【摘 要】
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为有效融合高冲突证据,在总结已有D-S改进算法(CID-S)的基础上提出了新的基于证据加权融合的改进D-S目标识别算法(NID-S).该算法充分考虑了待融合的两证据源与其他证据源间的
【机 构】
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为有效融合高冲突证据,在总结已有D-S改进算法(CID-S)的基础上提出了新的基于证据加权融合的改进D-S目标识别算法(NID-S).该算法充分考虑了待融合的两证据源与其他证据源间的关联关系,根据相似度矩阵非负对称的性质求取各证据源的相似度、可信度等特征,进而利用证据源的可信度进行加权平均求和,得到不同证据源对各焦元的支持度,并将其作为一组中心值;然后构造相似度函数,并计算不同证据源中的各焦元信度赋值与其对应焦元的中心值的关联程度,从而确定参与产生矛盾信息的焦元的可信度;最后,在局部冲突信息再分配的基础上,给出改进的D-S组合规则.并与D-S算法、已有改进D-S算法进行仿真分析、对比,结果表明:无论是在相对好的探测环境还是强干扰的环境下,本文所提出的改进D-S算法的目标识别结果均优于D-S及其已有改进算法,且是一种实时性好、抗干扰能力较强,适用范围广泛的目标识别算法.
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