概率论。
因此，概率论是证据理论的一个特例，有时也称证据沦为广义概率论。
在:8080/UGAIWWW/lectures/dempster.html 上有关于Dempster－Shafer理论的英文介绍。
在/Dse.htm上有免费的利用证据理论实现的程序Dempster Shafer Engine下载。
有兴趣的读者可以安装这一软件，看看运行效果。
这是我们已经下载下来的程序包：DempsterShaferEngine.zip。
3.4.1 证据的不确定性证据用集合来表示：如U中的每个元素代表一种疾病。
讨论一组疾病A发生的可能性时，A就变成了单元的集合。
U内元素A i间是互斥的，但Ai中元素间是不互斥的。
图3-4证据理论集合空间分布示意图t3-4_swf.htm例如U可以表示疾病空间，而每个Ai可以是一类疾病，各类疾病之间是可以交叉的（同时得多种疾病），但是各类疾病本身是不同的。
证据理论定义了多个函数值来描述证据及规则的不确定性，其中包括：分配函数、信任函数和似然函数，分别定义如下。
·基本概率分配函数m：2U→[0,1]。
m(Φ) = 0 空的为零Σm(A) = 1 全空间的和为1（A属于U）基本概率分配函数是在U的幂集2U 上定义的，取值范围是[0,1]。
基本概率函数的物理意义是：若A属于U，且不等于U，表示对A的精确信任度若A等于U，表示这个数不知如何分配·信任函数Bel：2U→[0,1]。
