本文關鍵詞： 信息融合 航跡關聯(lián) 異常信源 決策理論　出處：《電子學報》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：航路飛行目標的屬性異常檢測是確保及時發(fā)現(xiàn)飛行異常的關鍵問題.常用的概率框架需要受到先驗信息的局限.可傳遞置信模型(Transferable Belief Model,TBM)不需要先驗信息,能高效處理異質信息,但是傳統(tǒng)的TBM無法處理時間上的不連續(xù)與不確定性,因此針對異常航路目標檢測問題,將馬爾可夫模型與TBM框架結合,建立了基于TBM的雙層融合架構,實現(xiàn)了多特征融合航路屬性異常檢測.第一層是通過對多屬性沖突信息的分析,實現(xiàn)對多特征的檢測,并通過特征貢獻度分析,對多特征信息進行打折后再融合;第二層是通過在時間序列上的指派融合,對比預測值和觀測值差異,檢測航路目標異常變化.仿真試驗驗證,在切換航路場景與偏離回歸場景中,相較動態(tài)證據(jù)推理方法,本文方法具有更好的決策準確性與時間精確度.
[Abstract]:Attribute anomaly detection of flight target is the key problem to ensure the detection of flight anomaly in time. The commonly used probability framework needs to be limited by prior information. The transferable Belief Model TBM does not need prior information and can efficiently process heterogeneous information. But the traditional TBM can not deal with the discontinuity and uncertainty in time, so to solve the problem of abnormal path target detection, a two-layer fusion architecture based on TBM is established by combining Markov model with TBM framework. The first layer is to realize the detection of multi-feature by analyzing the multi-attribute conflict information, and through the analysis of feature contribution degree, the multi-feature information can be discounted and then fused again. The second layer detects abnormal changes of air route targets by assigning fusion on time series, contrasts the difference between predicted values and observed values. Simulation results show that dynamic evidence reasoning method is better than dynamic evidence reasoning method in switching route scene and deviation regression scenario. This method has better decision accuracy and time accuracy.
【作者單位】： 西北工業(yè)大學自動化學院;光電控制技術重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金(No.61135001,No.61374023,No.61374159) 航空科學基金(No.20125153) 光電控制技術重點實驗室和航空科學基金聯(lián)合資助(No.20125153027)
【分類號】：V328

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