可转移信度模型在多传感器数据融合中应用研究

3聚类分析结论川,k,弘)m,k№) A BCDE O 0.787 B ACDE O 0.689 C ABDE 0 0.902 D ABCE 0 O.902 E ABCD 0 0.79 AB CDE O 0 AC BDE O.42 0.768 AD BCE O.42 O.768 AE BCD O.63 0.672 BC ADE 0.48 O.672 BD ACE 0.48 O.672 BE ACD 0.72 0.588 CD ABE 0 O.846 CE ABD 0 O.564 DE ABC O O.564 ,.、3.6数据融合判决结论表3所列数据展示了对传感器所发现目标聚类为两组时进行数据融合结果后各种判决的冲突。其中,最小冲突值为AB和CDE的分组,其值为0。因此,我们可以得出:(1)区域Q内存两个目标:(2)一个目标位于口区, 为传感器A和B所发现:另一目标位于∥区,为传感器 C、D、E所发现。至此,我们运用可转移信度模型成功的解决了在存在冲突情况下的多传感器数掂融合问题。 4结束语我们采用上述可转移信度模型方法在解决多传感器数据进行融合时,能够将各传感器的相对可靠性信息融入到最后的判决结果中,使整个系统数据融合判决结果得到完善,有效抑制环境和干扰对系统造成的不良影响。;.但是,在本文所例举的多传感器的数据融合求解时, 我们对于各种传感器的数据视为同等重要,即权重相等。但是,实际环境中,各传感器所获取的数据在数据融合过程中还需根据情况,考虑其对整个系统的权重。.因此, 在其后:[作中我们还要研究不同信任度不同权重情况下的多传感器数据融合问题。参考文献【11杨静宇.战场数据融合技术【M】.北京;兵器工业出版社。1994 【2】何友.多传感器信息融合及应用【M】.北京:电子工业出版社,2000 【3】刘曙阳.现代战场目标侦察与敌我识别【M】.北京:航空工业出版社,1994