一种新的度量证据相似性测度方法*

胡丽芳，初军田，陈国玖，孙振华（　北京系统工程研究所，北京　000；2　海军装备研究院，北京　02249）

一种新的度量证据相似性测度方法*

胡丽芳1，2，初军田1，陈国玖1，孙振华1
（1北京系统工程研究所，北京100101；2海军装备研究院，北京102249）

当证据强冲突时，D-S证据理论会因其归一化过程产生与常理相悖的结果。针对该问题，通过引入相似性测度，对证据源进行特征提取，提出了基于证据相似性测度的目标识别方法。仿真实验表明在传感器受干扰时新方法比别的方法能更快的识别出目标，并且提高了合成证据的可靠性和合理性。

D-S证据理论；冲突证据；目标识别

0　引言

针对多传感器综合处理系统的不确定性问题，很多不确定性方法被越来越广泛的应用［1］，如贝叶斯方法、D-S证据理论［2］、DSmT［3-4］等。其中D-S证据理论由于其不需要先验信息是被运用最广泛的，它面向识别框架中基本命题的幂集，适用于不同层次的传感器测量，因此是适合多传感器综合处理系统信息融合的一种较好的不确定推理方法。但是当证据高度冲突时，D-S证据理论完全失效。针对这种情况，Dezert 和Smarandache等学者在2002年提出了 DSmT［3］。DSmT可以很好的解决证据矛盾时的证据组合问题，但是在很多情况下DSmT框架中主焦元的赋值函数难以快速收敛。国内外很多专家学者对D-S证据理论进行研究，代表性人物有 Yager［5］、孙全［6］、Murphy［7］、邓勇［8］等人。

文中在Murphy、邓勇的基础上提出了基于证据相似性测度的目标识别方法，新方法能较好的解决多传感器综合处理系统不能处理冲突证据的问题，使得高冲突证据的证据合成结果更为合理。……