[發明專利]基于時域證據融合的目標識別方法

在審

• 申請號: 202310267935.5
• 申請日: 2023-03-17
• 公開（公告）號: CN116484311A
• 公開（公告）日: 2023-07-25
• 發明（設計）人: 付春玲;張子寒;蘇玉潔;王凱歌;陳鴻宇;蔣濤
• 申請（專利權）人: 河南大學
• 主分類號: G06F18/25
• 分類號: G06F18/25
• 代理公司: 鄭州芝麻知識產權代理事務所(普通合伙) 41173
• 代理人: 張丹丹

本發明涉及目標識別技術領域，具體涉及基于時域證據融合的目標識別方法，該方法包括：獲得多個時刻的信息，將證據視為向量，通過可見圖算子結合歷史信息得到連接點數目后依此得到下一時刻預測信息，于下一時刻獲得更新信息后，計算預測信息集合與更新信息集合的證據方差，根據證據方差處理并給出更新信息與預測信息的權重系數，對其進行加權處理。處理后的新證據為時域參考信息。求取歷史累計信息與更新信息同時域參考信息之間差異度，利用差異度進行可靠性評估，將可信度衰減因子賦予低可靠性一方進行證據折扣，結合馬爾科夫模型進行DS融合。本發明通過可靠性評估引導時域融合，實現了時域目標識別，提高了目標識別的準確度與抗干擾能力。

技術領域

本發明涉及目標識別技術領域，具體涉及基于時域證據融合的目標識別方法。

背景技術

目前，目標識別技術已經具有將不同時刻傳感器獲取的特征數據轉化為決策數據進行處理和分析的能力，然而受到外部環境和傳感器自身性能的影響，單測量周期內傳感器收集的信息往往存在誤差，甚至可能存在收集錯誤信息導致做出錯誤決策的情況。因此，為了獲取實時、準確并且有效的信息，從而對目標屬性特征進行判別，往往需要綜合利用多時間節點獲取信息進行時域信息融合。Dempster-Shafer(DS)證據理論的本質是對概率論的一種推廣，該理論將其所判決問題中所有互不相容結果構成的完備集合稱為辨識框架，并于辨識框架冪集上建立了基本概率指派函數。相較于概率論的嚴格公理體系，DS證據理論的公理體系寬松，能夠有效使用非精確概率進行不確定性建模，同時，證據理論擺脫了對先驗信息的依賴，在一定程度上彌補了貝葉斯推理方法的短板，在不確定性信息的表述和推理過程中具有很大優勢。

雖然基于證據理論的時域信息融合受到了研究者的廣泛關注，但目前仍缺乏針對性的時域證據組合方法，為了實現時域證據融合，存在方法在證據的可信度會隨著時間推移而降低的假設前提下，針對傳感器信息時間間隔提出了基于可信度衰減模型的時域證據序貫組合法，卻未能考慮輸入證據失真的情況。存在方法通過考慮可靠性的時域證據組合，來處理時域證據沖突問題，該方法只是通過自設閾值進行判別，忽視了時域信息融合的貫序性和動態特性，從而導致目標識別的準確度低下，抗干擾能力弱。存在方法在直覺模糊框架內提出一種基于復合可靠度的時域證據組合方法，定義了一種基于可靠度的直覺模糊數排序方法進行時域評可靠性估，但其可靠性分析方法同樣未能充分利用時域證據的相互關系，從而導致目標識別的準確度低下，抗干擾能力弱。

發明內容

本發明的內容部分用于以簡要的形式介紹構思，這些構思將在后面的具體實施方式部分被詳細描述。本發明的內容部分并不旨在標識要求保護的技術方案的關鍵特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保護的技術方案的范圍。

為了解決目標識別的準確度低下的技術問題，本發明提出了基于時域證據融合的目標識別方法。

本發明提供了基于時域證據融合的目標識別方法，該方法包括：

獲取由至少兩個互斥元素構成的目標識別辨識框架，對目標識別辨識框架中各元素進行任意組合，得到冪集；根據冪集，確定測量信息相對應的證據焦元的基本概率賦值，并將每個時間節點預先獲取的證據，作為證據序列；

根據證據序列，確定時域預測證據；

根據時域預測證據，確定時域參考證據；

根據時域參考證據，判斷給出的可信度折扣；

根據證據焦元的基本概率賦值和可信度折扣，對歷史累計融合證據和更新證據進行折扣運算；

根據可信度衰減模型，對進行折扣運算后的歷史累計融合證據和更新證據進行融合，生成目標識別結果。

進一步地，所述獲取由至少兩個互斥元素構成的目標識別辨識框架，對目標識別辨識框架中各元素進行任意組合，得到冪集；根據冪集，確定測量信息相對應的證據焦元的基本概率賦值，并將每個時間節點預先獲取的證據，作為證據序列，包括：