多源不完善信息融合方法及其應(yīng)用研究.pdf

1、信息融合技術(shù)是上個世紀(jì)70年代末發(fā)展而來的一門新學(xué)科，它最早是從軍事上的C3I(Command，Control，Communication and Intelligence)和IW(Information Warfare)系統(tǒng)上發(fā)展而來的，但隨著科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，特別是近十幾年，信息融合技術(shù)由軍事應(yīng)用向民用迅速轉(zhuǎn)化，其應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴大。隨著人類對未知領(lǐng)域認識的不斷深入，對識別精度，準(zhǔn)確度，融合控制的魯棒性和實時性，融合模型建立的合理性

2、，以及融合管理的高效性的要求不斷提高。但由于傳感設(shè)備的物理局限性，系統(tǒng)運行的不確定性，環(huán)境的未知動態(tài)干擾等導(dǎo)致的不完善信息融合問題日益成為信息融合技術(shù)研究的一大挑戰(zhàn)。信息融合理論方法的研究是解決多源不完善信息融合問題的有效途徑，盡管近20年中提出很多信息融合的理論和方法，有助于不完善信息融合特定問題的解決，但實踐證明現(xiàn)有的理論和方法都有一定的局限性，使其應(yīng)用受到很大的限制。因此迫切需要提出一種廣適方法來解決不完善信息的定量和定性融合問題

3、。本文以DSmT(Dezert-Smarandache Theory)和中智理論為框架，以移動機器人在未知環(huán)境自主創(chuàng)建地圖為背景，對多源不完善信息的廣義融合展開了深入的研究。
　　 本文從信息的不精確定量融合的角度研究出發(fā)，將模糊理論、中智理論與信度賦值技術(shù)進行關(guān)聯(lián)，進一步擴展了信度賦值技術(shù)的組合規(guī)則，提高了廣義融合機融合算子組合證據(jù)源的能力，擴大了不完善信息的廣義融合范圍。在廣義框架下，深入地研究信息的不確定定性融合問題，在改

4、善定性運算算子的基礎(chǔ)上，提出細化定性信度語義標(biāo)簽的思想，給出相應(yīng)的EQB(Enrichment of Qualitative Belief)運算算子，定性合取、DST(Dempster-Shafer Theory)、DSmT組合規(guī)則，以及沖突分配規(guī)則，仿真計算表明：新提出的定性融合方法融合范圍廣，融合精度高，能夠大大提高廣義融合機融合算子組合證據(jù)源和沖突分配器分配沖突的能力。從信度賦值技術(shù)的角度出發(fā)，在廣義冪集空間下，提出衡量兩個證據(jù)源

5、之間接近程度的證據(jù)支持貼近度的思想，因此有助于選擇基本一致證據(jù)源，減少信息融合計算的復(fù)雜度，提高了融合精度和準(zhǔn)確性。在廣義冪集空間下，提出了由ESMS(Evidence Supporting Measurement of Similarity)信息過濾器、融合算子、沖突分配器構(gòu)建廣義融合機的方法，克服了錯誤、虛假和不一致等信息對融合機的干擾影響，充分發(fā)揮了融合機優(yōu)勢，減少融合計算的復(fù)雜度。進一步提高了不完善信息融合的準(zhǔn)確性和精度，擴展了

6、融合算子的融合空間和范圍，提高了沖突分配的靈活性。針對Sonar傳感器獲取信息的不確定，在快速Hough變換自定位的基礎(chǔ)上，應(yīng)用廣義融合方法對結(jié)構(gòu)化環(huán)境進行了在線柵格地圖創(chuàng)建，并同其它信息融合方法(DSmT，DSmT耦合PCR5(Proportional Conflict Redistribution Rule No.5)，概率論、模糊理論、DST和灰色系統(tǒng)理論)進行了比較，比較結(jié)果說明了新方法具有融合精度高、計算效率高、算法穩(wěn)定性好，