DS证据理论方法
第7讲：DS证据理论信息融合信息处理方法
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7.2.1 推进器故障设置
为了模拟推进器拥堵故障模式，在OUTLAND1000运行于定向 巡航状态下，在后置推进器1（右侧）设置不同程度拥堵故障： ①正常状况：拥堵系数=0.0； ②轻微拥堵1：拥堵系数=0.25, 在后置推进器上绕15cm线索； ③轻微拥堵2：拥堵系数=0.30, 在后置推进器上绕20cm线索； ④中等拥堵3：拥堵系数=0.50, 在后置推进器上绕30cm线索； ⑤严重拥堵4：拥堵系数=0.75, 在后置推进器上绕45cm线索； ⑥完全失效：拥堵系数=1.0, 将推进器的螺旋桨全部卸下。
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7.1 OUTLAND1000推进器布置 实验及数据采集均来源于无人开架水下机器人 OUTLAND1000。OUTLAND1000水下机器人的推 进器配置。图2为OUTLAND1000水下机器人推进器 配置图，它共有4个推进器，2个尾推(尾部水平舵 推)：控制机器人前后推进和左右转向；一个处于重 心的垂直推进器：控制机器人潜浮运动；一个侧推： 原处于机器人中间的侧面位置，正对机器人重心， 控制机器人横移，在我们实验系统中，为了配合研 究水下机器人的容错控制进行了改装，将其平移至 机器人前端距重心7公分的位置。在故障诊断实验中， 它处于停转状态。图3是对应的尾部推进器实物图片。
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Edin O.等将自组织神经网络的推进器故障模式识别策略 与控制律的控制矩阵伪逆重构方法相结合，研究了开架 式无人水下机器人推进器集成故障诊断与容错控制，并 针对“FALCON”和“URIS”两种ROV水下机器人的不同 推进器结构布置，给出了水平面和垂直面容错控制实验 和仿真结果。但是在以上所有无人水下机器人推进器故 障诊断与容错控制中，均假设推进器处于正常、完全故 障或几种固定故障模式，而实际的推进器拥堵故障与外 界环境密切相关，其故障的大小是不确定的、连续变化 的，将其简化为几种固定模式，与实际故障情况有较大 差距，也必将影响故障辨识的精度。 对此，此处将信息融合故障诊断技术引入推进器拥堵故 障在线辨识之中，提出基于信度分配小脑神经网络CACMAC信息融合在线故障辨识模型，利用多维信息融合 技术来提高故障辨识的精度，同时应用CA-CMAC的连续 输出特性，解决常规故障诊断方法对推进器拥堵故障连 续变化不能诊断的缺陷。
D-S证据理论方法
c 1
M1( A1)M 2 ( A2 )
M1( A1)M 2 ( A2 )
A1 A2
A1 A2
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多个概率分配数的合成规则
多个概率分配函数的正交和
定义为：
其中
M () 0, A
M ( A) c1
M i ( Ai ), A
Ai A 1 in
c 1 Mi ( Ai ) Mi ( Ai )
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基本概率分配函数
定义1 基本概率分配函数 M M : 2 [0, 1]
设函数 M 是满足下列条件的映射： ① 不可能事件的基本概率是0，即 M () 0 ；
② 2 中全部元素的基本概率之和为1，即 M ( A) 1, A
则称 M 是 2上的概率分配函数，M(A)称为A的基本概率数， 表示对A的精确信任。
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一个实例
假设空中目标可能有10种机型，4个机型类（轰炸机、大 型机、小型机、民航），3个识别属性（敌、我、不明）。
下面列出10个可能机型的含义，并用一个10维向量表示 10个机型。对目标采用中频雷达、ESM和IFF传感器探测， 考虑这3类传感器的探测特性，给出表5-1中所示的19个有意 义的识别命题及相应的向量表示。
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表5-1 命题的向量表示
序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
机型 我轰炸机 我大型机 我小型机1 我小型机2 敌轰炸机1 敌大型机 敌小型机1 敌轰炸机2 敌小型机2 民航机
Am Ak 1 j J
cs 1
M sj ( Am )
M sj ( Am )
Am 1 j J
Am 1 j J
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中心式计算的步骤
② 对所有传感器的融合结果再进行融合处理，即
用基于矩阵的DS证据理论方法判定目标属性
用基于矩阵的DS证据理论方法判定目标属性基于矩阵的DS证据理论方法是一种用于判定目标属性的有效工具。
该方法基于Dempster-Shafer（DS）证据理论，利用矩阵运算来计算不确定性决策问题的概率。
在进行目标属性的判定时，我们常常面临不确定性的情况。
传统的概率论方法无法处理这种不确定性，而DS证据理论可以有效地解决这类问题。
该方法通过将不同证据进行组合，计算出每个可能的情况的可信度，从而得出最终的判断。
首先，我们需要收集一些与目标属性相关的证据。
这些证据可以是来自专家的观点、实验数据的统计结果或者其他可靠的信息来源。
接下来，我们将这些证据进行编码，转化为矩阵的形式。
然后，我们需要对这些证据进行组合。
DS证据理论通过定义一种称为"mass function"的函数来描述每个证据的不确定性。
这个函数将证据分配给可能的情况，并计算出每种情况发生的概率。
通过对不同证据的组合，我们可以得到每种情况的可信度。
在进行矩阵运算时，我们需要定义一些合适的规则。
例如，我们可以使用矩阵的乘法运算来计算两个证据的组合可信度。
此外，我们还可以使用一些规则来对矩阵进行规范化，以确保最终的结果是一个有效的概率分布。
最后，我们可以根据计算得到的可信度进行目标属性的判定。
通常情况下，我们选择具有最高可信度的情况作为最终的决策。
然而，我们也可以根据需求进行灵活的调整，例如考虑到不同情况的风险和成本等因素。
总而言之，基于矩阵的DS证据理论方法提供了一种有效的方式来判定目标属性。
通过组合不同的证据，我们可以计算出每种情况的可信度，从而得出最终的判断。
这种方法在处理不确定性决策问题时具有广泛的应用前景，能够帮助我们做出准确可信的决策。
DS证据理论ppt课件
[12] Dubois, D, Prade, H. Consonant approximations of belief functions. International Journal of Approximate Reasoning, 1990, 4: 279-283.
