D-S多传感器信息融合

资 源 简 介

D-S多传感器信息融合

详 情 说 明

D-S理论（Dempster-Shafer理论）是一种处理不确定性和信息融合的数学框架，特别适用于多传感器系统中的决策问题。该理论通过引入信任函数（Belief Function）和似然函数（Plausibility Function），能够有效整合来自不同传感器的冲突或不确定信息。

在多传感器系统中，每个传感器提供的数据可能因环境噪声、测量误差或观测角度不同而产生不确定性。D-S理论通过组合规则（Dempster's Rule of Combination）将这些不确定信息合并，最终生成一个综合的信任度分布。这种方法比传统的概率统计更灵活，尤其在证据存在冲突时仍能提供合理的结果。

在MATLAB中实现D-S信息融合通常涉及以下步骤：首先定义识别框架（所有可能的假设集合），然后为每个传感器分配基本概率赋值（BPA）；接着利用Dempster组合规则递归融合各传感器的BPA；最后根据融合结果计算信任区间以支持决策。MATLAB的矩阵运算功能能高效处理组合规则中的交集运算，而可视化工具则有助于分析融合前后的信任分布变化。

D-S理论的优势在于其直接处理未知和冲突的能力，但计算复杂度会随识别框架增大而显著增加。实际应用中常需结合近似算法或优化技术，以平衡精度和实时性需求。