电光与控制, 2018, 25 (6): 48, 网络出版: 2021-01-20   

基于加权信度熵的传感器数据冲突度量与融合

Weighted Belief Entropy Based Conflict Measure and Fusion of Sensor Data
作者单位
西北工业大学电子信息学院西安710072
摘要
目标识别中,来自多传感器的数据通常包含诸多不确定性。在D-S证据理论框架下,提出一种基于加权信度熵的传感器冲突数据融合与目标识别方法。首先,将辨识框架(FOD)中包含的不确定信息融入新近提出的Deng熵模型;随后,采用加权Deng熵量化不同传感器数据源中的不确定性;最后,实现传感器冲突数据融合与目标识别决策。数值仿真及不同方法的比较分析结果验证了所提方法的合理性与有效性。
Abstract
In target recognition, the sensor data is full of uncertainty.This paper proposes a sensor data fusion approach for target recognition based on weighted belief entropy in Dempster-Shafer evidence theory framework. Firstly, the uncertain information in the Frame of Discernment (FOD) is integrated into the Deng entropy model . Then, the weighted Deng entropy is applied to measure the uncertainty of the sensor data from different sources. Finally, the fusion of the conflicting data is implemented, based on which the decision-making on target recognition is realized. The rationality and effectiveness of the proposed method are validated by numerical simulations as well as the comparative experiments.

周颖, 唐永川, 赵晓哲. 基于加权信度熵的传感器数据冲突度量与融合[J]. 电光与控制, 2018, 25(6): 48. ZHOU yin, TANG Yongchuan, ZHAO Xiaoze. Weighted Belief Entropy Based Conflict Measure and Fusion of Sensor Data[J]. Electronics Optics & Control, 2018, 25(6): 48.

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