基于多源信息不確定性的可能性融合方法研究.pdf

1、由于戰(zhàn)場環(huán)境的復雜性、傳感器性能與主觀認識的局限性、以及信息獲取和處理方式的不完善等因素的影響，導致多源信息融合系統(tǒng)中的信息通常呈現(xiàn)出不確定性。這種不確定性存在于信息融合的測量過程、融合模型和參數(shù)等多個環(huán)節(jié)中，嚴重地影響融合結(jié)果的精度和準確性。
　　在不確定性處理方法中，概率論只能對隨機不確定性進行描述和處理；Bayes方法的先驗概率和條件概率通常較難給出；證據(jù)理論的推理步驟增加時，信任函數(shù)的焦元結(jié)構(gòu)的復雜性也相應(yīng)增加。可能性理論

2、能夠?qū)Σ淮_定性進行表征和量化，較低的信息量和時間計算復雜度，為信息融合研究提供了新的思路。
　　本文以地面目標的多源信息為背景，以可能性理論與信息融合為手段，提出了一種多源信息的可能性融合方法。在剖析信息不確定性來源和實質(zhì)的基礎(chǔ)上，提出了一種小樣本的傳感器測量信息的可能性分布構(gòu)造方法。通過可能性分布對傳感器模糊測量信息的不確定性進行表達，用可能性測度和必然性測度對多源信息構(gòu)成的模糊集合進行度量，將不確定性由點過程理論中的分布轉(zhuǎn)化為

3、集合域上的測度，建立了多源信息不確定性的可能性度量體系。在信息不確定性的可能性表征基礎(chǔ)上，提出了基于可能性理論的航跡關(guān)聯(lián)方法和目標身份識別方法；針對不同時刻、不同類型傳感器測量信息構(gòu)造一種分布式異步信息的融合方法，合成目標狀態(tài)的精確估計和身份的準確識別。
　　針對設(shè)計的典型場景，在中等密度環(huán)境下，對融合方法進行仿真。結(jié)果表明：可能性關(guān)聯(lián)方法的正確率比經(jīng)典序貫法提高7％，比K-近鄰域法提高13%；與預(yù)測值的算術(shù)平均值相比，異步信息融