D_S证据理论在多传感器数据融合中的应用

基于D-S证据理论的多传感器火灾报警方法刘晓悦;马伟宁【摘要】针对火灾报警速度较慢、误报率较高的问题对火灾的报警模式和算法进行了改进,选用温度传感器、CO传感器、烟雾浓度传感器对火灾迹象实时监测,采用D-S证据理论融合的数据融合算法对3个参数融合处理得到最终的决策结果.将D-S证据理论与模糊数学中的隶属度函数相结合,根据隶属度函数的函数模型对证据理论中的概率函数赋值,解决了D-S证据理论中赋值函数模型建立的关键问题.为了提高报警的精确度,采用单一传感器周期融合,并结合传感器间融合的D-S证据融合算法.结果表明,与传统方法相比该方法提高了火灾判别的准确率,且具有良好的收敛性.【期刊名称】《河北联合大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2017(039)003【总页数】8页(P74-81)【关键词】传感器;D-S证据理论;隶属度函数【作者】刘晓悦;马伟宁【作者单位】华北理工大学电气工程学院,河北唐山 063210;华北理工大学电气工程学院,河北唐山 063210【正文语种】中文【中图分类】TP212火灾的发生给人类生命财产带来很大的威胁，如何实现火灾报警的准确性、快速性是当今面临的重大问题。

传统的火灾探测器大都是通过探测火灾信号的某一参数的变化来决策是否报警，如烟雾浓度、温度、气体变化、燃烧声音等，这种火灾探测器也称为开关式探测器。

开关式探测器结构简易、电路原理简单，以火灾敏感器件为核心，如果监测的参数超过设定的阈值就会触发报警[1]。

但是该种方法稳定性不强，很容易出现误报和漏报的现象。

随着单片机技术和数字信号处理技术的发展，报警探测器更趋向对信号的分析，包括实时监测值、数值的变化率、多数据融合处理等，这就涉及到算法的应用，如果有一种算法能综合利用多个数据运算得出对监测对象的某一性质的描述，那么这种算法无疑比对依赖单一数据描述的算法更加先进，更能适应当今纷繁复杂的大数据时代[2]。

经过专家学者的多年实践研究，多传感器数据融合算法正在日渐成熟，其强大的稳定性与可靠性使火灾报警系统的准确率显著提高。

基于多传感器数据融合的火灾预警系统赵 英,陈淑娟(北京化工大学,北京 100029)摘 要:为避免火灾造成的严重损失,实现火灾早期报警,本系统通过对火灾发生过程和产物的研究比较,采用多种传感器对火灾发生初期火灾特征较明显的几个参数进行监测,并实时反馈回采集的数据。

系统利用D S 证据理论对多传感器数据进行融合分析,实现对同一目标的判断;本系统通过利用D S 证据理论对多传感器数据融合的方法,不仅弥补了采用单一传感器的不足,而且很大程度上降低系统判断结果的不确定性,提高了系统预警的准确性和可靠性。

关键词:D S 证据理论;多传感器;数据融合;火灾预警中图分类号:T N919 34;T P212.9 文献标识码:A 文章编号:1004 373X(2010)24 0173 03Fire Early Alarm System Based on Mu lti sensor Data FusionZH A O Y ing,CH EN Shu juan(Beijing U niversity of Chem i cal Technolog y,Beiji ng 100029,China)Abstract :Fire early alarm system is used to prev ent damages caused by fire.T he system uses many kinds o f a ppro pr iate sensor s t o monito r several par ameters which have the o bv ious fire characterist ic accor ding to the research o n fire process,and to feedback the data r eal timely.T he sy stem realizes the multi sensor data fusion using the D S evidence theo ry to determine the tar get.T he method no t only makes up insufficiency of sing le senso r,but also reduces the uncertainty of judg ment result and enhances the accur acy and r eliability of the fir e ea rly ala rm system.Keywords :Dempster Shafter evidence theor y;multi senso r;data fusio n;fir e ear ly alar m收稿日期:2010 07 17火灾探测是关系人民生命财产安全的重大课题。

《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。

专利名称：基于D-S证据理论的多传感器信息融合方法专利类型：发明专利
发明人：王保云,王婷,杨昆
申请号：CN201410765000.0
申请日：20141211
公开号：CN104408324A
公开日：
20150311
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：基于D-S证据理论的多传感器信息融合方法，涉及证据理论的多传感器信息融合方法，属于信息融合领域。

