基于证据理论的信息融合关键问题研究

Due to the efficiency to represent and combine uncertain information, Dempster-Shafer evidence theory is widely used in information fusion. Though the success of application with evidence theory, it still exists some key open issues. The one problem is that, given a piece of collected evidence from a sensor, should we combine the new evidence? The other problem is that, if we combine the new collected evidence, what the degree the system is improved. To well address these key issues, this project focuses on the following research topics. First, the uncertain measure is studied to represent the uncertain degree of information reasonably. A fractal dimension is proposed to describe the uncertain of a belief function. Then, taking the fractal dimension difference between the new collected evidence and the existing information, a new model is proposed to determine a reasonable threshold to determine the fusion process or not. In addition, the mechanism of information fusion is studied through the observation of the dynamic property of the fractal dimension during the information fusion process. Finally, a minimum information loss method is proposed to transform the belief function into probability function to make a final decision. The results of this research will be useful to the construction of the system of axioms of information fusion, which has the great promising aspect in the theory research and engineering applications.

信息融合虽然得到了广泛应用，但信息融合本身仍有很多共性关键问题未得到有效解决。证据理论由于在不确定信息表示和融合方面的优势，是信息融合的重要方法之一。本项目基于证据理论探索信息融合公理体系的两个关键问题：一个问题是判定是否融合一个新的证据；另外一个问题是建立定量描述信息融合系统性能的通用模型，也就是不依赖具体应用系统的形式化模型。首先研究信度函数下的不确定度量，提出信度函数的分形维数来刻画信息的不确定度，基于信度的分形维数提出融合准则，判断系统是否要融合新信息。之后，统计Dempster组合规则融合之后信度分形维数的变化规律，探索和建立信息融合系统效能评估的形式化模型。在信度函数转化为概率进行决策时，提出两者之间信息维数变化最小的转化规则，在信息损失最小的情况下决策。本项目的研究成果将有助于信息融合公理体系的建立，对信息融合系统的总体设计和性能评估提供理论依据，有重要的理论意义和应用价值。

信息融合是协同利用多源信息以获得对事物或目标更客观、更本质认识的信息综合处理技术，是提高智能系统智能化程度和实时性的关键技术之一。证据理论由于在不确定信息表示和融合方面的优势，是信息融合的重要方法之一。本项目开展了基于证据理论的信息融合的理论与应用研究，探索了信息融合中的多个共性关键问题，为信息融合公理体系的建立打下了一定基础。本项目的研究以“多源信息融合过程”为主线，对不确定信息的表示与建模、冲突信息的分析与度量、多源信息融合算法、基于不确定信息的决策、多源信息融合的应用等方面进行了深入、系统的研究。理论研究方面，提出了邓熵测量不确定信息的一种新概念、 新方法，且邓熵向下兼容香浓熵，对信息的表示与建模、证据冲突的表示与度量、证据融合方法提供了具体的解决方案。应用研究方面，充分利用经典证据理论、广义证据理论， D数理论、Z数理论以及邓熵在不确定信息表示和建模方面的突出优势，将多源信息融合的基本理论与方法应用到了不确定环境下的决策与风险分析、目标识别、安防系统设计、电子商务安全评估、复杂网络节点中心性评估 、故障模式与失效分析等领域，丰富和完善了多源信息融合技术的应用研究。综上所述 ，本项目的研究，一方面丰富和发展了证据理论下多源信息融合的理论与方法 ，另一方面拓广了信息融合技术的应用领域和范围，对信息融合的理论研究和工程应用方面都有着重要意义.