基于效用理论的多传感器智能融合  

Multisensor Intelligent Fusion Based on Utility Theory

作　　者：郭丽梅[1] 罗大庸[1] 

机构地区：[1]中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410075

出　　处：《测控技术》2008年第9期1-2,10,共3页Measurement & Control Technology

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60474029)

摘　　要：信息融合系统应综合考虑获取信息所要求的资源、计算复杂度和时间所需要的最小成本,提出了基于效用理论的传感器智能融合技术,利用期望效用最大化的观点来选择传感器,并与证据理论相组合,应用于目标识别,仿真结果表明该方法的有效性。Information fusion system should minimize the associated costs in terms of computational complexity, time and required resources in acquiring the information. A multisensor intelligent fusion technology based on utility theory is proposed, which uses maximum expected utility to select sensors, it is combined with evidence theory and applied to target recognition. The simulation result indicates that this algorithm is effective.

关 键 词：效用理论 多传感器信息融合 证据理论 目标识别 

分 类 号：TP27[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]