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    基于灰關(guān)聯(lián)分析和證據(jù)理論的多傳感器目標(biāo)識別方法

    2013-08-22 08:02:34潘智宗
    科技視界 2013年7期
    關(guān)鍵詞:賦值區(qū)間關(guān)聯(lián)

    潘智宗

    (中國人民武裝警察部隊(duì)工程大學(xué) 信息工程系,陜西 西安 710086)

    0 引言

    在振動傳感器對橋梁、倉庫等進(jìn)行監(jiān)視和戰(zhàn)場探測等應(yīng)用中,目標(biāo)識別是重要的環(huán)節(jié)之一。由于信號到達(dá)傳感器陣列的時間和幅值不同,即使是同一種目標(biāo)運(yùn)動引起的振動信號在同樣的檢測范圍內(nèi)得到的信號都會有較大的差別。因此,各傳感器提供的信息往往包含著大量的不確定性,給快速識別目標(biāo)類型帶來了很大困難。信息融合技術(shù)可以綜合多個傳感器的數(shù)據(jù)來確定目標(biāo)的特征參數(shù),但單一的數(shù)據(jù)融合方法具有局限性,不能很好地解決干擾存在下的目標(biāo)分類識別問題。為了提高目標(biāo)識別的正確率,本文提出了一種基于改進(jìn)的灰關(guān)聯(lián)分析和證據(jù)理論的振動目標(biāo)識別方法。先由改進(jìn)后的灰色聯(lián)分析法得出各傳感器的基本概率賦值,再利用基于基本概率賦值的決策準(zhǔn)則來識別振動源的類型。

    1 改進(jìn)的灰關(guān)聯(lián)算法

    灰關(guān)聯(lián)分析是按發(fā)展趨勢進(jìn)行分析,對樣本量大小沒有太高的要求,分析時也不需要典型的分布規(guī)律,且分析結(jié)果一般與定性分析相吻合。因而采用灰關(guān)聯(lián)分析方法對現(xiàn)有少量偵查數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析,可為實(shí)時、準(zhǔn)確地進(jìn)行輻射源識別提供理論基礎(chǔ)和數(shù)學(xué)依據(jù)。

    但傳統(tǒng)的灰色關(guān)聯(lián)算法也有其自身的局限性。例如,特征指標(biāo)權(quán)重的選取是人為給定的,主觀因素較大,過于經(jīng)驗(yàn)化和絕對化;灰關(guān)聯(lián)分析是針對數(shù)據(jù)精確數(shù)的情形,不能體現(xiàn)出傳感器獲得的信息是模糊、不確定的特點(diǎn)。為此,本文以區(qū)間數(shù)來表征目標(biāo)類型的特征指標(biāo)值和傳感器測量值,利用區(qū)間灰關(guān)聯(lián)度和熵權(quán)提出了一種不確定融合算法。

    1.1 區(qū)間灰關(guān)聯(lián)

    針對傳感器目標(biāo)識別問題,設(shè)其目標(biāo)類型集為:s={s1,s2,……,sm},每個目標(biāo)類型包含的特征指標(biāo)集為:p={p1,p2,……,pm}。針對目標(biāo)類型 si按屬性 pj進(jìn)行測量,得到 si關(guān)于 pj的屬性值為區(qū)間數(shù)從而構(gòu)成特征指標(biāo)矩陣:

    由此可得識別目標(biāo)類型與待識別目標(biāo)距離矩陣為D=(dij)m×n,其中

    則根據(jù)灰色關(guān)聯(lián)理論,區(qū)間灰關(guān)聯(lián)系數(shù)可定義為:

    由(4)式可得,各目標(biāo)類型與未知目標(biāo)X的區(qū)間灰關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣為 ξ=(ξij)m×n

    若特征屬性權(quán)重向量 W={w1,w2,…,wn}已知,則目標(biāo)類型 si與 X的區(qū)間灰關(guān)聯(lián)度為:

    γi反映了X與si的相似程度,γi越大,表明X與si越相似,即未知目標(biāo)X屬于目標(biāo)類型si的可能性越大。本文中權(quán)重的確定采取文獻(xiàn)[4]的熵權(quán)法獲取。

    2 證據(jù)理論的基本知識

    2.1 證據(jù)組合規(guī)則

    假設(shè)輻射源識別框架為 U={R1,R2,…,Rn},其中 Ri代表不同類型的輻射源。D-S證據(jù)理論用識別框架 U表示所感興趣的命題集,它定義識別框架 U上的基本概率賦值函數(shù)m:2U→[0,1],滿足:

    式中,命題 A是 U的非空子集,稱為焦元,m(A)反映了對命題 A信任的程度。

    如果m1,m2,…,mn是在同一識別框架 U上根據(jù)n個獨(dú)立振動傳感器的證據(jù)所獲得的基本概率賦值函數(shù),則可以利用式(8)的Dempster組合規(guī)則計(jì)算出這n個證據(jù)共同作用下的基本值函數(shù):

