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基于信任函数理论的融合目标识别研究

作　者: 贾宇平
导　师: 庄钊文
学　校: 国防科学技术大学
专　业: 信息与通信工程
关键词: 融合目标识别不确定性信息信任函数理论基本信任分配函数冲突度量 Dempster组合规则传感器可靠性折扣
分类号: TP391.4
类　型: 博士论文
年　份: 2009年
下　载: 214次
引　用: 3次
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内容摘要

融合目标识别领域有待解决的基础性难题之一是如何对各传感器输出的不确定性信息进行有效处理。信任函数理论作为不确定性信息处理的重要数学模型具有广泛的适用性。论文基于信任函数理论对融合目标识别技术中不确定性信息的表征与合成问题进行了研究。在基于信任函数理论实现融合目标识别的过程中,面临的第一个问题是如何根据各传感器关于待识别目标输出的识别结果构造信任函数理论能够处理的基本信任分配函数。论文第三章根据抽象层、排序层以及度量层识别结果的不同数学形式,分别设计了相应的基本信任分配函数构造方法。其中对抽象层信息,基于混淆矩阵提出了两种基本信任分配函数构造方法;对排序层信息,通过构造排位比例矩阵对基本信任分配函数进行了构造;对度量层信息,分别提出了基于参考向量与白化权函数的基本信任分配函数构造方法以及一种一致支持函数的构造方法。Dempster组合规则是组合基本信任分配函数所表征证据的最经典、最常用规则,但其在组合高冲突证据时会得到有悖常理的结果。为了研究更加合理有效的冲突证据组合规则,首先需要进行合理的证据冲突度量。论文第四章将Shafer的直接冲突度量与Daniel的潜在冲突思想相结合,构造了一种广义冲突度量。这种冲突度量既包括了合取组合过程中无法承诺的基本信任质量,又考虑了相容焦元之间不重叠部分可能造成的潜在不相容信任,较现有的各种冲突度量更为全面,为组合规则的构造提供了重要参考。在冲突度量策略确定之后,可以根据冲突的量化取值设计相应的证据组合规则,其核心步骤是冲突按比例在组合后焦元上的重分配。在论文的第五章中,一方面延续现有工作中基于Shafer定义的直接冲突度量的按比例重分配研究,提出了一种证据的综合组合规则,该规则除了能够合理分配直接冲突并根据焦元基数决定向下聚焦的权重外,还满足可交换性,存在单位元并能保持条件化行为。另一方面,在广义冲突度量的基础上,论文还提出了一种新的证据组合规则,该规则可以将向下聚焦权重问题纳入广义冲突处理过程一并解决,并能够设计使规则满足准可结合性的算法以提高计算效率,具有较高的实用价值。为了减弱低可靠性传感器输出证据的不利影响,保证融合效果的稳健性,论文的第六章研究了传感器可靠性评估与证据折扣规则。在现有传感器可靠性评估框架的基础上,分别对传感器的静态与动态可靠性进行了评估,并基于所得的可靠性因子提出了新的证据折扣方案。其中,静态可靠性因子由各传感器的混淆矩阵获得,能够对每个可能出现的类别都获得一个可靠性因子,并根据传感器对待识别目标类别的本地判决对这些因子进行动态选择,以实现证据折扣运算。而对动态可靠性因子,则通过在各传感器的输出信息与表示多数意见的信息之间计算直接冲突度量得到,并结合冲突按比例重分配的思想提出了一种改进的折扣规则,能够将折扣量根据部分冲突的大小进行更为细致的分配。论文提出的所有方法均通过算例和空中目标雷达实测数据进行了效果验证,这些方法和研究结论可以对解决融合目标识别过程中的不确定性信息表征与合成问题提供技术支持。

