论文摘要：多传感器目标识别

近年来多传感器信息融合理论及其应用技术研究得到了快速的发展，已经成为一个重要的研究领域，基于信息融合的目标识别技术成为国内外研究的热点。实际应用中往往需要处理冲突证据，因此对证据理论的研究和改进是摆在众多学者面前的一个重要课题。本文对证据理论进行研究和改进，以解决多传感器系统中的目标识别问题。本文介绍了信息融合、属性融合和属性关联的相关概念；基于对信任函数的相容性关系的解释，介绍了一个适用于各种不确定性的通用证据模型的建立过程，该模型的建立过程与其他针对具体应用背景的证据建模方法相比，适用范围更加广泛；介绍了D-S证据理论和DSmT（Dezert-Smarandache Theory）两种在不同识别框架下的证据理论；分析几种常见的Dempster规则的证据组合方法，介绍了通用的组合方法规则。在DSmT理论的框架下，给出一种基于DSmT框架下改进的证据组合方法，选取一些典型特例对本方法的性质进行了简单分析；最后根据上述理论研究进行目标识别仿真，作出仿真分析。

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