DS证据理论在雷达体制识别中的应用
基于证据理论的雷达与通信侦察目标识别算法
Ｔａ ｇ ｔ ｉ ｅ ｉ ｉ ａ ｉ ｎ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｆ ｒ ｄ ｒ ａ ｄ ｒ ｅ ｄ ｎｔｆ ｃ ｔｏ ｌ ｏ ｉｈ ｏ ａ ａ ｎ
（ Ｃｏｌｅ ｆＥｌ ｃ ｒ ｉ ｇｉ ｅ ｒｎｇ，Ｎａ ａ ｎ ｖ ｒ ｉｙ ｏ ｌｇｅ ｏ ｅ ｔ ｏｎ ｃ Ｅｎ ｎ ｅ ｉ ｖ ｌＵ ｉ ｅ ｓ ｔ ｆＥｎｇ ｎｅ ｒｎ ｉ ｅ ｉ ｇ， Ｗ ｕ ｎ ４３ ０３ Ｈ ｕ ｉ Ｃｈｉ ａ ｈａ ０ ３， ｂｅ ， ｎ）
Ｋｅ ｒ ： Ｓ ｅ ｉ ｎ ｅ ｔ ｏ ｙ； ａ ｇｅ ｄ ｎｔｆｃ ｔｏ ｒ ｄ ｒ ｒ ｃ ｎｎ ｓ ａ ｅ； ｏ ｍ ｕｎ ｃ ｔｏ ｅ ｏ ｙ ｗｏ ｄｓ Ｄ－ ｖｄｅ ｃ ｈｅ ｒ ｔ ｒ ｔｉｅ ｉｉａ ｉｎ； ａ ａ ｅ ｏ ａｉｓ ｎｃ ｃ ｍ ｉａ ｉｎ ｒ ｃ ｎｎａｓ ａｎ ｅ ｉｓ ｃ
０ 引言
目标 识 别是 属性 级 融 合 的 主要 内容 和 目的 ， 是进 行 态势估 计 和威胁 评估 的基 础［ 。雷 达与通 信 侦察设 １ ］ 备 目标识 别 的前 提是 敌方平 台的雷达 辐射 源与 通信 电 台的识 别 。雷达 侦察设 备 根据 所获敌 方平 台雷 达辐 射 源的载 频 、 冲重复 频 率 、 冲 宽 度 、 脉 脉 天线 扫 描 周 期 等 属性参 数识 别雷 达 辐射 源 。雷 达辐 射源 的识 别方法 很 多， 如基于 神经 网络 的雷 达辐 射 源智 能 识别 方 法＿ 、 ２ ］ 基 于模 糊 推理 的雷 达辐射 源识 别方 法［ 和基 于属性 测 ４ ］ 度 的辐 射 源识别 方 法［ 等 。通信 侦察 设备 根据 所 获敌 ５ ］ 方平 台通 信 电台 的 中心 频 率 、 宽 、 号 电平 、 台功 带 信 电 率 、 制方 式 等属 性 参 数识 别 敌 方 通 信 电 台 。通信 电 调 台 的识别 方 法有加 强 Ｋ最 近邻 分 类 方 法 、 于 Ｄ Ｓ ］基 － 证据 理论 的通信 电 台识 别方 法［ 和 Ｓ证 据理 论与 灰 ７ ］
DSmT在目标身份识别中的应用研究
Ａ ｎ ＝ Ｃ
对 于 ＞２个 证据 的组 合 ， 可用 合成 规则对 证 ３ 混合 Ｄ ｍ合 成规 则 ） Ｓ 混合 ＤＳ ｍ合成规 则是 建立 在选定 的混 合 Ｄ ｍ Ｓ 模 型 ＠ 上 的 ． 于 Ｋ ２个 独立 证据 源 ， ＠ ） 对 ）
定 义 为 Ａ ∈Ｄ ， 。有 ｍｅ 全 州， ） ） ） Ｉ ｓ ＋ ） ＋ ） ］ （） ２
据理论 会产生 与直觉 相反 的结论 ． Ｊ如何 在证据 高 度 冲突下实 现 多源信 息 的有 效融 合是 一个 迫切 需
要 解决 的问题 ．很 多文 献认 为这 是组 合 规则 造成 的并加 以改 进 ， 是 效果 不是 十分 理想 ＿ Ｊ 但 ４ ．针对 这 种情 况 ， ｅｅｔ Ｓ ａａｄｃ ｅ 人在 ２０ Ｄ ｚｒ和 ｍ ｒｎ ａｈ 等 ０ ２年提
应用的有效性 ， 为其 在 工程 实践 中 的应 用 提 供 了有 力 的 支 撑 ．
关键词 ： ｍ ； ＤＳ Ｔ 目标 身份识别 ； 冲突证据
中 图分 类 号 ：Ｎ ５ Ｔ ９７ 文献标志码 ： Ａ Ｄ ：０ ９ ９ｊｓ ． ７ —６ １ ００ ４ ０ ＯＩ１． ６／．ｓ １ ３８９ ． １． ． ５ ３ ｉｎ ６ ２ ００