    2.2 基于基本概率賦值的判決準(zhǔn)則

    用證據(jù)理論組合證據(jù)后如何進(jìn)行決策,是與具體應(yīng)用密切相關(guān)的問題。常用的決策方法有基于信任函數(shù)的決策、基于基本小風(fēng)險(xiǎn)的決策。本文在融合不同振動傳感器的證據(jù)后,采用基于基本概率賦值的決策,來識別不同類型的輻射源。假設(shè)U是識別框架,m是利用Dempster組合規(guī)則將n個不同電子偵察傳感器的證據(jù)融合后的基本概率賦值。

    假設(shè)存在?A1,A2?U,滿足:

    若有

    則A1為最終的輻射源識別結(jié)果,其中ε1、ε2為預(yù)先設(shè)定的門限,m(U)表示不確定結(jié)果的基本概率賦值。

    3 目標(biāo)識別算法的步驟

    綜合上述分析,下面給出基于多傳感器多特征的目標(biāo)識別算法,其具體步驟如下:

    3.1 由(1)式得到各傳感器對應(yīng)的增廣特征指標(biāo)矩陣

    3.2 由(3)式得到距離矩陣

    3.3 由(4)式得到區(qū)間灰關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣

    3.4 利用(6)和(7)式得到屬性權(quán)重向量

    3.5 由(5)式得到各目標(biāo)類型與未知目標(biāo)X的區(qū)間灰關(guān)聯(lián)度

    3.6 獲取基本概率賦值函數(shù),其公式如下:

    其中,m(U)是不確定結(jié)果的基本概率賦值。

    3.7 根據(jù)Dempster組合規(guī)則融合多個證據(jù)體基本概率賦值

    3.8 根據(jù)(8)和(9)做出判決

    4 應(yīng)用舉例

    假設(shè)振源識別框架為U={大車,小車,人},選取過零數(shù)、信號功率譜和信號持續(xù)時間作為特征參數(shù)。參考數(shù)列通過各傳感器的實(shí)時探測獲取,比較數(shù)列為振源數(shù)據(jù)庫中各振源數(shù)據(jù)。表1給出了U中各振源的特征參數(shù),表2為3個振動傳感器獲得的對大車的3組測量值θij和標(biāo)準(zhǔn)方差δij(括號內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)方差)。

    表1

    由此便可以上述方法計(jì)算出各傳感器的對于各目標(biāo)類型的基本概率賦值及證據(jù)融合后的結(jié)果,如表2所示。

    在表2中根據(jù)三個傳感器的基本概率賦值進(jìn)行證據(jù)融合,最終得到判決結(jié)果是大車。由此可見,本算法通過灰關(guān)聯(lián)理論和D-S證據(jù)理論融合了多個傳感器的數(shù)據(jù)來確定目標(biāo)的特征參數(shù),克服了單一的數(shù)據(jù)融合方法具有局限性,能有效地解決干擾存在下的目標(biāo)分類識別問題。

    表2

    5 結(jié)束語

    本文提出了通過區(qū)間灰色關(guān)聯(lián)算法獲取多個傳感器證據(jù)的基本概函數(shù),根據(jù)證據(jù)理論融合多個傳感器的證據(jù),采用基于基本概率賦值的決策準(zhǔn)則來識別振動源的方法。該方法將傳感器的測量值和目標(biāo)特征參數(shù)模糊化,用區(qū)間數(shù)來表達(dá)不確定性,提出了基于區(qū)間灰色關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)融合方法,利用熵權(quán)克服了傳統(tǒng)方法中屬性權(quán)重選取的主觀性問題,使得目標(biāo)識別結(jié)果具有可信度高、更加符合實(shí)際的優(yōu)點(diǎn),為解決多傳感器信息融合問題提供了新的途徑。

    [1]李楠,曲長文,等.灰色關(guān)聯(lián)理論在輻射源識別中的應(yīng)用[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào),2009(78):96-98.

    [2]Da R,Lin C F.A new failure detection approach and its application to GPS autonomous integrity monitoring[J].IEEE Trans.on Aerospace and Electronic Systems,1995,31(l):499-506.

    [3]趙艷玲,門麗潔.基于灰色關(guān)聯(lián)分析的艦船目標(biāo)分類識別[J].艦船科學(xué)技術(shù),2009,31(10):36-38.

    [4]林云,司錫才,等.改進(jìn)灰色關(guān)聯(lián)算法在輻射源識別中的應(yīng)用[J].通信學(xué)報(bào),2010,31(8A):166-171.

    [5]劉君華,湯曉軍,等.智能傳感器系統(tǒng)[M].西安:西安電子科技大學(xué)出版社,2010.

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