基于DS证据理论的多传感器数据融合方法研究
多传感器数据融合技术研究
多传感器数据融合技术研究在当今科技飞速发展的时代，多传感器数据融合技术正逐渐成为众多领域的关键技术之一。
它能够将来自多个传感器的信息进行综合处理和分析，从而获得更准确、更全面、更可靠的感知结果。
这项技术的应用范围广泛，涵盖了军事、航空航天、工业控制、环境监测、医疗健康等多个重要领域。
多传感器数据融合技术的出现并非偶然。
随着传感器技术的不断进步，各种类型的传感器如雨后春笋般涌现，它们能够感知不同的物理量和现象。
然而，单个传感器往往存在局限性，例如测量范围有限、精度不够高、容易受到干扰等。
为了克服这些问题，人们自然而然地想到了将多个传感器的信息结合起来，以实现优势互补，这便是多传感器数据融合技术的初衷。
多传感器数据融合技术的核心在于对不同传感器所获取的数据进行有效的整合和处理。
在这个过程中，需要解决许多关键问题。
首先是数据的校准和预处理。
由于不同传感器的工作原理、测量精度和测量范围可能存在差异，因此在融合之前需要对数据进行校准，以确保它们具有相同的量纲和基准。
同时，还需要对数据进行去噪、滤波等预处理操作，以提高数据的质量。
其次是数据的关联和配准。
来自不同传感器的数据通常需要在时间和空间上进行关联和配准，以便准确地融合。
这需要精确的时间同步和空间坐标转换算法，以确保不同传感器的数据能够对应到同一时刻和同一位置。
再者是融合算法的选择和优化。
目前，常用的融合算法包括加权平均法、卡尔曼滤波法、贝叶斯估计法、DS 证据理论等。
每种算法都有其适用的场景和优缺点，需要根据具体的应用需求进行选择和优化。
多传感器数据融合技术在军事领域有着重要的应用。
例如，在战场侦察中，通过融合来自雷达、光电传感器、声学传感器等多种传感器的数据，可以更准确地探测和识别敌方目标，为作战决策提供有力支持。
在导弹防御系统中，融合来自不同类型传感器的数据，可以提高对来袭导弹的预警和拦截能力。
在航空航天领域，多传感器数据融合技术同样发挥着关键作用。
基于D-S证据理论的传感器网络数据融合算法
４算 法 的理论 验证
（ １ ） 正确性 的验证 。融合算法在 网络 系统中 的识 别和 验 证 一 旦 得 到 了 正确 性 的 肯 定 ， 其 识 别 的 结 果 及 相 应 的 置信 度 便可 以在 网络系统 的显示 器列表 中列 出。而表格 的倒数 第 二 行 正 是 通 过 对 Ｄ． Ｓ 证 据组合公 式的采用 ， 方 可 计 算 得 到 的 融合 结果 。 通过上述 分析不难看 出 ， 两种结 果的相似程度 是 非常 高的 ， 而且 即便 是如此微 小的差别 ， 也 是由于计算机 在 进行 浮点运 算时受 两种 以上 的类 型浮点数 自身精 度影 响造
成 的。
２传 感器 网络 中 目标 识别 的 Ｄ Ｓ数 据融合
传感器网络在 Ｄ — Ｓ理论 的应用解决过程中 ，多以传感器 方面的 目标识别融合 问题 的方面 ，实现有关数据 融合 问题 的 妥善解决 ， 并且在其过程中实现 目标种类与命题 的有机融合 。 各个传感器的部件系统在经过侧脸 、处理 以及对端盘 目标 的 性能种类的过程 中，便可借助传感器网络数据来 实现针对基 本概率分布函数的构造 ， 进而保 障了命题可信度 的全面提高 。 由于传感器与网络数据在这种过程 中需要技术操作过程中的 融 合 与 互 补 。 因 此 在 统 一 识 别 的框 架 体 系 之 内 ， 借助 Ｄ — Ｓ证 据 的 组 合 规 则 ， 便可 诞 生 崭 新 的证 据 体 。即 由组 合 规 则将 不 同证据体的基本可信度分配合并产生一个总体基本可信度 分 配 。在传感器网络 中， 不同传感器 由于受其 自身精度、 探测 角 度及位置、 外部环境 以及数据的后处理等 因素 的影响 ， 发回到 簇头结点或基站的针对同一 目标 的识别结果往往会有 出入 。 因此需要采用数据融合技术来解决这一 问题 。
一种D-S证据理论的多传感器数据融合算法
一种D-S证据理论的多传感器数据融合算法
周恩帆;马俊;周永杰;王欠欠;陈博行
【期刊名称】《小型微型计算机系统》
【年(卷),期】2022(43)4
【摘要】针对多传感器网络中采集的数据存在的不确定性,提出了一种基于D-S证据理论的多传感器数据融合算法.该算法分同类数据融合和异类数据融合两步,首先对多传感器得到的数据取特征值,通过计算同种数据间的距离,得到信任函数并设置阈值剔除异常值,将得到的正常同类数据进行初步融合.其次,计算异类数据与各等级特征值间的距离,对得到的距离求支持度函数,进行基本概率分配,按照证据理论得到融合结果.经仿真分析得,该方法能够有效处理D-S理论中的冲突问题,从而得到较为准确的融合结果.
