D-S方法是决策级融合的重要方法,在数据融合领域应用极为广泛。该方法以D-S理论,即证据理论为基础,核心是Dempste合成规则。 Dempster-Sharer证据理论简源于20世纪60年代Dempster在多值映射方面的工作,他将证据的信任函数与概率空间的一概率的最大、最小值相关联构造了不确定推理模型的一般框架,此后,Sharer又在此基础...
证据理论与神经网络的结合 基于数据的 Markovian 与 Dirichlet 混合方法实现对证据理论质函数的赋值。 三、理论+实践过程: 设m1和m2是由两个独立的证据源(传感器)导出的基本概率分配函数,Bel1和Bel2为识别框架 θ 上的信任度函数,则Dempster组合规则可以计算这两个证据共同作用产生的反映融合信息的新的基本概率分配函...
D-S证据理论组合正是由组合规则与判定规则组成的,Dempster组合规则作为其核心内容将多传感器的信息进行融合达到判定规则的标准,最终得到融合结果。 2、Matlab实现: 先编写了两个函数:DSfusion表示根据组合规则写的融合函数; DSjudg表示根据判定规则编写的决策函数; 最终使用主函数Dempster.m实现多传感器信息融合。 (1)融...
无论在军事上还是非军事上,多传感器数据融合已 经成为全球研究的热点之一.数据融合的重要研究内 容之一是融合方法.最初的融合分为3个层次:像素级 融合,特征级融合和决策级融合.D-S方法是决策级融 合的重要方法,在数据融合领域应用极为广泛.该方法 以D-S理论,即证据理论为基础,核心是Dempste合成 ...
基于D-S证据理论的多传感器信息融合技术实现 第1页共1 页 基于D-S证据理论的多传感器信息融合技术实现 摘要:D-S证据理论融合方法广泛应用于自动识别、机器人、工业过程控制、模式 识别等领域。在对原始观测数据分析处理基础上,本文基于D-S证据理论将多个传感 器提供的信息进行数据融合并实现目标信号的决策,并详细说...
基于D-S证据理论的无线传感器网络数据融合的开题报告一、研究背景无线传感器网络(WirelessSensorNetwork,WSN)是一种由大量分布在被监测区域内的低功耗、无线传感器节点组成的自组织网络。WSN通过无线联网实现对环境、物体等实体的感知与监测,可应用于环境监测、智能交通、智慧城市、健康医疗等领域。WSN中的节点通过感知环境...
无论在军事上还是非军事上,多传感器数据融合已经成为全球研究的热点之一。数据融合的重要研究内容之一是融合方法。最初的融合分为3个层次:像素级融合、特征级融合和决策级融合。D-S方法是决策级融合的重要方法,在数据融合领域应用极为广泛。该方法以D-S理论,即证据理论为基础,核心是Dempste合成规则。
证据理论多数据源融合不确定性推理随着现代化军事变革的深入,大量电子化,信息化的装备应用于战争,使战场环境日趋复杂化.应用多种传感器获取战场态势就变得尤为重要,能对多种数据源进行不确定性推理分析的D-S理论受到越来越多的关注.D-S理论是一种经典的不确定性推理方法,它通过有效整合多数据源的信息,进行最优的...
组合D-S证据理论在多传感器信息融合中的应用
在证据理论框架下,两组独立mass函数1、2 可以通过如下Dempster组 合规则进行数据融合: 为归一化因子,定义如下:= ∑︁1()2() ∩=∅ 好啦到这里,D-S理论中的基本定义和规则都介绍的差不多了,下面我们通过一个例子理解一下。 4.一个简单的例子 ...