一种用于目标识别的决策概率转换方法
【专利摘要】本发明属于信息处理【技术领域】，具体涉及一种用于目标识别的决策概率转换方法。本发明包括：确定识别框架，获得框架下识别目标的基本概率分配；计算出每个识别目标Xi的决策概率P1(Xi)，i＝1,2,...,n：计算出每个识别目标Xj的决策概率P2(Xj)，j＝1,2,...,n；按照D-S证据融合规则对P1(Xi)和P2(Xj)进行融合，得出每个识别目标Xp最终的决策概率P(Xp)。本发明利用单目标命题在多目标命题中的信度比和似然度比分配不确定信息，分配依据比较客观，能够合理地分配不确定信息。通过D-S证据融合规则对基于信度比和似然度比计算出的决策概率进行融合，使转换态度既不乐观也不保守，得到的结果更加合理有效。本发明不涉及复杂的高阶运算，计算量小，便于操作。
【专利说明】一种用于目标识别的决策概率转换方法
【技术领域】
[0001]本发明属于信息处理【技术领域】，具体涉及一种用于目标识别的决策概率转换方法。
【背景技术】 [0002]在高技术战争中，对敌方来袭目标的有效探测和预警，对战场目标的高清晰侦察和监视，都要求武器系统能够全天候、远距离、快速准确地识别目标，为决策系统提供有力的决策支持。目标识别技术在现代战争中有着巨大的军事应用价值，已经成为当今智能武器系统的重要支撑技术，世界各国都在投入大量的人才和经费进行深入的研究。目标识别的主要方法是利用雷达传感器、红外传感器等探测工具对识别区域进行探测，通过检测目标特征得到识别目标的一些基本概率分配(Basic Probability Assignment, ΒΡΑ),然后根据ΒΡΑ判别目标，用于辅助决策。但往往传感器对特征相似的目标不能准确识别，这就会得到一些含有多个目标命题的ΒΡΑ。所以，为了能够合理地做出决策，需要将多目标命题上的ΒΡΑ分配给单目标命题，以便得到合适的决策概率。因此，需要对ΒΡΑ进行决策概率转换。
[0003]目前，在对ΒΡΑ进行决策概率转换的方法中，有的方法是将多目标命题上的ΒΡΑ均分到单目标命题上，容易造成信息损失，不利于决策。有的方法只考虑了似然函数对转换过程的影响，而没有考虑信度函数的影响，这是不全面的。有的方法可以根据不同的转换态度选择合适的转换方法，适用范围比较广，但是转换态度的选择缺少客观依据。
【发明内容】
[0004]本发明的目的在于提供一种使决策者更合理、准确、快速地做出决策的用于目标识别的决策概率转换方法。
[0005]本发明的目的是这样实现的:
[0006]( 1)确定识别框架，获得框架下识别目标的基本概率分配；
[0007]通过雷达传感器确定的识别框架θ = {Χ1； Χ2，...，XJ，X1； X2，...，Xn为雷达传感器所观测到的识别目标，在识别框架下有k个基本概率分配
【权利要求】
1.一种用于目标识别的决策概率转换方法，其特征在于，包括以下步骤:(1)确定识别框架，获得框架下识别目标的基本概率分配；通过雷达传感器确定的识别框架? = {Xi, x2，...，xn}，Xi，x2，...，xn为雷达传感器所观测到的识别目标，在识别框架下有k个基本概率分配叫m1(.)，m2 (.)，...，mk(.): 2Θ — [0，1]，且满足
【文档编号】G06F19/00GK103745117SQ201410029323
【公开日】2014年4月23日 申请日期:2014年1月22日 优先权日:2014年1月22日
【发明者】赵玉新, 贾韧锋, 杜雪, 刘厂, 宋凯, 吴迪, 常帅, 李旺 申请人:哈尔滨工程大学