[13] Tessem, B. Approximations for efficient computation in the theory of evidence. Artificial Intelligence, 1993, 61:315-329. 【注：文献10-12均为证 据理论近似计算方法】 [14] Simard, M. A., et al. Data fusion of multiple sensors attribute information for target identity estimation using a Dempster-Shafer evidential combination algorithm. In: Proceedings of SPIE-International Society for Optical Engineering, 1996, Vol.2759: 577-588. 【提出了一种实现证据理论的“修 剪算法”】
3、证据理论的核心、优点及适用领域
核心：Dempster合成规则，这是Dempster在研究 统计问题时首先提出的，随后Shafer把它推广到更为一 般的情形。 优点：由于在证据理论中需要的先验数据比概率推 理理论中的更为直观、更容易获得，再加上Dempster合 成公式可以综合不同专家或数据源的知识或数据，这使 得证据理论在专家系统、信息融合等领域中得到了广泛 应用。
D-S方法介绍4
目
证据理论（Evidence Theory）方法 §1 D-S 理论（Dempster-Shafer Theory） §2 一种简化的证据理论模型 MET1 §3 简化证据理论模型的拓展 凸函数证据理论模型 §3.1 IRM1 的困难 §3.2 具有凸函授性质的简化证据理论模型 §3.3 具有凸函授性质的简化证据理论模型的分析 §3.3.1 对满足有序命题类问题的组合函数的扩展 §3.3.2 小 结
概率论
Pj 1
j
如果 X Y ， P(X) P(Y) 是必须的 P(X) + P(X) = 1
表 1.1.1 D-S 理论和概率论的比较 每一个 Mass 能被形式化表成一个函数， 该函数映射幂集合中的每
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一个元素成为区间 [0 , 1]的一个实数。函数的形式化描述为 m： 2 [0 , 1] 按着惯例， 空集合的 Mass 通常被定义为 0 （zero） ， m() = 0 的幂集合 2 的所有子集的 Mass 和为 1 .
