文献类型：期刊文章

作　　者：周恩帆[1] 马俊[1] 周永杰[1] 王欠欠[1] 陈博行[1]

ZHOU En-fan;MA Jun;ZHOU Yong-jie;WANG Qian-qian;CHEN Bo-hang(School of Physics and Electronic Information Engineering,Qinghai Normal University,Xi'ning 810008,China)

机构地区：[1]青海师范大学物理与电子信息工程学院,西宁810008

出　　处：《小型微型计算机系统》

基　　金：国家自然科学基金项目(61761040)资助;教育部春晖计划项目(Z2015062)资助;青海省重大科技专项项目(2019-ZJ-A10)资助;青海省物联网重点实验室建设专项项目(2017-ZJ-Y21)资助。

年　　份：2022

卷　　号：43

期　　号：4

起止页码：795-800

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD_E2021_2022、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对多传感器网络中采集的数据存在的不确定性,提出了一种基于D-S证据理论的多传感器数据融合算法.该算法分同类数据融合和异类数据融合两步,首先对多传感器得到的数据取特征值,通过计算同种数据间的距离,得到信任函数并设置阈值剔除异常值,将得到的正常同类数据进行初步融合.其次,计算异类数据与各等级特征值间的距离,对得到的距离求支持度函数,进行基本概率分配,按照证据理论得到融合结果.经仿真分析得,该方法能够有效处理D-S理论中的冲突问题,从而得到较为准确的融合结果.

关 键 词：D-S证据理论 多传感器数据融合 支持度  基本概率分配  

分 类 号：TP274]