基于D-S证据理论的目标识别融合应用

方怡 王先全 李杰 李俊霖 徐粮 周锡祥

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）12-0190-03

0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。Murphy在不改变证据合成规则的基础上提出对证据模型进行修正，这种改进方法能够解决证据之间的冲突问题，且收敛快，存在完全忽略了各个证据之间的相关性的问题。蒋雯、张安等人提出了经典D-S证据理论方法中冲突系数具有不合理性，并以此为基础提出一种证据冲突的新表示方法，弥补了经典冲突系数的部分不足，拓宽了冲突系数的适用范围，但存在对部分具有特殊性的證据不适用的情况，例如当两条证据完全一样时，得到的冲突系数与实际认知相悖。