【总页数】6页(P795-800)
【作者】周恩帆;马俊;周永杰;王欠欠;陈博行
【作者单位】青海师范大学物理与电子信息工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP274
【相关文献】
1.基于D-S证据理论改进算法的末敏弹多传感器融合技术研究
2.基于D-S证据理论的传感器网络数据融合算法
3.基于D-S证据理论的多传感器数据融合
4.用D-S
证据理论实现多传感器信息融合的一种改进算法5.基于D-S证据理论的传感器网络数据融合算法
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《2024年基于证据理论的信息融合方法及应用研究》范文
《基于证据理论的信息融合方法及应用研究》篇一一、引言随着信息技术的飞速发展，信息融合技术已成为现代科学研究的重要领域。
信息融合，即通过综合利用多源信息，提取出有用、可靠的信息，为决策提供支持。
其中，基于证据理论的信息融合方法因其独特的优势，在众多领域得到了广泛的应用。
本文旨在探讨基于证据理论的信息融合方法及其应用研究。
二、证据理论概述证据理论，又称Dempster-Shafer理论，是一种处理不确定性和不完全性信息的数学框架。
该理论通过信念函数和焦点元素等概念，对多源信息进行综合和融合，为决策提供更为全面、准确的信息。
与传统的概率论相比，证据理论能更好地处理不确定性和部分已知信息。
三、基于证据理论的信息融合方法（一）方法原理基于证据理论的信息融合方法主要依据信念函数和焦点元素进行信息融合。
首先，通过多源信息获取初始信念函数；然后，根据证据理论中的组合规则，对各源信息进行融合，得到新的信念函数；最后，通过焦点元素提取出有用的决策信息。
（二）方法特点基于证据理论的信息融合方法具有以下特点：1. 灵活性：能够处理不同类型、不同来源的信息；2. 兼容性：可以与其他信息融合方法相结合，提高融合效果；3. 处理不确定性和部分已知信息的能力强；4. 可解释性强，便于决策者理解。
四、应用研究（一）在军事领域的应用在军事领域，基于证据理论的信息融合方法被广泛应用于目标识别、战场态势评估等任务。
通过综合利用雷达、红外、可见光等多种传感器信息，提取出有用的决策信息，为军事决策提供支持。
（二）在民用领域的应用在民用领域，基于证据理论的信息融合方法也得到了广泛的应用。
例如，在智能交通系统中，通过融合交通流量、路况、天气等多种信息，提高交通管理的效率和安全性。
在医疗领域，通过融合患者的多种生理指标信息，为医生提供更为准确的诊断依据。
五、结论与展望本文介绍了基于证据理论的信息融合方法及其应用研究。
该方法具有灵活性、兼容性、处理不确定性和部分已知信息的能力强、可解释性强等优点，在军事、民用等领域得到了广泛的应用。
基于D-S证据理论的多特征数据融合算法
基于D-S证据理论的多特征数据融合算法
宋建勋;张进;吴钦章
【期刊名称】《火力与指挥控制》
【年(卷),期】2010(035)007
【摘要】Dempster-Shafer证据理论是不确定推理的一种重要方法,提供了一定程度的不确定性,可以指定给相互重叠或互不相容的命题,然后通过Dempster组合规则将不确定性信息在新证据中进行重新分布,该理论在许多方面都得到了广泛的应用.将来自图像传感器的多种图像特征,通过D-S证据理论将这些特征信息进行融合,并应用于目标的识别.实验结果表明D-S证据理论用于多特征数据融合的目标识别算法是有效的,基于该理论的多特征数据融合具有广阔的应用前景.