发明为了解决在证据合成中传统的证据融合方法的计算量大，存在一票否决的问题和合成结果不确定性的问题。

基于D-S证据理论的多传感器信息融合方法，获得证据集E＝{e，i＝
1，2，...，l}；根据设定的辨识框架Θ＝{θ，θ，...，θ}将证据e整理为证据数据m(A)；按A的基数从小到大进行排序，形成有序焦元集K＝{C，C，...，C}，对证据数据m(C)进行BPA确定化，得到m′(C)；按w(C)＝1-(m′(C)-m(C))得到融合权重函数w(C)；按进行证据合成，得到全体证据集的合成结果，将其作为传感器的输出决策。

本发明适用于多传感器信息融合。

申请人：云南师范大学
地址：650092 云南省昆明市呈贡雨花片区1号云南师范大学信息学院
国籍：CN
代理机构：哈尔滨市松花江专利商标事务所
代理人：杨立超
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《改进D-S证据理论的决策融合算法研究及应用》篇一一、引言决策融合算法作为人工智能和数据分析的重要手段，已经广泛运用于多个领域。

D-S（Dempster-Shafer）证据理论作为一种重要的决策融合方法，能够有效地将不同来源的证据进行融合，从而得到更准确的决策结果。

然而，D-S证据理论在实际应用中也面临着一些问题，如证据冲突的处理、计算复杂度等。

本文针对这些问题，提出了一种改进的D-S证据理论决策融合算法，并对其进行了深入研究及应用。

二、D-S证据理论概述D-S证据理论是一种基于概率的决策融合方法，通过将不同来源的证据进行融合，得到一个综合的决策结果。

该方法具有简单易行、易于理解等优点，被广泛应用于多源信息融合、专家系统等领域。

然而，传统的D-S证据理论在处理证据冲突和计算复杂度等方面存在局限性。

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算法。

该算法在处理证据冲突时，引入了权重因子，使得算法能够更好地处理不同来源证据之间的冲突。

同时，该算法还采用了优化策略，降低了计算复杂度，提高了算法的运行效率。

具体而言，改进的算法在融合过程中对每一条证据分配一个权重值，该值反映了该证据在决策中的重要性。

在计算综合概率时，根据权重值对不同来源的证据进行加权融合。

此外，算法还采用了优化策略，如采用并行计算、减少迭代次数等手段，降低计算复杂度。

四、算法应用本文将改进的D-S证据理论决策融合算法应用于多个领域，包括多源信息融合、专家系统等。

在多源信息融合中，该算法能够有效地将不同来源的信息进行融合，提高决策的准确性。

在专家系统中，该算法能够根据专家的意见和经验进行决策融合，为决策者提供更全面的信息支持。

五、实验分析为了验证改进的D-S证据理论决策融合算法的有效性，本文进行了多组实验。

实验结果表明，改进后的算法在处理证据冲突和计算复杂度等方面均取得了较好的效果。

与传统的D-S证据理论相比，改进后的算法能够更准确地处理不同来源的证据，提高决策的准确性。

D-S证据理论在多源数据融合中的应用及改进王洪发;王先义【摘要】在不确定性处理算法中,D-S证据理论具有较好的应用效果.阐述了D-S 证据理论及其在多传感器数据融合中的应用.从改进合成规则和证据源数据两方面对当前的一些改进方法进行了分析比较.提出一种基于冲突强度的证据合成规则,并在Murphy证据平均合成规则的基础上提出一种基于证据间相似系数的证据合成规则,通过实例对这几种方法进行了比较,证明了基于相似系数证据合成规则的有效性.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2009(032)015【总页数】4页(P7-9,12)【关键词】数据融合;D-S证据理论;合成规则;冲突强度;相似系数【作者】王洪发;王先义【作者单位】中国电波传播研究所,山东,青岛,266107;中国电波传播研究所,山东,青岛,266107【正文语种】中文【中图分类】TP1820 引言近年来，在多源数据融合领域已进行了大量的研究，并在军事战场指挥系统、智能机器人及工业自动化中得到了广泛的应用。

多源数据融合是指协调使用多个传感器，将多个同类或不同类传感器所提供的局部信息加以综合，消除多传感器数据之间可能存在的冗余和矛盾，加以互补，降低其不确定性，获得对物体或环境的一致性描述的过程[1]。

针对数据融合的不同层次，人们提出了不同的融合算法，其中D-S证据理论因其能够很好地表示“不确定”及“不知道”等重要概念，并具有无需先验概率、推理形式简单等优点，被广泛应用于不确定性数据的处理，并取得了较好的结果。

