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基于Dempster-Shafer证据理论的数据融合技术研究 被引量:19

Data Fusion Technique Based on Dempster-Shafer Evidence Theory
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摘要 系统地研究了 Dempster- Shafer(D- S)证据推理的数据融合技术 ,分析了传感器基本概率分配函数 (basic probability assignment- BPA)的构造方法 ,分别对双传感器随参数分布的几种情况进行了检测融合 ,利用红外场景生成器生成的 3~ 5μm和 8~ 1 2 μm双通道的红外背景及目标的序列图像 ,仿真了融合对探测操作特性 (receiver operatingcharacter- ROC)曲线的性能改进 ,对 AGEMA THV90 0型双通道红外热像仪的小目标图像也开展了实验处理 。 The data fusion technique of D S evidence theory is described systematically, the method of constructing basic probability assignment (BPA) of sensor is analyzed, and the dual threshold is used to divide the measurement space into confidence regions and non confidence ones. Then the Dempster's rule of combination is used to combine the belief functions of two sensors. The improvement on performance of receiver operating character (ROC) with data fusion is simulated. Double channel sequence image produced by infrared scene generator and real target sequence image of double channel imager--AGEMA THV900 are detected and fused, and the results are satisfactory.
出处 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第5期603-609,共7页 Transactions of Beijing Institute of Technology
基金 部级基金资助项目
关键词 数据融合 D-S证据推理 目标检测 红外图像 DEMPSTER-SHAFER证据理论 传感器 data fusion D S evidence theory target detection infrared image
  • 相关文献

参考文献2

  • 1段新生著..证据理论与决策、人工智能[M].北京:中国人民大学出版社,1993:207.
  • 2段新生,证据理论与决策,人工智能,1993年 被引量:1

同被引文献126

引证文献19

二级引证文献58

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