基于可传递信度模型的冲突信息融合研究

Dempster Shafer证据理论由于具有比概率论更强的不确定信息表示和处理能力，在信息融合领域得到了广泛的应用。在实际的信息融合系统中，常常会出现信息冲突的情况，传统的DS证据理论不能有效处理冲突信息融合，极大地限制了其应用。针对这一问题，本研究的主要工作是：分析导致信息冲突的原因，建立描述证据之间冲突的数学模型，合理度量证据之间冲突的大小，探索表征冲突的各个参数与导致冲突原因之间的关联关系；针对不同导致冲突的情况，在可传递信度模型（Transferable belief function）内，综合考虑各个信息源的可靠性以及系统辨识框架的完整性的基础上，提出智能化的冲突消解策略；最后通过多传感器目标识别系统来验证所提出的方法。通过本项目研究，可以有效实现高度冲突证据的融合，提高信息融合系统的性能，对信息融合的实际应用有着重要的意义。