下载此文档

多传感器数据融合中DS证据理论算法的改进与应用的综述报告.docx


文档分类:IT计算机 | 页数:约2页 举报非法文档有奖
1/2
下载提示
  • 1.该资料是网友上传的,本站提供全文预览,预览什么样,下载就什么样。
  • 2.下载该文档所得收入归上传者、原创者。
  • 3.下载的文档,不会出现我们的网址水印。
1/2 下载此文档
文档列表 文档介绍
该【多传感器数据融合中DS证据理论算法的改进与应用的综述报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【多传感器数据融合中DS证据理论算法的改进与应用的综述报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。多传感器数据融合中DS证据理论算法的改进与应用的综述报告随着传感器技术的进步,利用多个传感器进行数据采集和处理以获取更准确、可靠的信息已成为现代工程与科研领域中的一个重要议题。然而,不同传感器所获取的数据往往存在噪声、不确定性等问题,这给数据的融合带来了挑战。DS(Dempster-Shafer)证据理论是一种用于处理不确定性、矛盾信息和不完整信息的推理方法,近年来常被用于多传感器数据融合中。DS证据理论的基本思想是通过将各种不确定性表示为信任度或支持度,引入“证据”因素来描述各项因素之间的关系,然后利用证据的组合规则进行推理。具体来说,假设有两个命题A和B,它们的证据为mandn,那么可以将它们的联合证据表示为$m+n-mn$,其中$m$表示对A的信任度,$n$表示对B的支持度,$mn$表示A和B同时正确的概率。可以通过不断引入新的证据进行迭代计算,最终得到信任度或支持度的结果。然而,DS证据理论在应用过程中也存在一些问题。首先,证据的内容需要准确、完备,而在实际应用中,各个传感器采集到的信息存在着多样性、异构性等问题,如何对不同来源的证据进行合理的融合成为了难点。其次,传统DS证据理论对证据的组合规则只考虑了两个命题之间的关系,却忽略了命题之间的交叉影响。这也导致了理论在某些情况下的不可靠性和不精确性。因此,针对以上问题,人们对DS证据理论进行了进一步的研究和改进。目前,国内外研究者针对DS证据理论进行的改进包括三个方面:传感器不确定性建模、证据权重确定和证据组合规则改进。在传感器不确定性建模方面,研究者根据不同传感器的特点,构建不同的建模方法,如利用Kalman滤波器来处理位置信息定位传感器的不确定性,利用高斯过程建模来处理陀螺仪数据中的噪声等,从而准确地描述了信息的“真实度”。在证据权重确定方面,研究者提出了多种方法来确定不同传感器所提供的证据的权重,如基于区域重叠度决定权重、利用自适应加权进行权重优化等。这些方法在实际应用中有效地解决了不同传感器提供证据权重不同的问题。在证据组合规则改进方面,研究者提出了多种改进方法,如基于特征值的组合规则、基于相似性的组合规则等。这些方法可以充分考虑各个命题之间的交叉影响,提高了融合结果的准确性和可信度。总之,DS证据理论在多传感器数据融合中的应用仍然具有重要的意义。随着传感器技术的不断进步和理论算法的不断改进,数据融合技术的精度和可靠性也将不断提高。未来,我们还有望进一步提高DS算法的效率和准确性,并拓宽应用领域,为社会带来更多的价值。

多传感器数据融合中DS证据理论算法的改进与应用的综述报告 来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.

相关文档 更多>>
非法内容举报中心
文档信息
  • 页数2
  • 收藏数0 收藏
  • 顶次数0
  • 上传人niuww
  • 文件大小11 KB
  • 时间2024-04-14