基于dempser的目標(biāo)識(shí)別特征值融合研究

基于dempser的目標(biāo)識(shí)別特征值融合研究

0系起來的系上運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分類一直是目標(biāo)識(shí)別領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。分類的目的是將類別標(biāo)記與目標(biāo)區(qū)域結(jié)合起來，以便特定分析不同的目標(biāo)。在測(cè)量系統(tǒng)中,由于測(cè)量設(shè)備的精度、構(gòu)成、外部環(huán)境以及數(shù)據(jù)的事后處理等因素的影響,導(dǎo)致全系統(tǒng)具有不確定性。文中提出了將D-S證據(jù)理論運(yùn)用于目標(biāo)識(shí)別中,該方法首先對(duì)目標(biāo)特征值進(jìn)行提取,再利用D-S理論進(jìn)行融合識(shí)別。1demp高效證據(jù)理論Dempster于1967年提出D-S證據(jù)理論,后由Shafer加以擴(kuò)充和發(fā)展而形成的一種證據(jù)推理方法,也稱證據(jù)理論為Dempster-Shafer理論。1.1識(shí)別結(jié)構(gòu)對(duì)于一個(gè)判決問題,把所有可能結(jié)果的集合用θ表示,那么所關(guān)心的任一命題都對(duì)應(yīng)于θ的一個(gè)子集,稱θ為識(shí)別框架。1.2有a的總體信度概念1基本可信度分配與信度函數(shù)設(shè)θ為識(shí)別框架,A為θ的子集,如果有集合函數(shù)m:2θ→滿足下列條件:則稱m為框架θ的基本可信度分配;m(A)稱為A的基本可信度分配值。因?yàn)閙(A)僅表示提供給A的基本可信度,而不是對(duì)A的總體可信度,要想獲得A的總體可信度,必須A的所有子集B基本可信度相加,用信度函數(shù)(Bel)表示:Bel為識(shí)別框架θ上的信度函數(shù);Bel(A)稱為A的可信度,表示給予命題A的總體可信度。但是Bel(A)還不能反映對(duì)A的懷疑程度,所以為了全面描述對(duì)A的信任還必須引入表示懷疑程度的量:似真度函數(shù)。概念2似真度函數(shù)設(shè)Bel:2θ→是θ上的一個(gè)信度函數(shù),定義:pl為Bel的似真度函數(shù)。pl(A)為A的似真度,表示A的可靠程度。[Bel(A),pl(A)]構(gòu)成命題A的不確定區(qū)間,通過不確定區(qū)間量化命題的可信度和似真度。1.3基本信度函數(shù)概念3設(shè)Bel1和Bel2是識(shí)別框架θ上的兩個(gè)信度函數(shù),m1和m2分別對(duì)應(yīng)基本可信度分配,焦元分別為A1,…,Ai和B1,…,Bj設(shè):那么,函數(shù)m:2θ→→是基本可信度分配:對(duì)于多個(gè)證據(jù)的組合可采用上述規(guī)則進(jìn)行組合,對(duì)給定的信度函數(shù)記為Bel1⊕Bel2。2demper合并規(guī)則在測(cè)量系統(tǒng)的目標(biāo)數(shù)據(jù)融合中,目標(biāo)的類型看作命題,各測(cè)量分系統(tǒng)通過測(cè)量、處理及數(shù)據(jù)特征類型的提取分類,給出目標(biāo)類型的判斷結(jié)果可以看作證據(jù)。D-S理論應(yīng)用于目標(biāo)數(shù)據(jù)融合時(shí),由各測(cè)量分系統(tǒng)產(chǎn)生對(duì)某一個(gè)命題的度量,由此構(gòu)成證據(jù),并構(gòu)造相應(yīng)的基本概率分布函數(shù),對(duì)命題賦予一個(gè)可信度。