目标的Dempster-Shafer融合识别

被引：12

作者：

孙红岩

张钹

何克忠

郭木河

机构：

[1] 清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室!北京

[2] 清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室!北

来源：

清华大学学报(自然科学版) | 1999年 / 09期

关键词：

目标识别; Dempster-Shafer合成规则; 数据融合;

D O I：

10.16511/j.cnki.qhdxxb.1999.09.025

中图分类号：

TP212 [发送器（变换器）、传感器];

学科分类号：

080202 ;

摘要：

针对多传感器的目标识别问题，文中给出并证明了两个传感器ＤｅｍｐｓｔｅｒＳｈａｆｅｒ（ＤＳ）融合识别同一目标时的若干结论及其归纳的结论，同时推出了多（＞２）传感器ＤｅｍｐｓｔｅｒＳｈａｆｅｒ融合识别同一目标时的递推式，并分析了它们的性质。这些研究是多传感器目标识别系统中不同类传感器的选择及其信息的有效ＤＳ融合的理论依据，且融合识别的递推式不仅可减少计算的复杂度，增强多传感器分布识别的可调性，而且可用作多传感器实时融合识别的递推式，这对解决机器人及其军事等领域的目标识别问题有重要价值

引用

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