考慮決策者時序偏好的時域證據融合方法.doc

考慮決策者時序偏好的時域證據融合方法
摘 要:針對時域不確定信息的融合難題,為充分體現時域信息融合的動態性特點和時間因素對融合的影響,在證據理論的基礎上,提出一種考慮決策者時序偏好的時域證據融合方法。首先將決策者對時序的偏好融應用。在實際應用中,信息源獲取的原始信息可能存在非完備性,多源信息之間也可能存在矛盾性,這些都將導致融合結果存在很大的不確定性。因此,需要使用不確定信息處理的理論和方法,對非完備信息進行有效融合,這對融合效果的提升具有重要意義[1]。在眾多可用于處理不確定信息的理論和方法中,證據理論以基本概率分配函數及其相關函數為基礎[2-3],可以從多個角度合理量化信息中包含的不確定性,具有兼備主觀性與客觀性的優點。證據理論中的Dempster規則及相關改進方法也可以在決策層實現不確定信息的有效融合。此外,在融合不確定信息的過程中,證據理論基本擺脫了對先驗信息的依賴。由于以上優點,證據理論在決策層融合識別中得到了廣泛應用[4-10],一方面,研究者結合具體應用背景,對證據理論中的不確定性度量、沖突證據組合、證據可靠性評估等問題開展了研究[4-6];另一方面,證據理論與其他不確定性理論之間的關系也受到了廣泛關注[7-10]。
目前基于證據理論的不確定信息融合大都是圍繞多源不確定信息開展的,是基于證據理論對特定時刻多信息源提供的不確定信息進行融合,可以稱之為空域證據融合。在空域證據融合中,所有證據源都是在特定時刻一次性全部獲得的,它們參與融合的順序沒有差別。目前針對證據組合方法的改進主要是針對空域證據融合。然而,對于復雜的信息融合系統而言,不可能在一個時間節點一次性地完成所有信息的獲取與融合,因此需要對多個時間周期內的不確定信息依次進行融合。與空域證據融合相對應,對單一信息源在多個周期內獲得的證據進行的融合稱為時域證據融合。在時域證據融合中,各個證據是按時間順序依次參與融合的,時間因素對時域證據融合的結果有較大影響。 在空域證據融合方法研究的基礎上,時域證據融合也逐漸受到研究者的關注[3-7]。20世紀90年代,Hong等[12]對空域證據與時域證據的綜合融合問題進行了研究,提出了三種時空信息融合模型,包括遞歸集中式融合模型、遞歸分布式無反饋融合模型和遞歸分布式有反饋融合模型,對比分析了三種融合模型的特點;但是并沒有針對時域證據的特點給出具體的融合方法?；趯@三種融合模型的改進,洪昭藝等[13]提出了一種新的混合式模型用于時空信息融合;但對時域信息進行融合時運用的是經典Dempster規則。
基于遞歸集中式融合模型,劉永祥等[14]以反導作戰為背景,參考導彈防御系統配置,建立了基于時空信息序貫融合的目標綜合識別模型,將專家知識、環境信息以及測量信息對目標識別的影響共同納入綜合識別流程。該模型首先對所有傳感器當前時刻的識別結果進行空域融合,然后將當前時刻的空域融合結果與前一時刻的累積融合結果進行時域融合。在時域融合中,直接使用Dempster規則進行融合。由于Dempster規則在融合沖突較大的證據時會獲得不合理結果,所以該模型的魯棒性并不好。吳俊等[15]基于多平臺多雷達目標識別系統提出了三級信息融合架構,在進行時域融合時,也是基于Dempster規則和證據折扣運算,只是折扣因子的確定是基于時域證據之間的相互關系。Fan等[16]在對時域證據推理進行研究時,基于時域證據之間的相互關系對時域證據的可靠度進行評估,雖然考慮了時域證據的動態性特點,但是沒有體現時間因素對融合結果的影響。
通過以上分析可以發現,時域證據組合方法融合的研究大都是在空域證據融合的基礎上開展的,缺乏針對性,不能充分反映時域證據融合的動態性和序貫性特點,時間因素對時域證據融合的影響規律更是鮮有涉及。時域證據融合還有待于進一步的深入研究,有必要基于時域信息的特點有針對性地構建有效的時域證據融合框架。
時域證據融合的鮮明特點在于不確定信息序列的順序對融合結果有顯著影響,即在融合過程中需要考慮時間因素的作用。本文將基于時域證據序列的特點,提出一種基于時序重要度因子的時域證據融合方法,在確定時序重要度時,需要區分歷史信息與新信息的可靠度因子,因此需要結合決策者對時序信息的偏好來確定時序重要度。
1 證據理論
證據理論是基于一個非空、有限的離散集合構建起來的,集合中的元素由關于某一問題領域的一系列互斥且詳盡的命題假設組成,稱該集合為辨識框架,用Ω表示。
證據理論的相關運算一般在Ω的冪集上進行,用2Ω表示Ω的冪集,其中包含Ω的所有子集。當Ω中有n個元素時,它的冪集2Ω包含2n個元素。2Ω中的每個元素稱為Ω的一個基元,只包含一個元素的基元稱為單子集。
設Ω為一辨識框架,A是Ω的子集,