第２ 卷 第４ ４ 期 ２１年 ８ ００ 月
文 章 编 Leabharlann ：１７ —６ １ ０ ０ —２ １ ３ ６ ３８ ９ （ １ ）４０ ５ － ２ ０ ０
空 军 雷 达 学 院 学 报
Ｊ ｕｎ ｌ ｆ ｒ ｏ ｃ ｄ ｒ ａ ｅ ｏ ｒ ａ ｏ Ａｉ Ｆ ｒｅＲａ ａ ｄ ｍ Ａｃ
D—S证据理论信息融合方法在目标识别中的应用,信息融合参考
在Ｄ—Ｓ证据理论中，ＢＰＡ分布只需满足其 和为１这个简单的约束条件，如（１）式所示。在工 程应用中，ＢＰＡ的分布还必须满足这样的约束： 允许一个证据提供不同抽象命题的ＢＰＡ值，但 除去未知之外，其余焦元相交为空。Ｂａｙｅｓ结构 就是满足这一约束的特例。
ｌ引 言
信息融合不同层次对应不同的算法， Ｄｅｍｐｓｔｅｒ—Ｓｈａｒｅｒ（Ｄ—Ｓ）证据理论是适合于目标 识别领域应用的一种不精确推理方法［１￣４］。它的 最大特点是对不确定信息的描述采用“区间估 计”，而不是“点估计”，在区分不知道与不精确方 在以及精确反映证据收集方面显示同很大的灵 活性。
但是，利用Ｄ—Ｓ证据理论时，基本概率赋值 函数（Ｂａｓｉｃ Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ Ａｓｓｉｇｎｍｅｎｔ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ， ＢＰＡＦ）的获得是一个与应用密切相关的课题，
ｆ
∑棚。（Ａｊ）埘：（Ｂ，）
ＪＤｅｍｐｓｔｅｒ组合规则满足结合律和交 换律嘲，故对于多个证据的组合，可采用（５）式的 Ｄｅｍｐｓｔｅｒ组合规则对证据进行两两综合。
３ 目标识别的Ｄ—Ｓ理论融合方法
对于目标识别的多传感器信息融合系统来 说，目标的种类就是命题，由各传感器获得信息， 并由此产生对基本些命题的度量，就构成了该理 论中的证据。然后利用这些证据通过构造相应的 ＢＰＡＦ，对所有的命题赋予一个可信度。
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弹箭与制导学报
Ｄ—Ｓ证据理论信息融合方法在 目标识别中的应用＊
徐俊艳１’２
基于D-S证据理论的目标识别融合应用
基于D-S证据理论的目标识别融合应用作者：方怡王先全李杰李俊霖徐粮周锡祥来源：《电脑知识与技术》2020年第12期摘要：基于D-S证据理论的目标识别融合系统，可以充分发挥多传感器信息的优势，提高目标识别结果的准确性。
本文结合工程实践，分析地面目标融合识别过程中经典D-S证据理论方法处理数据出现的问题，发现使用D-S证据理论对于高冲突证据融合结果准确性较低。
因此提出一种基于D-S证据理论的改进数据融合方法，将冲突因子与支持度标准偏差的相反数相乘，再与所有证据和乘积的正交相加，然后减去证据的基本概率的最大差。
如果证据的冲突越大，这种方法的优势就越明显。
如果证据中不存在冲突，则融合结果与原始D-S证据理论的项目一致。
实验的比较数据表明，改进的信息融合方法对于改进解决冲突问题必不可少，并且是有效的。
