多傳感器信息融合技術(shù)的算法研究.pdf

1、近年來(lái)隨著應(yīng)用需求的不斷增加，多傳感器信息融合技術(shù)得到了空前迅速的發(fā)展。信息融合技術(shù)通過(guò)對(duì)多個(gè)傳感器提供的冗余信息數(shù)據(jù)進(jìn)行充分的互補(bǔ)，能夠得到更為客觀(guān)、更為精確的數(shù)據(jù)。本文首先通過(guò)對(duì)多傳感器信息融合的介紹，在此基礎(chǔ)上對(duì)D-S證據(jù)理論、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及遺傳算法的相關(guān)理論進(jìn)行了研究。通過(guò)研究分析三種信息融合常用算法，采取了相互結(jié)合的的方法以便能夠更好的解決多傳感器信息融合中存在的問(wèn)題。
　　本文主要的的研究工作如下：
　　1、本

2、文在分析了D-S證據(jù)理論的方法基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了一種改進(jìn)的基于權(quán)重系數(shù)的證據(jù)合成算法。該方法通過(guò)引入證據(jù)的相互支持度的概念，對(duì)相應(yīng)證據(jù)的權(quán)重進(jìn)行合理分配，并對(duì)干擾證據(jù)的有效的處理。在解決高度沖突證據(jù)下的合成問(wèn)題上起到了比較好的效果。
　　2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備強(qiáng)大的非線(xiàn)性映射的能力，在信息融合領(lǐng)域取得了廣泛的應(yīng)用。本文設(shè)計(jì)了一種改進(jìn)的D-S證據(jù)理論與分組神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的算法。其主要思想是：對(duì)采集到信息的特征向量進(jìn)行分組，各組建立相應(yīng)的子神經(jīng)