(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210362639.9 (22)申请日 2022.04.07 (71)申请人 中国人民解 放军海军工程大 学 地址 430000 湖北省武汉市解 放大道717号 (72)发明人 王旋　狄鹏　陈童　胡斌　吴琴　 杨晶　张帆　 (74)专利代理 机构 武汉开元知识产权代理有限 公司 42104 专利代理师 刘琳 (51)Int.Cl. G06V 10/80(2022.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 一种基于多角度 度量的冲突证据融合方法 (57)摘要 本发明采用的技术方案是： 一种基于多角度 度量的冲突证据融合方法， 包括以下步骤： 将多 源传感器的测量信息转换为证据信息； 设定系统 辨识框架及其子集； 分别获取各证据的证据源 mass函数； 通过计算任意两个证据之间的Lance 距离确定 各证据的可信度； 通过计算各证据的信 度熵来度量各证据的不确定度； 通过专家打分确 定计算各证据的重要度； 通过各证据的可信度、 不确定度和重要度计算得到各证据的折扣系数， 并通过各证据的折扣系数对应修正各证据的证 据源mass函数； 采用Dempster合成规则计算各证 据的证据源mass函数得到最终融合结果。 本发明 从证据之间融合程度、 证据本身不确定度和重要 度考虑证据的有用信息， 合理地修正原始证据， 从而有效地融合冲突证据。 权利要求书2页 说明书16页 附图1页 CN 115272807 A 2022.11.01 CN 115272807 A 1.一种基于多角度 度量的冲突证据融合方法， 其特 征在于： 包括以下步骤： 将多源传感器的测量信息转换为证据信息； 设定系统辨识框架及其子集； 分别获取各 证据的证据源mas s函数； 计算任意两个 证据之间的Lance距离； 当某个证据与所有证据之间的Lance距离之和小于等于零， 则认为该证据为无冲突证 据， 且不对 该证据的证据源mass函数进行修正； 当某个证据与所有证据之间的Lance距离 之 和大于零， 则认为该证据为冲突证据， 且 对该证据的证据源mas s函数进行修 正； 对任一个证据的证据源mass函数进行修正的过程包括： 根据某一个证据与其他证据之 间的Lance距离确定该证据的可信度； 通过计算该证据的信度 熵来度量该证据的不确定度； 通过专家打分确定计算该证据的重要度； 通过该证据的可信度、 不确定度和重要度计算得 到该证据的折扣系数， 并通过 该证据的折扣系数对应修 正该证据的证据源mas s函数； 采用Dempster合成规则对无冲突证据的未修正的证据源mass函数和冲突证据的修正 后的证据源mas s函数进行计算， 得到最终融合结果。 2.根据权利要求1所述的一种基于多角度度量的冲突证据融合方法， 其特征在于： 根据 某一个证据与其 他证据之间的Lance距离确定该证据的可信度的过程包括： 计算任意两个证据之间的Lance距离， 根据任意两个证据之间 的Lance距离计算得到任 意两个证据之间的相 似度； 其中任意两个证据之间的Lance距离与相 似度的和为1； 根据某 个证据与其他所有证据的相似度计算得到该证据的可信度： 某个证据与其他所有证据的相 似度之和占其 他证据相似度总和的比例即为该证据的可信度。 3.根据权利要求1所述的一种基于多角度度量的冲突证据融合方法， 其特征在于： 通过 某个证据的信度熵来度量该证据的不确定度的过程包括： 根据设定的系统辨识框架 的子集， 获取某个证据对应的基本信任分配函数； 根据某个 证据对应的基本信任分配函数以及设定的系统辨识框架的子集中包含元素的个数计算该 证据的信度熵； 计算该证据的信度熵的指数形式后进行归一化处理获得该证据的不确定 度。 4.根据权利要求1所述的一种基于多角度度量的冲突证据融合方法， 其特征在于： 通过 专家打分确定计算该证据的重要度的过程包括： 根据专家经验对各证据的重要程度进行打分； 计算不同专家对不同证据的打分并进行 求和归一 化处理获得该证据的重要度。 5.根据权利要求1所述的一种基于多角度度量的冲突证据融合方法， 其特征在于： 通过 该证据的可信度、 不确定度和重要度计算得到该证据的折扣系 数， 并通过该证据的折扣系 数对应修 正该证据的证据源mas s函数的过程包括： 将该证据的可信度、 不确定度和重要度的乘积作为该证据的折扣系数； 对该证据的折 扣系数进 行进行归一化处理； 求取该证据对应的基本信任分配函数与归一化后的折扣系数 乘积的和， 作为修正后的证据的mass函数值； 利用修正后的证据的mass函数值修正该证据 的原始的证据源mas s函数。 6.根据权利要求1所述的一种基于多角度度量的冲突证据融合方法， 其特征在于： 采用 Dempster合成规则对无冲突证据的未修正的证据源mass函数和冲突证据的修正后的证据 源mass函数进行计算， 得到最终融合结果的过程包括： 应用Dempster合成原则分别将各证据的mass函数值合成N ‑1次， 得到最终的融合结果；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115272807 A 2最终的融合结果包括各个设定的系统辨识框架的子集对应的mass值； 其中N表示原始证据 的数量； mass值越 大表示支持该子集的程度越高， mass值最高的子集为最终支持的对象， 将 最终支持对象代 表的命题作为决策 结果输出。 7.一种计算机设备， 其特征在于： 包括存储器， 用于存储计算机程序； 和处理器， 用于执 行所述计算机程序， 以执行权利要求1 ‑6任一项所述的基于多角度度量的冲突证据融合方 法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115272807 A 3