关键字：多传感器信息融合;目标识别;D-S证据理论;证据支持度;冲突证据中图分类号：TP391 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2020）12-0190-030引言目标识别融合系统是现代科技战争指挥系统中达到高效控制与指挥的重要设备和手段，要做到正确、及时地对局势进行决策、指挥，就需要对多源实时信息进行快速合理的处理，提高指挥员对局面的感知程度和反应能力，从而提高决策质量和水平。
随着各类先进电子信息设备的广泛应用，仅依靠人工进行信息分析判断以及指挥的方法已经无法适应信息化系统的要求。
对于来自不同类型、不同精度的多源传感器数据进行快速、准确处理是目标识别融合系统使用的主要技术，因此，多传感器数据融合技术已成为现代目标识别融合系统的核心技术之一，相关领域研究人员高度重视该项技术的发展。
在多传感器目标识别融合系统中，因为不同传感器准确度存在一定差异，以及环境噪声和人为干扰等因素，造成数据融合时出现不确定性。
Yager提出取消不完全可靠性证据的正则化过程，将未知情况分配给原有识别框架，有效解决了对高冲突证据的融合问题，但对于对冲突证据的完全否定问题没有得到改善。
《改进D-S证据理论的决策融合算法研究及应用》范文
《改进D-S证据理论的决策融合算法研究及应用》篇一一、引言决策融合算法在多源信息处理和决策支持系统中发挥着重要作用。
D-S（Dempster-Shafer）证据理论作为一种重要的决策融合方法，能够有效地融合来自不同信息源的数据，提高决策的准确性和可靠性。
然而，传统的D-S证据理论在处理复杂决策问题时仍存在一定局限性。
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的决策融合方法，通过将不同信息源的证据进行融合，得到一个综合的决策结果。
该方法具有简单、直观、易于实现等优点，在多源信息处理和决策支持系统中得到广泛应用。
然而，传统的D-S证据理论在处理复杂决策问题时，可能存在信息丢失、计算复杂度高、对先验概率敏感等问题。
三、改进D-S证据理论的决策融合算法针对传统D-S证据理论的局限性，本文提出一种改进的决策融合算法。
该算法通过引入新的信息度量方式、优化融合规则和降低计算复杂度等手段，提高决策融合的准确性和效率。
1. 引入新的信息度量方式：传统的D-S证据理论主要基于概率进行信息度量，容易受到主观因素的影响。
本文提出一种基于熵的信息度量方式，能够更准确地反映信息的价值和不确定性。
2. 优化融合规则：针对传统D-S证据理论中融合规则的局限性，本文提出一种基于加权平均的融合规则。
通过引入权重因子，对不同信息源的证据进行加权平均，以更好地反映各信息源的重要性和可靠性。
3. 降低计算复杂度：针对传统D-S证据理论计算复杂度高的问题，本文采用一些优化手段降低计算复杂度。
例如，通过减少迭代次数、优化数据结构、并行计算等方式，提高算法的计算效率。
四、改进D-S证据理论的应用改进的D-S证据理论在多个领域得到应用，如军事决策、智能系统、医疗诊断等。
本文以智能系统为例，探讨改进D-S证据理论在智能系统中的应用效果。
在智能系统中，多个传感器和算法可以提供关于同一目标的多种信息。
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
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。
一种基于D-S证据理论的雷达辐射源识别方法
义加权 关 联度 为 ：
＝
２ （ ） （）ｉ＝１２…， （） 邑 ｋ 。 ｋ ， ，， Ⅳ ２