【总页数】4页(P96-98,108)
【作者】宋建勋;张进;吴钦章
【作者单位】中国科学院光电技术研究所,成都,610209;中国科学院研究生院,北京,100039;中国科学院光电技术研究所,成都,610209;中国科学院研究生院,北京,100039;中国科学院光电技术研究所,成都,610209
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于最小二乘与D-S证据理论的WSN层次式数据融合算法 [J], 张磊;余阳;王霄;吴银锋
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《基于证据理论的信息融合方法及应用研究》范文
《基于证据理论的信息融合方法及应用研究》篇一一、引言随着信息技术的快速发展，大量的信息数据在各个领域中不断涌现。
如何有效地融合这些信息，提取有用的知识，成为了一个重要的研究课题。
基于证据理论的信息融合方法，作为一种有效的信息处理手段，近年来受到了广泛的关注。
本文将介绍基于证据理论的信息融合方法的基本原理、方法及应用研究，以期为相关领域的研究提供参考。
二、证据理论概述证据理论，又称为Dempster-Shafer理论，是一种用于处理不确定性和不完全性信息的数学框架。
它通过将信息划分为不同的可信度区间，对信息进行融合和推理，从而得到更加准确和全面的结论。
证据理论具有灵活性和可扩展性，可以应用于各种不同类型的信息融合问题。
三、基于证据理论的信息融合方法基于证据理论的信息融合方法主要包括以下步骤：1. 信息表示：将不同来源的信息表示为不同的可信度区间，即基本概率分配（BPA）。
2. 证据组合：通过组合规则，将不同来源的证据进行融合，得到联合概率分配。
3. 决策制定：根据融合后的联合概率分配，制定决策或推导出新的结论。
在具体实现上，基于证据理论的信息融合方法可以结合各种不同的算法和技术，如神经网络、模糊逻辑、聚类分析等，以提高信息融合的准确性和效率。
四、应用研究基于证据理论的信息融合方法在各个领域中得到了广泛的应用。
以下是一些典型的应用案例：1. 多源传感器信息融合：在军事、航空航天、机器人等领域中，多个传感器可以提供关于同一目标的不同信息。
基于证据理论的信息融合方法可以将这些信息进行融合，提高目标识别的准确性和可靠性。
2. 医疗诊断：在医疗领域中，医生需要从大量的医疗数据中提取有用的信息，以制定诊断和治疗方案。
基于证据理论的信息融合方法可以将不同来源的医疗信息进行融合，提高诊断的准确性和效率。
3. 社交网络分析：在社交网络中，大量的用户数据和交互信息需要进行处理和分析。
基于证据理论的信息融合方法可以分析用户的社交行为和兴趣偏好，为社交网络的分析和优化提供支持。
多传感器系统中的身份融合技术研究
的信 息源 ， 信 息 源提 供 的 身 份 信 息 一 般 是 不 完 各 整、 不精确 、 模糊 的 ， 至 可 能是 矛 盾 的 ， 甚 即包 含着 大量 的不 确定 性 。当信 息 融合 中心 不 得 不依 据 这
些 不确定 性信息来 判别 目标 的身份 时 ， 就需 要通 过
验 信息 和试验提 供 的信 息 ， 形成 了关 于假 设 的可能 性大小 的当前认识 ， 这个 从先 验信 息 到后验 信息 的
的身 份变换 ， 到各 自独 立 的 身份 信 息 后 ， 根 据 得 再 相关 信息对 目标进行 身份 合成 ， 到一个 联合 的身 得 份说 明 。在 多种类信 息源信 息融 合系 统 中 ， 信息 各
源提供 的信息是 不 同类 型 的 ， 能直接 进行 数据 融 不 合 或通过 融合 的数据 来 识 别 目标 。即使 是 同种 类
总第 １３期 ９
舰 船 电 子 工 程
Ｓ ｉ ｅ ｔ ｏ ｉ Ｅ ｇ ｎ ｅ ｉｇ ｈ ｐ Ｅｌ ｃｒ ｎ ｃ ｎ ｉｅ ｒｎ
Ｖｏ ． ０ Ｎｏ ７ １３ ．
５ ６
２ １ 年第 ７ ００ 期
多传 感 器 系 统 中 的 身 份 融 合 技 术 研 究
李
（ 汉 市 长 虹 桥 ３— 武 ７１号” 自的优劣 ， 最后建议采用 Ｄ－ 证据理论法与其改进算法相结合 的途径来进行身份融合 。 Ｓ 关键词
中 图 分类 号