1 D-S证据理论D-S证据理论是由A.P.Dempster于1967年提出的，后由其学生G.Shafer加以扩充和发展。

该理论在概率的基础上对概率论的概念进行了扩展，把概率论中的事件扩展成命题，把事件的集合扩展成命题的集合，提出基本概率分配等概念，建立命题和集合之间的一一对应关系，从而把命题的不确定性问题转化为集合的不确定性问题。

下面介绍D-S证据理论的一些相关概念[2-3]：定义1 基本概率分配。

《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、引言随着科技的进步，多传感器数据融合技术已经成为现代信息处理领域的重要研究方向。

该技术能够通过综合不同传感器的信息，提高系统的决策和判断能力。

在众多数据融合算法中，基于DS（Dempster-Shafer）证据理论的数据融合算法因其独特的推理机制和良好的适用性，受到了广泛关注。

本文将深入探讨基于DS证据理论的多传感器数据融合算法的研究与应用。

二、DS证据理论概述DS证据理论是一种基于概率的推理方法，它通过组合不同证据的基本概率分配（BPA）来得出结论。

该理论能够处理不确定性和不完全性信息，具有灵活的模型结构和强大的推理能力。

在多传感器数据融合中，DS证据理论能够将来自不同传感器的数据信息进行综合分析，提高决策的准确性和可靠性。

三、多传感器数据融合算法研究基于DS证据理论的多传感器数据融合算法主要包括以下几个步骤：1. 数据预处理：对来自不同传感器的原始数据进行清洗、滤波和标准化处理，以消除噪声和干扰。

2. 特征提取：从预处理后的数据中提取出有用的特征信息，为后续的融合提供基础。

3. 证据建模：根据提取的特征信息，建立各传感器的证据模型，并计算各证据的基本概率分配（BPA）。

4. 融合决策：利用DS证据理论，将各传感器的BPA进行组合，得出最终的决策结果。

在研究过程中，需要关注算法的优化和改进。

例如，可以通过调整证据模型的权重、引入新的特征信息、改进BPA计算方法等方式，提高算法的准确性和鲁棒性。

四、应用分析基于DS证据理论的多传感器数据融合算法在多个领域得到了广泛应用。

例如，在智能交通系统中，可以通过融合雷达、摄像头、激光等传感器的数据信息，实现车辆的精准定位和智能导航；在安全监控领域，可以通过融合人脸识别、指纹识别、声音识别等生物特征信息，提高安全监控的准确性和可靠性；在医疗诊断中，可以通过融合不同医疗设备的检测结果，提高疾病的诊断准确率。

《基于DS证据理论的多传感器数据融合算法研究与应用》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。

其中，基于DS（Dempster-Shafer）证据理论的数据融合算法因其独特的处理方式和广泛的应用场景而备受关注。

本文将重点研究基于DS证据理论的多传感器数据融合算法，探讨其原理、应用及未来发展趋势。

二、DS证据理论概述DS证据理论是一种基于概率论和集合论的推理方法，用于处理不确定性和不完全性信息。

该理论通过将每个命题的信任度分配给一个或多个基本事件集（mass function），来描述对命题的信任程度。

在多传感器数据融合中，DS证据理论可以有效地融合来自不同传感器的数据信息，提高数据的可靠性和准确性。

三、基于DS证据理论的多传感器数据融合算法1. 算法原理基于DS证据理论的多传感器数据融合算法主要包括以下步骤：首先，对来自不同传感器的数据进行预处理，提取出有用的信息；然后，利用DS证据理论将不同传感器的数据进行融合，形成综合的决策结果；最后，根据决策结果进行后续处理，如目标跟踪、态势评估等。

2. 算法特点（1）多源信息融合：基于DS证据理论的多传感器数据融合算法可以有效地融合来自不同传感器的数据信息，提高了数据的可靠性和准确性。

（2）不确定性处理：DS证据理论能够处理不确定性和不完全性信息，提高了数据融合的鲁棒性。

（3）灵活性高：该算法可以根据不同的应用场景和需求进行调整和优化，具有较强的灵活性和可扩展性。

四、应用场景基于DS证据理论的多传感器数据融合算法在多个领域得到了广泛应用，如智能交通、智能安防、无人驾驶等。

在智能交通领域，该算法可以用于车辆检测、道路识别、交通信号灯识别等任务；在智能安防领域，该算法可以用于人脸识别、目标跟踪、异常行为检测等任务；在无人驾驶领域，该算法可以用于环境感知、路径规划、决策控制等任务。

