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	基于证据理论的多传感器加权融合
	刘敏华 ; 萧德云 ; LIU Min-hua ; Xiao De-yun
	2010-06-09 ; 2010-06-09
关键词	多传感器融合 证据理论 抽象传感器 先验信息 multi-sensor fusion evidence theory abstract sensor prior information TP212
其他题名	Multi-Sensor Weighted Fusion Based on Dempster-Shafer Theory
中文摘要	多传感器数据融合多基于证据理论进行加权,但识别框架确定和基本可信度分配是关键。本文简述了证据理论并分析了总均方误差最小意义下加权融合的缺点,在引入抽象传感器的基础上,根据M函数的区间覆盖次数进行基本可信度分配,确定对历史数据和各个传感器的支持度,然后进行加权融合。仿真表明,这种基于证据理论的多传感器加权融合方法只需要很少的先验信息,但具有较好的融合效果和鲁棒性。; The multi-sensor data fusion is generally based on the evidence theory,but the key is to build the discernment frame and to assign the basic probability.This paper presents the evidence theory and analyzes disadvantages of the weighted fusion with the least square.With the introduction of the abstract sensor,from the interval coverage times of the function M of multi-sensor data,the basic probability assignment can be obtained.And it is taken for support degrees of history data and sensors so as to process the weighting data fusion.The experiment illustrates that the method of the multi-sensor fusion based on Dempster-Shafer theory needs less prior information and it is resultful and robust.; 国家高技术研究发展计划(“八六三”计划)(2002AA412420)资助项目
语种	中文 ; 中文
内容类型	期刊论文
源URL	[http://hdl.handle.net/123456789/58169]
专题	清华大学
推荐引用方式 GB/T 7714	刘敏华,萧德云,LIU Min-hua,等. 基于证据理论的多传感器加权融合[J],2010, 2010.
APA	刘敏华,萧德云,LIU Min-hua,&Xiao De-yun.(2010).基于证据理论的多传感器加权融合..
MLA	刘敏华,et al."基于证据理论的多传感器加权融合".(2010).

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