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｄ ｎｔｔ ｓ ａ ｃ ｎ Ｉ ｅ ｉｙ Ｆｕｓｏ ｃ ｎ ｌ ｇ ｎ Ｍ ｕ ｔ— ｅ ｓ ｒ ｓｅ ｉ ｎ Ｔｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ｉ ｌｉｓ ｎ ｏ ｓ Ｓｙ ｔ ｍ
１ 引 言
身份 融合是 指 先 对 多个 信 息 源 分 别进 行 独 立
多传感器信息融合利器——D—S证据理论初探
、
信 息 融 合 的基 本 原 理
信息融合是采用多传感器系统模仿人类 自身信息处理过程 ， 对复
杂 信 息 综 合 处 理 需 求 的 结 果 。如 图 ｌ ：
１概率分配函数 ． 设 Ｄ为样本空间，领域 内的命题都 由Ｄ的子集 表示，则概率分配
函数 定 义 如 下 ：
设函 数
［１ 且 足 ０］ 满 ，而
＝，毛 （一。 称Ｍ ０ 肘＾ 则 是 Ｊ
二、多传 感器信 息融合的优点 （ ）增加 了系统 的生存 能力。多传感器 的存在 ，使 系统能够 不 １ 受干扰连续运行 、弱化故 障，并增加检测概率 。
而 论 ，用信 息 融合 一 词更 广 泛 、更 确切 、更 合 理 、更 具 概 括 性 。一 般
（ ） 测级融合 。 １检 检测级融合 的功能可概括为判断 目标的有无 。 它与传感器 的布置密切相关 ， 有并行拓扑 、串行拓扑和树状拓扑等三 种拓 扑结构 。
（ ） 特征 级 融合 。特 征 级 融合 可 概 括 为 估 计 目标 的 状 态 ， 分 为 ２
（ ）传 感 器 的 输 出数 据 进 行 特 征 提 取 的 变 换 ，提 取 代 表 观 测 数 ２
据 的 特 征 矢 量 ｒ ：
叶斯理论相 比， 证据理论具有 以下一些优点：①具有比较 强的理论基 础， 既能处理随机性所导致的不确定性，又能处理模糊性所 导致 的不 确定性 。②可 以依靠证据的积累，不断地缩小假设集 。③ 能将 “ 不知 道” “ 和 不确定 ” 区分开来。④可以不需要先验概 率和条件概率密度 。
基于ISVM-DS的红外多传感器融合识别方法
基于ISVM-DS的红外多传感器融合识别方法
吴钇达;王彩云;王佳宁;李晓飞
【期刊名称】《系统工程与电子技术》
【年(卷),期】2024(46)5
【摘要】弹道中段目标为一个目标群,包括弹头、诱饵、碎片等,并且由于距离传感器较远,红外成像为点目标,可用信息较少,因此单一的红外传感器往往难以满足识别要求,需要融合多个传感器进行识别。
针对红外多传感器的融合识别问题,本文提出了基于增量支持向量机和D-S(increment support vector machine-Dempster-Shafer,ISVM-DS)证据理论的融合识别方法。
首先,训练多个波段传感器红外特征的支持向量数据描述(support vector data description,SVDD)模型,生成壳向量并训练其ISVM模型;接着,采用ISVM模型的后验概率生成基本概率赋值(basic probability assignment,BPA);最后,利用D-S证据理论对多个证据的BPA进行融合,输出分类结果。
实验结果表明,该方法能有效提高目标识别的准确性。
【总页数】6页(P1555-1560)
【作者】吴钇达;王彩云;王佳宁;李晓飞
【作者单位】南京航空航天大学航天学院;北京电子工程总体研究所
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.一种融合ESM和红外传感器的飞机目标识别方法
2.一种基于多传感器时间-空间信息融合的红外小目标识别方法
3.一种基于ESM和红外传感器决策层信息融合的目标识别方法
4.一种基于低分辨红外传感器的动作识别方法
5.基于低分辨率红外传感器的深度学习动作识别方法
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基于D-S证据理论的多传感器数据融合监控系统
基于D-S证据理论的多传感器数据融合监控系统
赵立波;王平
【期刊名称】《微计算机信息》
【年(卷),期】2010(026)019