五、实验与分析为了验证基于DS证据理论的多传感器数据融合算法的有效性，我们进行了多组实验。

用D-S证据理论实现多传感器信息融合的一种改进算法张乐星
【期刊名称】《传感器世界》
【年(卷),期】2006(12)10
【摘要】阐述了基于D-S证据理论的多传感器信息融合算法,提供一种基于D-S 理论的改进方法以解决融合信息的相关性问题.用滑觉和热觉传感器作实验,对该方法的有效性进行了验证.
【总页数】4页(P26-29)
【作者】张乐星
【作者单位】杭州师范学院计算机系,310030
【正文语种】中文
【中图分类】TP212;O263
【相关文献】
1.基于D-S证据理论的机器人多传感器信息融合方法研究 [J], 孙玉胜;郑彩玲
2.D-S证据理论在多传感器信息融合中的改进 [J], 李向莉;吕建平
3.改进D-S证据理论在多传感器信息融合中的应用 [J], 王国华;辛江涛;张欣豫
4.基于D-S证据理论的多传感器信息融合仿真分析 [J], 王嘉伟
5.基于D-S证据理论和BP神经网络的多传感器信息融合 [J], 付家才;万遂
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Application and Improvement of D-S Evidential Reasoning Theory in Data FusionZHANG Shuging DENG Hong WANG Yanling（Electronic engineering department，Yanshan Uniu，Oinhuangdao，066004P.R.China）Abstract：This paper anaiyses the basic principie of the combination of evidences and the D-S combination formuia，proposes a method to soive the invaiidation of the impiement of D-S evidentiai reasoning theory，defines an amendatory combination ruie.Exampies demonstrate the effective of the modified D-S method of evidentiai reasoning.Key words：D-S evidentiai reasoning theory；data fusion；evidence combination；uncertaintyD-S证据理论在数据融合中的应用及改进!张淑清邓红王艳玲（燕山大学电气工程学院，河北秦皇岛，066004）摘要：对证据合成的基本原则和D-S合成公式作了分析，针对D-S算法实现过程中存在的失效问题提出了解决的方法，对该理论的不足采用了修正的合成规则，通过实例运算表明该方法能够对传感器提供的不一致证据进行组合，并使组合结果更加直观。

关键词：D-S证据理论；数据融合；证据合成；不确定性中图分类号：TM93文献标识码：A文章编号：1004-1699（2003）01-0078-04在多传感器系统中，由于传感器的精度、系统组成的多种环节、外部环境影响以及数据的后处理等因素的影响，会导致系统的不确定性。

《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，提高系统的准确性和可靠性。

DS（Dempster-Shafer）证据理论作为一种重要的信息融合方法，为多传感器数据融合提供了有效的理论支持。

本文将基于DS证据理论，对多传感器数据融合算法进行研究，并探讨其在实际应用中的效果。

二、DS证据理论概述DS证据理论是一种利用多个证据来推理出假设的方法。

该理论具有将各种证据组合在一起并推导出共同结论的优点。

DS证据理论的主要原理是通过对不同的数据信息进行赋值，并根据一定的组合规则来得到每个假设的信任度，进而得出最终结论。

该理论在多传感器数据融合中具有广泛的应用前景。

三、多传感器数据融合算法研究（一）算法原理基于DS证据理论的多传感器数据融合算法主要包括以下几个步骤：首先，从不同的传感器中获取数据信息；其次，根据DS证据理论对每个传感器数据进行赋值；然后，根据一定的组合规则计算每个假设的信任度；最后，得出结论。

（二）算法实现在实现过程中，需要选择合适的传感器，并确保传感器之间的数据传输和同步。

同时，还需要对数据进行预处理和噪声消除等操作。

此外，为了满足实时性要求，还需要对算法进行优化和加速处理。

（三）算法优势基于DS证据理论的多传感器数据融合算法具有以下优势：首先，能够有效地整合来自不同传感器的信息，提高系统的准确性和可靠性；其次，能够处理具有不确定性和模糊性的信息；最后，能够适应不同的环境和场景需求。

四、应用实例分析（一）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，如智能交通、智能安防、无人驾驶等。

以智能交通为例，该算法可以用于车辆检测、交通流量统计、交通事件识别等方面。

（二）应用效果以某城市交通监控系统为例，采用基于DS证据理论的多传感器数据融合算法后，能够有效地提高交通监控的准确性和实时性。