ｋ＝ ｌ
通 常关 联度 的大小会 因数据处 理 的方式 不 同 而不 同 ， 关联 序一 般不 会变 ， 但 因为系 统 中因子 间
２ … ， 且 ，
ｋ＝ １
０ｋ （ ）： １， 中 ０ ｋ ＞０ 则 可定 其 （） ， １
而得 到 了广 泛 的应 用 。在 多 传 感 器 数 据 融 合 中 ， 属性 融 合 层 最 常 用 的算 法 是 贝 叶斯 方 法 ， 贝 叶 但
斯 方法 需 要 先 验概 率 ， 这在 某 些 情 况 下是 很 麻 烦 甚至 是 不 可 能 的 事 ｌ ７ ， —Ｓ证 据 理 论 采 用 ５ Ｄ ＩＪ ＢＡ Ｐ Ｆ而不 是 概 率 作 为 量 度 ， 效 解 决 了上 述 问 有
或相异 程 度来衡 量 因素 间接 近 的程 度 。 由于 关联
０ 引 言
雷达辐 射源 识 别 是 电子 情 报 侦 察 、 电子 对 抗
分析是 按发 展 趋 势 做 出分 析 ， 样 本 量 的 大 小 没 对
有太 高 的要求 ， 分析 时也 不需 要典 型 的分 布规 律 ，
而且分 析 的结 果 一 般 与 定性 分 析 相 吻合 。 因此 ，
￡（ ）１ 。 ｋ －＂ ７１
置信度 函数 ， 果这 几个证 据 不是 完全 冲 突 的 ， 如 那 么就 可 以利用 Ｄ ｍ ｓｒ 成 法则计 算 出一 个 总 的 ｅ ｐｔ 合 ｅ 置信度 函数 ， 为 那 几 个 证 据联 合作 用 下 产 生 的 作 置 信度 函数 。该 函数 称为 原来 那几 个 置信度 函数
D-S证据理论在目标身份识别中的应用
【 关键 词 】 身份属 性 ，Ｄ— Ｓ理论 ，基 本概 率指派 ，合成规 则
中 图 分 类 号 ：Ｔ １ Ｐ３ 文 献 标 识 码 ：Ａ
ＡＢ Ｔ Ｓ ＲＡＣＴ Ｔｏ ｃ ｕ ｔ ｒ ｔ ｅ ｑ ｅ ｔｏ ｆｍｕ ｔ ｓ ｕ ｃ ｎ ｏ ｍａ ｉ ｎ ｆ ｓｏ ｏ ｉ ｅ ｔｆ ｈ ｔ ｒｂ ｔ ｎ ｏ ａ ｇ ｔ ，Ｄ－ ｖｄ ｎ ｅ ｔ ｅ ｒ ｏ ｎ ｅ ｈ ｕ ｓｉ ｎ ｏ ｌｉ ｏ ｒ ｅｉ ｆ ｒ ｔｏ ｕ ｉ ｎ ｔ ｄ ｎ ｉ ｔ ｅａ ｔ ｉ ｕ ｉ ｆｔ ｒ ｅ ｓ － ｙ ｏ Ｓ ｅ ｉ ｅ ｃ ｈ ｏ ｙ
Ｄ Ｓ证据 理论 在 目标 身 份 识 别 中 的应 用 －
文 章 编 号 ： ０ ３ ５ ５ （ ０ １ １ － ０ ８０ １０ －８ ０ ２１ ）２００ －３
２ １ 燕 ０１
Ｄ— 据 理论 在 目标 身份 识 别 中的应 用 Ｓ证
Ａｐ ｌｃ ｔｏ ｆ Ｄ－ ｉ ｅ ｅ Ｔｈｅ ｒ ｏ Ｔａ ｇ ｔＩ ｅ ｉ ｉ ａ ｉ ｎ ｐ ｉ ａ ｉ ｎ ｏ Ｓ Ｅｖ ｄ ｎｃ ｏ ｙ ｔ ｒ ｅ ｄ ｎｔｆ ｃ ｔＯ
对传 感 器观测 实体 的身份识 别 与判断是 信息 融合 技 术 的 一个 非常 重要 的任 务 ， Ｃ Ｉ系统 的一个 关 键 是 。 功 能Ｃ引。利 用多 传感器 完成 目标检 测和 定位 之后 ， 卜 目
策 略是 将 证 据集 合 划 分成 两 个 或 多个 不 相关 的部 分 ， 并 利 用 它 们 分 别 对 辨 识 框 架 独 立 进 行 判 断 ， 后 用 然
势 与威 胁评 估有着 非常重要 的意义 。
一
个 通 用传感 器所包 含 的身份信 息是有 限的 。如
一
部 搜 索雷 达 ， 管在很 远 的距 离上 就能够 发现 目标 ， 尽