【摘要】基于传感器采集的医疗数据不能全面准确的反映病人身体状况的情况,本系统采用多路传感器采集脉搏、心音、呼吸音信号进行特征提取,通过D-S证据理论的融合做出诊断;当诊断为危险或异常时,会通过蜂鸣器报警模块发出报警声音,提醒用户采取措施,并通过Linux下应用程序调用Qdbm数据库,在Qt图形界面下并发显示数据.最终编写的程序在设计的开发板上调试通过,并应用于实验性医疗仪器.【总页数】3页(P120-121,137)
【作者】赵立波;王平
【作者单位】610039,四川成都,西华大学电气信息学院;610039,四川成都,西华大学电气信息学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP277;TP334
【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.基于模糊证据理论的多传感器数据融合算法 [J], 璩晶磊;李少波;张成龙
3.基于D-S证据理论的多传感器数据融合 [J], 崔智军;王庆春
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5.应用证据理论(D-S方法)解多传感器数据融合问题 [J], 宁云晖;田盛丰;宁培泰
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基于DS证据理论的多传感器数据融合方法研究
基于DS证据理论的多传感器数据融合方法研究
摘要：随着科学技术的快速发展，多传感器数据融合已成为极具潜力的研究领域。
本文旨在研究基于DS证据理论的多
传感器数据融合方法，通过案例分析与实验验证，证明该方法的有效性和可行性。
1. 介绍
多传感器数据融合是通过结合不同传感器获取的数据来提高系统性能和信息提取准确性的过程。
传统的数据融合方法主要基于概率论和统计学，但在面对模糊、不确定和矛盾信息时存在一定的局限性。
DS证据理论作为一种新兴的数据融合方法，
能够有效地处理不确定和模糊信息，因此在多传感器数据融合中得到广泛的应用。
2. DS证据理论
DS证据理论源于贝叶斯决策理论和Dempster-Shafer理论的
发展，通过引入证据函数和信任度函数来描述不确定和模糊信息。
DS证据理论的核心思想是将不同证据的信任度进行组合，得到更为可靠的信息结果。
具体而言，DS证据理论包括证据
提取、证据组合和决策三个重要步骤。
3. 多传感器数据融合方法
基于DS证据理论的多传感器数据融合方法首先需要对各传感
器进行校准和特征提取，以确保数据的准确性和可比性。
其次，对于每个传感器获取的数据，需要利用DS证据理论进行证据
提取，将其转化为信任度函数。
然后，通过证据组合，将各个传感器的信任度进行融合，得到整体的信任度函数。
最后，基于融合后的信任度函数，可以进行决策和信息提取。
4. 案例分析
为了验证基于DS证据理论的多传感器数据融合方法的有效性，选择了一个车辆目标跟踪的案例。
该案例中，利用了视频传感器和雷达传感器获得的车辆位置和速度信息。
首先，对两种传感器获取的数据进行校准和特征提取。
然后，通过DS证据理
论进行证据提取，将车辆位置和速度的不确定性转化为信任度函数。
通过证据组合，将两个传感器的信任度进行融合得到目标跟踪的整体信任度函数。
最后根据整体信任度函数进行决策，完成车辆目标跟踪任务。
5. 实验验证
为了评估基于DS证据理论的多传感器数据融合方法的性能，
进行了一系列的实验。
结果表明，该方法能够有效地处理多传感器融合的问题，提高数据的可靠性和准确性。
与传统的概率和统计方法相比，基于DS证据理论的方法在面对不确定和模
糊信息时具有较强的适应能力。
6. 结论
本文基于DS证据理论研究了多传感器数据融合方法，并通过
案例分析和实验验证，证明了该方法的有效性和可行性。
在未来的研究中，可以进一步优化方法的性能，应用于更多复杂的场景，拓展其在实际应用中的潜力
本文基于DS证据理论研究了多传感器数据融合方法，并
通过案例分析和实验验证了该方法的有效性和可行性。
实验结果表明，该方法能够有效地处理多传感器融合问题，提高数据的可靠性和准确性。
与传统的概率和统计方法相比，基于DS
证据理论的方法在面对不确定和模糊信息时具有较强的适应能
力。
在未来的研究中，可以进一步优化方法的性能，应用于更多复杂的场景，拓展其在实际应用中的潜力。