基于加权证据理论的模糊信息融合目标识别 (2012年)

在异类多传感器信息融合目标识别中，不同传感器对系统提供的证据等级不同。为此，提出一种模糊信息融合目标识别方法。将各证据按证据权进行转化，用Dempster-Shafer(D-S)证据理论进行合成，利用模糊数学模型对传感器测量值和数据库中的数据进行建模，根据证据距离得到各证据的相互支持度，进而获得传感器对系统提供信息量的权重。分析结果表明，该方法具有较高的精度和可靠性。