公开(公告)号：CN116738365A

公开(公告)日：2023-09-12

申请号：CN202310712732.2

申请日：2023-06-16

Applicant: 中国工程物理研究院计算机应用研究所

Inventor： 郭兴林 ,  张谊 ,  邓霏 ,  漆莲芝 ,  孙振晓 ,  周昱瑶

IPC: G06F18/25 ,  G06F18/20 ,  G06F18/21 ,  G06F18/2115

Abstract: 本发明涉及多源信息融合相关技术领域，尤其为一种基于Pignistic概率转换和奇异值分解的证据冲突度量方法，包括以下步骤，步骤一：建立信息融合辨识框架Θ，采集传感器数据构建证据基本概率分配函数(BPA)；步骤二：建立证据基本概率分配函数矩阵M和焦元Pignistic概率转换矩阵P，对M进行Pignistic概率转换，将证据焦元差异映射到信度差异上，得到证据基本信任函数矩阵M′；步骤三：根据证据基本概率分配函数矩阵M和基本信任函数矩阵M′，构建了证据复合信任函数矩阵M″；步骤四：对证据复合信任函数矩阵M″进行奇异值分解，根据证据矩阵的相似特性和冲突特性，将矩阵空间划分为相似子空间S和冲突子空间N，将冲突子空间奇异值和与相似子空间奇异值之比作为证据冲突度量因子GSVD。本发明克服了传统证据冲突度量方法适应性差、准确性低、稳定性差的问题，提升了证据理论在信息融合领域运用的准确性。