利用Dempster合并規(guī)則將不同測(cè)量分系統(tǒng)的基本可信度分配合并成一個(gè)總體基本可信度分配,然后由識(shí)別判斷規(guī)則進(jìn)行決策。圖1為D-S理論在測(cè)量系統(tǒng)數(shù)據(jù)的融合方法,m1(Ai),…,mn(Ai)(i=1,2,…,n)為n各測(cè)量分系統(tǒng)對(duì)命題Ai的基本可信度分配,m(Ai)為經(jīng)Dempster合并規(guī)則得到的基本可信度分配。由于測(cè)量系統(tǒng)的數(shù)據(jù)量很大,為準(zhǔn)確地對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別并為后續(xù)工作提供參考依據(jù),因此需對(duì)融合結(jié)構(gòu)要進(jìn)行優(yōu)化。由數(shù)學(xué)理論可以得知,多個(gè)證據(jù)合并的計(jì)算可由兩個(gè)證據(jù)合并遞推得到。圖2給出了優(yōu)化之后的融合結(jié)構(gòu),此種方法除了融合計(jì)算外,還可以對(duì)融合數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確的逆向分析。3提取和分類資源值空中目標(biāo)具有多種特征,本文以加速度、速度高度、爬升率及升限特征為基礎(chǔ)進(jìn)行實(shí)例分析。3.1速度來進(jìn)行區(qū)分空中目標(biāo)的加速度特征是基于空中目標(biāo)是否有明確的加速度來進(jìn)行區(qū)分。一般來說,軍用飛行器需要進(jìn)行機(jī)動(dòng)飛行,而民用飛行器等目標(biāo)則是依照固定的航線勻速飛行,因此根據(jù)空中目標(biāo)的加速度特征可以區(qū)分目標(biāo)類型。3.2智慧基礎(chǔ)訓(xùn)練空中目標(biāo)的飛行速度和高度組成飛行包線。一般而言,包線的范圍越廣,表明飛行器的性能就越好,在軍事上,表明飛行器的作戰(zhàn)能力就越強(qiáng)。在實(shí)踐中可以利用飛行包線建立飛行器的包線模型并將其細(xì)化,再對(duì)特征值進(jìn)行處理分析確認(rèn)目標(biāo)的類型。3.3跡傾角、升限和速度優(yōu)勢(shì)爬升率是飛行器在單位時(shí)間內(nèi)上升的高度,不同飛行高度的最大爬升率和最大航跡傾角是不同的。提高最大爬升率可以使飛行器迅速上升到所需要的高度。升限是飛行器能進(jìn)行平飛的最大飛行高度。對(duì)軍用飛行器來說,升限高有由高度優(yōu)勢(shì)用俯沖的辦法轉(zhuǎn)為速度優(yōu)勢(shì)的可能。運(yùn)用兩種特征值能對(duì)目標(biāo)的類型進(jìn)行初步判斷。4測(cè)量識(shí)別的融合決策以目標(biāo)A、B為例,對(duì)它們的特征值進(jìn)行處理,并根據(jù)融合結(jié)果進(jìn)行類型識(shí)別。將五個(gè)測(cè)量分系統(tǒng)設(shè)置在不同的方位對(duì)目標(biāo)進(jìn)行測(cè)量識(shí)別,并將得到的五個(gè)基本可信度分配進(jìn)行合并,再根據(jù)D-S融合決策規(guī)則進(jìn)行分別決策。表1、表2為D-S方法的數(shù)據(jù)融合結(jié)果。表中,“測(cè)量目標(biāo)”列為實(shí)際目標(biāo),數(shù)值為基本可信度分配?！皽y(cè)量分系統(tǒng)1”,…,“測(cè)量分系統(tǒng)5”各行分別為各測(cè)量分系統(tǒng)得到的對(duì)目標(biāo)的分析結(jié)果。從結(jié)果可以看出,D-S證據(jù)理論融合方法在根據(jù)目標(biāo)特征值進(jìn)行識(shí)別中的效果非常明顯。5測(cè)試的次數(shù)對(duì)識(shí)別效果的影