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基于机器人技术中间件(RTM)提出一种功能模块粒度划分评价方法.首先,结合模糊层次分析法(FAHP)获取模块功能与结构相关性指标的综合权重,构造系统相关矩阵,通过模糊树图聚类算法得到不同粒度下的机器人系统模块划分方案;以模块独立性为原则,构建各模块划分方案的内聚度与耦合度模型,并将其视为DS(Dempster-Shafer)证据理论的两个证据源,建立多属性决策矩阵;通过区间偏好排序法对决策方案的信...
基于DS证据理论的协作频谱感知改进方法
协作频谱感知 数据融合 DS证据理论 证据高度冲突
2014/3/24
提出了一种新的协作频谱感知方法,该方法采用DS证据理论。首先,在本地感知通过投影近似法分解感知结果以减少次级用户上报至融合中心的感知数据,从而降低协作带宽开销。其次,在融合中心根据次级用户证据矢量之间的距离计算可信度,以可信度为权重对每个次级用户的基本概率分配进行加权平均来减小高度冲突数据对检测性能的影响。仿真结果表明,该方法减少了协作感知的带宽开销,改善了数据高度冲突时的检测性能。
基于DS证据理论的多传感器目标识别信息融合方法
目标识别 信息融合 DS证据理论 权重
2012/4/1
多传感器目标识别系统中多个信息源之间证据高度冲突时, 采用传统的 D S证据理论进行信息融合有一定的缺陷。根据信息源间证据冲突的程度, 提出了一种新的证据融合算法, 该算法依据少数服从多数的原则, 首先根据信息源间冲突程度的计算出各信息源权重, 再采用 D S组合规则对加权后的信息进行组合。算例分析结果证明了该方法在用于多传感器目标识别系统的有效性和优越性。