專利名稱：基于DS理論和DSm理論的交互自適應(yīng)目標(biāo)識別方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及多源信息融合領(lǐng)域中的一種目標(biāo)識別方法，適用于具有多源信息的融合系統(tǒng)，如空中目標(biāo)屬性識別系統(tǒng)、機(jī)器人等，可以用于多源信息下的目標(biāo)識別，實現(xiàn)對未知目標(biāo)的屬性、身份等判別。
背景技術(shù)：
在多源信息融合中，由于存在環(huán)境干擾或人為干擾等因素，各信息源所獲得關(guān)于目標(biāo)的信息往往存在不精確性、部分未知性，甚至是模糊的、彼此不一致的、時變的等特征，從而造成了多源融合識別結(jié)果可能出現(xiàn)悖論，特別是各信息源獲得證據(jù)之間沖突較強(qiáng)時，甚至?xí)贸鲥e誤的識別結(jié)果，導(dǎo)致決策失誤。因此，如何有效的處理沖突證據(jù)實現(xiàn)融合識別一直是相關(guān)領(lǐng)域的難點。在此背景下，提出了兩類處理思路一是針對DS理論進(jìn)行改進(jìn)，雖然這些改進(jìn)方法在某些方面取得了效果，但這些方法或者無法從根本上解決不一致證據(jù)融合以及按權(quán)重聚焦的問題，或者在解決這些問題的同時又帶來新的問題。同時，這些方法都 對辨識框架進(jìn)行了限制。二是提出了新的處理方法，即DSm理論。它用來處理高不確定性、高沖突和高不精確的信息源證據(jù)可獲得較好的效果，但由于DSm理論超平方集元素量過于巨大，存在計算量大的缺陷，并且處理低沖突證據(jù)時，會帶來置信度降低的問題。因此，一種能夠簡單、自適應(yīng)的處理各種證據(jù)沖突問題的識別方法成為融合識別領(lǐng)域應(yīng)用的關(guān)鍵。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于克服上述背景技術(shù)中的不足，不改變基本的識別框架和識別處理流程，降低干擾證據(jù)的影響，實現(xiàn)對各種程度沖突證據(jù)的有效處理，提高識別結(jié)果的可信性。為了實現(xiàn)上述的發(fā)明目的，本發(fā)明提供了一種基于DS理論和DSm理論的交互自適應(yīng)目標(biāo)識別方法，包括如下步驟(I)得到所有可能目標(biāo)類型，確定辨識框架，獲得各信息源對目標(biāo)識別的基本信度分配。假設(shè)辨識框架O = {θρ Θ2，...，Θ J，在其框架下有k個證據(jù)的基本信度分配(或廣義基本信度分配)Hi1, iv"mk:G0 —
，其中
權(quán)利要求
1.一種基于DS理論和DSm理論的交互自適應(yīng)目標(biāo)識別方法，包括以下技術(shù)步驟 (1)得到所有可能目標(biāo)類型，確定辨識框架，獲得各信息源對目標(biāo)識別的基本信度分配。假設(shè)辨識框架Q = P1, θ2，κ，Θ J，在其框架下有k個證據(jù)的基本信度分配(或廣義基本信度分配)Hi1,m2 L mkG0 —
^*；I；yeeeR(IO = l，i = 1，2Lk，其中 G0 表示可以選取不同的模型； (2)計算兩證據(jù)間的角度相似度cos(.)；
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于DS理論和DSm理論的交互自適應(yīng)目標(biāo)識別方法，為了衡量交互作用的兩種組合規(guī)則的權(quán)重，將角度相似度作為兩種組合規(guī)則的權(quán)重。證據(jù)間的角度相似度
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于DS理論和DSm理論的交互自適應(yīng)目標(biāo)識別方法，按照證據(jù)相似度得到對兩種處理方法的權(quán)重，對mg_DS(.)和mrcK6(.)加權(quán)求和得到最終合成信度m合成(X) = cos (.) · mg_DS(.)+ [l-cos (·)] · mPCE6 (.)
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于DS理論和DSm理論的交互自適應(yīng)目標(biāo)識別方法。首先，得到所有可能目標(biāo)類型，確定辨識框架，獲得各信息源對目標(biāo)識別的基本信度分配；其次，計算兩證據(jù)間的角度相似度，并對證據(jù)分別采用Dempster組合規(guī)則和PCR6規(guī)則進(jìn)行合成，分別得到合成結(jié)果。再次，利用角度相似度對兩種規(guī)則處理結(jié)果加權(quán)求和得到最終合成信度；最后，選擇合適的決策規(guī)則作出最后的識別判決。本發(fā)明方法自適應(yīng)地處理多信息源關(guān)于目標(biāo)識別信息中存在的各種程度的沖突證據(jù)，降低了干擾證據(jù)的影響，實現(xiàn)了對各種程度沖突證據(jù)的有效處理，提高識別結(jié)果的可信性。不僅能在Shafer模型下使用，還能在混合DSm模型和自由DSm模型下使用。處理過程簡單，不涉及高階累積量運算，計算量小。此外，本發(fā)明還可采用其它的組合規(guī)則或方法進(jìn)行交互自適應(yīng)應(yīng)用，具有很好的開放性和擴(kuò)展性。具有推廣應(yīng)用價值。
文檔編號G06K9/62GK102930281SQ201110231490
公開日2013年2月13日 申請日期2011年8月11日 優(yōu)先權(quán)日2011年8月11日
發(fā)明者金宏斌, 藍(lán)江橋, 田康生 申請人:金宏斌