{A,F} {A,B} {B , F }
{A}
{B}
{F}
图 1.1.1 飞机环境的所有子集，其中 A , B , F 分别代表 airliner , bomber 和 fighter
注意，图 1.1.1 是一个格，子集节点可以有多个父亲节点，这个格 （Lattice）是一个分层结构。
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从 到 的任一路径都表达了连接父节点到儿子节点的子集分 层关系.例如，
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这新 Mass 通过仅仅对交集的 Mass 求和汇集了一致意见，集合 的交集表达了公共的证据元素。 十分重要的一点是：用于组合的证据必须是独立差错的 （independent errors）。注意，独立差错的证据 独立采集的证据。 表 1.1.2 给出了登普斯特的组合规则，其中每一个交集之后都跟随 一个数值（两个 Mass 的乘积）。 m2({B}) = 0.9 m1({B , F}) = 0.7 m1() = 0.3 {B} {B} 表 1.1.2 0.63 0.27 行列 Mass 相乘 （轰炸机） （轰炸机或战斗机） （未表示意见） m2() = 0.1 {B,F} 0.07 0.03
D-S证据理论方法
M(民航)=0.00228/0.229=0.01
M(不明)=0.000403/0.229=0.00176
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分布式计算方法
传感器1
M 1 j ( Ak )
同
周
传感器2
M 2 j ( Ak )
期
融
传感器S
M S j ( Ak )
合
M1 ( Ak )
融 M 2 ( Ak ) 合 M ( Ak )
中 心
传感器1
传感器2
传感器n
命题的证据区间 命题的证据区间 命题的证据区间
证
据
组
合
最终判决规则
规
则
基于D-S证据方法的信息融合框图
融合 结果
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单传感器多测量周期可信度分配的融合
设 M j ( A表k )示传感器在第
j( 个j 测1量,.周..,期J )对命题
Ak
(k 1, ,的K可) 信度分配值，则该传感器依据 个周期的测量积n累对命题 的
( A) PI(A) Bel( A)
对偶（Bel(A) ,Pl(A)）称为信任空间。
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证据区间和不确定性
信任区间
0
Bel(A)
支持证据区间
Pl(A)
拒绝证据区间
拟信区间
信任度是对假设信任程度的下限估计—悲观估计； 似然度是对假设信任程度的上限估计—乐观估计。
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5.4 D-S证据理论的合成规则
5 D-S证据理论方法
5.1 D-S证据理论的诞生、形成和适用领域 5.2 D-S证据理论的优势和局限性 5.3 D-S证据理论的基本概念 5.4 D-S证据理论的合成规则 5.5 基于D-S证据理论的数据融合
《基于DS证据理论的多传感器数据融合算法研究与应用》
《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，提高系统的准确性和可靠性。
其中，DS（Dempster-Shafer）证据理论作为一种重要的融合方法，被广泛应用于多传感器数据融合中。
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与应用，旨在提高系统的性能和准确性。
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整性的推理方法，其基本思想是通过组合不同证据的基本概率分配（BPA），得到联合概率分配，进而对事件进行决策。
DS证据理论具有处理不确定性和不完整性的优势，能够有效地融合多源信息，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1. 传感器数据预处理在进行多传感器数据融合之前，需要对传感器数据进行预处理。
预处理包括数据清洗、数据同步、数据降维等步骤，旨在消除噪声、冗余和异常数据，提高数据的可用性和准确性。
2. 基于DS证据理论的数据融合算法该算法首先对不同传感器的数据进行基本概率分配；然后，利用DS组合规则对不同传感器的BPA进行组合，得到联合概率分配；最后，根据联合概率分配进行决策。
四、算法应用本文将所提算法应用于智能交通系统和智能家居两个领域。
在智能交通系统中，通过融合来自雷达、摄像头、激光等不同传感器的数据，提高车辆感知和决策的准确性；在智能家居中，通过融合温度、湿度、光照等传感器的数据，实现智能控制和节能。
五、实验与分析1. 实验设置为了验证所提算法的有效性，本文设计了多个实验场景。
在智能交通系统中，使用真实交通场景的数据进行实验；在智能家居中，使用模拟数据进行实验。
实验中，分别对所提算法与其他算法进行对比，评估其性能和准确性。
2. 实验结果与分析实验结果表明，所提算法在智能交通和智能家居领域均取得了较好的效果。
在智能交通系统中，所提算法提高了车辆感知和决策的准确性，降低了误报和漏报率；在智能家居中，所提算法实现了智能控制和节能，提高了居住的舒适度和节能效果。
基于DS证据理论的不确定信息决策方法
多源情报融合：在军事、安全等领域，将来自不 同情报机构或来源的情报信息进行融合，以获得 对敌方意图、行动等的全面评估。
这些方法的应用都表明了基于DS证据理论的信息 融合方法在处理不确定信息决策中的有效性和实 用性。
局限性
基于模糊数学的决策方法：虽然可以处理模糊信息，但 往往对信息的模糊性有较强的假设，适用范围有限。
基于DS证据理论的不确定信息决策方法的优势
处理不完全信息：DS证据理论能 够融合多种来源的信息，减少信 息不确定性对决策的影响。
灵活性：DS证据理论对于信息的 模糊性和不确定性具有较强的适 应性，可以根据实际情况调整证 据的信任度和似真度。
决策规则
基于组合后的信任函数，DS证据理论采用一定的决策规则来 做出决策，常见的决策规则包括最大信任度规则、最小风险 规则等。
DS证据理论的应用范围
多传感器数据融合
DS证据理论可以应用于多传感器 数据融合中，将不同传感器提供 的冗余或互补信息进行融合，提
高整体系统的性能和鲁棒性。
智能决策支持系统
DS证据理论可用于构建智能决策 支持系统，通过综合考虑各种不 确定因素，辅助决策者做出更加
结合深度学习
鉴于深度学习在特征提取和模式识别方面的强大能力，未来的研究可以探索如何将DS证据理论与深度学习相结合，以处理更复杂的不确定信息决策问题。
实际应用价值与推广建议
实际应用价值
基于DS证据理论的不确定信息决策方法具 有广泛的应用前景，可以应用于风险管理、 投资决策、医疗诊断、环境评估等多个领域 。它可以帮助决策者更好地处理不确定性， 提高决策的准确性和效率。