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基于决策距离的多传感器信息融合加权平均算法_彭会萍
冲突证据合成一直是 Dempster-Shafer(D-S)证据理论所关 注的重要问题之一。总的来说,对冲突信息处理的方法主要可分 为两大类:一类是对经典 D-S 证据理论的组合规则进行修改,实 现在证据冲突情况下,对冲突的重新分配;另一类是保持经典的 组合规则不变,而在融合前对冲突数据进行预处理。 Murphy 提出了修改模型而不改变证据合成规则的方法,其 基本思想是:首先将证据的基本信任分配值进行平均,之后再用 证据合成规则进行信息融合,当有 n 组证据时,将平均证据合成 n-1 次。该方法可以有效处理证据冲突,且收敛速度较快。但只 是将多组证据进行简单的平均, 没有考虑到个证据之间的相关 性。在 Murphy 研究的基础上,有人提出证据间函数的概念,用距 离函数可以定性地描述证据间的相似程度。
冲突证据合成一直是 Dempster-Shafer(D-S)证据理论所关 注的重要问题之一。总的来说,对冲突信息处理的方法主要可分 为两大类:一类是对经典 D-S 证据理论的组合规则进行修改,实 现在证据冲突情况下,对冲突的重新分配;另一类是保持经典的 组合规则不变,而在融合前对冲突数据进行预处理。 Murphy 提出了修改模型而不改变证据合成规则的方法,其 基本思想是:首先将证据的基本信任分配值进行平均,之后再用 证据合成规则进行信息融合,当有 n 组证据时,将平均证据合成 n-1 次。该方法可以有效处理证据冲突,且收敛速度较快。但只 是将多组证据进行简单的平均, 没有考虑到个证据之间的相关 性。在 Murphy 研究的基础上,有人提出证据间函数的概念,用距 离函数可以定性地描述证据间的相似程度。
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