基于模糊集與統(tǒng)計理論的多傳感器數(shù)據(jù)融合算法研究.pdf

1、多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)在軍事和民用領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，是目前熱門的研究領(lǐng)域之一。本文以多傳感器數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)為研究對象，以數(shù)據(jù)融合算法為側(cè)重點主要做了如下工作:
　　 首先，針對現(xiàn)有融合算法需要設(shè)定數(shù)據(jù)的融合上限，而上限值的設(shè)定則往往來至于主觀經(jīng)驗，選取的不同的上限會有不同的融合結(jié)果，這就影響了融合結(jié)果的準確性和穩(wěn)健性。對于這一問題，本文提出了一種基于最優(yōu)融合集的多傳感器數(shù)據(jù)融合算法，通過定義最優(yōu)融合集來獲取有效觀測數(shù)據(jù)，然后利用融

2、合度矩陣計算并合理分配每個傳感器權(quán)重系數(shù)，最后得出融合估計算式，應(yīng)用實例和仿真實驗均驗證了算法的有效性。
　　 其次，針對經(jīng)典D-S證據(jù)理論無法有效融合高度沖突證據(jù)的問題，本文在國內(nèi)外學(xué)者研究成果的基礎(chǔ)上，提出一種新的證據(jù)合成算法。該算法綜合了基于修改原始證據(jù)和基于修改Dumpsters合成規(guī)則兩類方法的優(yōu)點。充分挖掘證據(jù)間的一致性信息和沖突信息，不僅綜合考慮了證據(jù)間一致性信息和沖突信息，而且在沖突證據(jù)權(quán)重分配時充分考慮了證據(jù)源

3、的可靠性，提高了融合精度，降低了決策風(fēng)險。實驗結(jié)果表明，與其他方法相比新方法更能客觀地反映證據(jù)的可信度，具有較快的收斂速度，融合結(jié)果也更符合實際情形。
　　 最后，將基于最優(yōu)融合集的融合算法和新的沖突證據(jù)合成方法分別作為融合系統(tǒng)中局部融合中心和全局融合中心的核心算法，構(gòu)造了融合系統(tǒng)的二級融合模型，并分別對溫室中番茄和草莓栽培環(huán)境因子進行監(jiān)控，對溫室內(nèi)部環(huán)境現(xiàn)狀作出準確判斷，進而根據(jù)判斷實施相應(yīng)的調(diào)控，以確保溫室作物在適宜的環(huán)境中