[发明专利]一种基于向量度量的冲突证据融合方法

摘要

本发明公开了一种基于向量度量的冲突证据融合方法，能实现对多源信息融合中证据之间冲突程度的衡量，通过证据之间的冲突程度衡量确定融合证据的权重因子，并对融合证据进行修正，利用Dempster组合规则融合可以获得可靠的目标识别决策结果。本发明方案与传统算法相比，从证据向量的角度出发，综合考虑证据向量差异度和相似度共同度量证据之间的冲突程度，通过证据冲突程度因子确定融合证据的权重因子，并对证据进行修正后采用Dempster组合规则对修正后的证据进行逐个融合，获得合理的决策结果，可以很好的应用于目标识别领域中，具有重要的理论意义和应用价值。

主权项

一种基于向量度量的冲突证据融合方法，其特征在于：包括以下几个步骤：A、通过获取多个传感器测量信息相对应的证据焦元的置信指派，将每一个证据看作一个向量，第i个证据的向量用mi＝(mi(θ1),…,mi(θr),…,mi(θk))T表示，其中i＝1,2,...,n，n为证据向量的总数，k为辨识框架Θ中的焦元个数；B、对上述每个证据向量mi分别进行差异度、相似度计算：并记录任意第i个证据向量mi和第j个证据向量mj之间的差异度因子为Dif(mi‑mj)，任意第i个证据向量mi和第j个证据向量mj之间的相似度因子为S(mi,mj)，其中j＝1,2,...,n；C、由任意证据向量mi和mj之间的差异度因子Dif(mi‑mj)和相似度因子S(mi,mj)通过公式：计算任意证据向量mi和mj之间的冲突程度因子conf(mi,mj)；D、由任意第i个证据向量mi和第j个证据向量mj之间的冲突程度因子conf(mi,mj)通过公式：求得第i个证据与其他n‑1个证据的总冲突程度因子conf(mi)和第i个证据与其它n‑1个证据的相对支持程度因子truf(mi)，并利用n个证据中最大的相对支持程度因子trufmax和第i个证据与其他n‑1个证据的总冲突程度因子conf(mi)得到权重因子ωi；E、第i个证据中焦元θr的置信指派用mi(θr)表示，其中r＝1,2,…,k，修正后的第i个证据中焦元θr的置信指派值用表示，根据权重因子ωi通过公式：对融合的证据进行修正，其中A为焦元；然后采用Dempster组合规则对修正后的证据进行逐个融合,融合后的A的置信指派m(A)的最大值对应的焦元为目标识别的决策结果对应的识别目标，即为决策最终结果。