基于多源信息不确定性的可能性融合方法研究

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由于战场环境的复杂性、传感器性能与主观认识的局限性、以及信息获取和处理方式的不完善等因素的影响,导致多源信息融合系统中的信息通常呈现出不确定性。这种不确定性存在于信息融合的测量过程、融合模型和参数等多个环节中,严重地影响融合结果的精度和准确性。在不确定性处理方法中,概率论只能对随机不确定性进行描述和处理;Bayes方法的先验概率和条件概率通常较难给出;证据理论的推理步骤增加时,信任函数的焦元结构的复杂性也相应增加。可能性理论能够对不确定性进行表征和量化,较低的信息量和时间计算复杂度,为信息融合研究提供了新的思路。本文以地面目标的多源信息为背景,以可能性理论与信息融合为手段,提出了一种多源信息的可能性融合方法。在剖析信息不确定性来源和实质的基础上,提出了一种小样本的传感器测量信息的可能性分布构造方法。通过可能性分布对传感器模糊测量信息的不确定性进行表达,用可能性测度和必然性测度对多源信息构成的模糊集合进行度量,将不确定性由点过程理论中的分布转化为集合域上的测度,建立了多源信息不确定性的可能性度量体系。在信息不确定性的可能性表征基础上,提出了基于可能性理论的航迹关联方法和目标身份识别方法;针对不同时刻、不同类型传感器测量信息构造一种分布式异步信息的融合方法,合成目标状态的精确估计和身份的准确识别。针对设计的典型场景,在中等密度环境下,对融合方法进行仿真。结果表明:可能性关联方法的正确率比经典序贯法提高7%,比K-近邻域法提高13%;与预测值的算术平均值相比,异步信息融合方法的RMSE误差降低30%~50%,明显改善了目标的跟踪精度;当测量误差标准差为3%时,基于可能性理论的目标身份识别方法平均识别率达到82%以上,比D-S证据理论提高8%,比Bayes方法提高15%。
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