全文目录

文中所涉及基本概念的中英文缩写对照表  10-12
摘要  12-14
ABSTRACT  14-16
第一章绪论  16-30
  1.1 研究背景与意义  16
  1.2 融合目标识别研究概述  16-22
    1.2.1 数据层融合目标识别  17-19
    1.2.2 特征层融合目标识别  19-20
    1.2.3 决策层融合目标识别  20-22
  1.3 融合目标识别的信任函数理论  22-28
    1.3.1 融合目标识别中的不确定性  22-24
    1.3.2 不确定性信息处理的信任函数理论  24-26
    1.3.3 信任函数理论用于融合目标识别的主要问题  26-28
  1.4 论文主要工作与结构安排  28-30
第二章信任函数理论基础  30-56
  2.1 引言  30-31
  2.2 Dempster 模型  31-35
    2.2.1 概率模型与上下概率模型  31-33
    2.2.2 Dempster 模型  33-35
  2.3 Dempster-Shafer 理论  35-42
    2.3.1 辨别框架  35-36
    2.3.2 Dempster-Shafer 理论的静态部分  36-39
    2.3.3 Dempster-Shafer 理论的动态部分  39-41
    2.3.4 Dempster-Shafer 理论中的决策  41-42
  2.4 可传递的信任模型  42-47
    2.4.1 TBM 的主要思想及特点  42-43
    2.4.2 TBM 的静态部分  43-44
    2.4.3 TBM 的动态部分  44-47
    2.4.4 投注变换与决策  47
  2.5 多变量信任函数理论  47-50
  2.6 信任函数理论存在的问题  50-55
    2.6.1 Zadeh 的反例  50-52
    2.6.2 “一票否决”问题  52-53
    2.6.3 “三囚之谜”  53-54
    2.6.4 计算量与存储空间问题  54-55
  2.7 本章小结  55-56
第三章基本信任分配函数构造研究  56-90
  3.1 引言  56-57
  3.2 决策层融合目标识别的数学描述  57-59
  3.3 基于抽象层信息的BBA 构造研究  59-67
    3.3.1 混淆矩阵与识别率  59-61
    3.3.2 Xu 的方法及其问题  61-63
    3.3.3 两种基于抽象层信息的BBA 构造方案  63-65
    3.3.4 实验结果与分析  65-67
  3.4 基于排序层信息的BBA 构造研究  67-75
    3.4.1 一种基于排序层信息的BBA 构造方案  68-71
    3.4.2 算例与实验结果分析  71-75
  3.5 基于度量层信息的BBA 构造研究  75-89
    3.5.1 度量层信息的预处理  76-77
    3.5.2 基于参考向量的BBA 构造方案  77-79
    3.5.3 基于白化权函数的方案  79-83
    3.5.4 一致支持函数的构造方案  83-85
    3.5.5 实验结果与分析  85-89
  3.6 本章小结  89-90
第四章证据间冲突分析与度量研究  90-108
  4.1 引言  90
  4.2 现有冲突度量方法分析  90-99
    4.2.1 BBM 型冲突度量  91-93
    4.2.2 距离型冲突度量  93-98
    4.2.3 复合型冲突度量  98-99
  4.3 局部潜在冲突分析  99-103
    4.3.1 潜在冲突的提出  100
    4.3.2 潜在冲突分析  100-101
    4.3.3 局部潜在冲突  101-103
  4.4 一种广义冲突度量方法  103-107
    4.4.1 证据间冲突度量的准则  103
    4.4.2 广义冲突度量方法  103-105
    4.4.3 算例与仿真比较  105-107
  4.5 本章小结  107-108
第五章冲突证据组合规则研究  108-137
  5.1 引言  108-109
  5.2 现有证据组合规则分析  109-120
    5.2.1 Dempster 组合规则分析  110-111
    5.2.2 直接冲突重分配型证据组合规则  111-115
    5.2.3 聚焦权重修证型证据组合规则  115-116
    5.2.4 复合型证据组合规则  116-118
    5.2.5 统计平均型证据组合规则  118-119
    5.2.6 证据组合规则的构造准则  119-120
  5.3 基于直接冲突处理的证据组合规则研究  120-130
    5.3.1 规则描述  120-121
    5.3.2 算例与仿真分析  121-130
  5.4 基于广义冲突处理的证据组合规则研究  130-136
    5.4.1 规则描述  130-133
    5.4.2 性质分析  133-134
    5.4.3 算例与仿真分析  134-136
  5.5 本章小结  136-137
第六章证据可靠性评估与折扣研究  137-158
  6.1 引言  137-138
  6.2 证据可靠性评估与折扣概述  138-146
    6.2.1 证据可靠性评估与折扣的意义  138-139
    6.2.2 融合目标识别系统中的传感器可靠性评估框架  139-144
    6.2.3 证据折扣的基本方法  144-146
  6.3 传感器的静态可靠性评估与证据折扣策略  146-150
    6.3.1 传感器的静态可靠性评估过程  146-148
    6.3.2 证据的折扣运算过程  148-149
    6.3.3 实验结果与分析  149-150
  6.4 传感器的动态可靠性评估与证据折扣策略  150-157
    6.4.1 Jousselme 距离存在的问题  150-151
    6.4.2 传感器的动态可靠性评估过程  151-152
    6.4.3 证据的折扣运算过程  152-154
    6.4.4 算例与实验结果分析  154-157
  6.5 本章小结  157-158
第七章结束语  158-162
  7.1 论文研究工作总结  158-160
  7.2 后续工作展望  160-162
致谢  162-165
参考文献  165-176
附录A Dempster 组合规则的一般性证明  176-177
攻读博士学位期间发表和撰写的学术论文  177

基于信任函数理论的融合目标识别研究

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