基于D-S证据理论的目标属性辨识研究

D—S证据组合理论已经成为不确定性推理的一种重要方法，基于该理论的多传感器决策层信息融合已得到广泛应用。本文在简要介绍D—S证据组合理论框架基础上，阐述了基于D—S证据组合理论的信息融合一般步骤及决策层判决方法；分析了发生证据严重冲突时，Dempster证据组合规则出现的不可靠和不合理的本质原因，介绍了针对D—S证据组合规则进行修正的几种主要方法；最后，提出了需要继续深入探讨的问题。     

信息融合图像识别算法及其在三维飞机图像识别中的应用研究

将D S证据推理与不变矩理论相结合,提出了信息融合图像识别算法,并应用于三维飞机图像的识别。构造了基本置信指派函数,建立了分类规则,针对Dempster组合规则只适用于高置信度、低冲突性的情况,应用可解决证据冲突的加权分配冲突法及吸收法,完成了三维飞机图像识别的仿真,比较了3种组合规则的识别效果,结果表明吸收法识别率最高。     

基于改进证据理论的导弹故障诊断方法

文章在阐述D-S证据理论基本概念、合成规则和推理过程的基础上,研究了新的冲突权重分配方法和改进的冲突证据合成方法,并建立了导弹装备故障诊断推理模型,实例验证该模型的有效性。     

航空发动机内窥检测智能诊断专家系统

内窥检测在航空发动机维护中得到广泛应用,但是目前的人工检测方式已经难以满足民航业的需求,将智能诊断专家系统引入到航空发动机内窥故障检测中,并集合了基于规则的专家系统和基于案例的专家系统的优点．研究了一种航空发动机内窥检测智能诊断混合专家系统,该系统首先对处理后的内窥图像进行规则推理,若无法找到匹配规则再转入案例推理,直至给出故障诊断结果和维修策略。通过实验检验,专家系统可以准确、快速地给出诊断结果。     

面向航天器在轨管理的混合智能诊断系统设计

针对目前航天器专家系统普遍存在的"知识获取瓶颈"、"处理效率低"、"知识结构直观性差"等问题,介绍了一种新的混合智能诊断系统。该系统在使用基于规则推理进行故障征兆识别的基础上,一方面利用案例推理技术实现故障的快速诊断;另一方面利用故障树分析法给出详细的推理过程和推理结果。文中介绍了这种混合智能诊断系统的系统构成、诊断流程和推理算法。     

航空发动机内窥故障诊断专家系统研究

采用BP神经网络准确识别内窥故障信息,并且建立综合基于规则推理和基于案例推理的混合专家系统,对内窥故障进行智能诊断。实验结果证明,该专家系统能快速有效地给出损伤评估和维修策略。     

基于多Agent卫星遥测数据实时监测与诊断技术

为了提高根据遥测数据进行卫星故障诊断的速度与精度,提出了集成多信号模型诊断Agent、模糊诊断Agent以及专家系统诊断Agent等多Agent监测与诊断系统。多信号模型诊断Agent,采用模糊阈值进行监测,并引入可信度因子对Deb原实时诊断推理方法做了改进,解决了Deb方法可能因虚警而导致的诊断结果冲突的问题。模糊诊断Agent采用Mamdani算法,能给出部件故障的可能性。专家系统诊断Agent采用基于规则的产生式系统,同时采用加权不确定推理解决了规则的不确定性问题。研究了3种诊断Agent的协作方式,采用D-S证据理论对各Agent的诊断结果进行决策融合,给出故障元件的置信区间。通过某卫星仿真遥测数据验证,该集成诊断系统充分利用了各种诊断方法的优点,诊断精度高且速度快(一般诊断时间小于0.3秒,PIII800/256M计算机),适用于卫星地面站对卫星遥测数据进行自动实时在线监测与诊断推理。     

基于改进证据网络的空战动态态势估计方法

针对无人机空战态势估计既需要综合考虑多类型因素影响,又需要具有不确定性推理能力的特点,建立了一种基于改进证据网络的动态态势估计模型并设计了威胁等级评估推理方法。首先,考虑空战决策时间较短的特点,提出变量框架等级缩减方法以提高网络运行效率;然后,针对空战态势信息具有大不确定性的特点增加冲突数据自适应融合算法以及网络证据的时间序列预测,提高证据的合理性;最后,引入时空融合思想和变权机制将前一时刻的威胁信息作为评判后一时刻威胁的重要标准,应用威胁在时间维度上的递归合成增加信息在时间方向的传递,改善了由于证据失真引起的评估结果的不合理性问题,并通过仿真验证了该方法的有效性。     

基于规则和故障树的故障案例库构建方法研究

基于案例推理的故障诊断方法适用于经验丰富的决策环境,在飞机维修保障领域应用广泛,但由于缺乏解析模型和诊断规则的支持,难以满足复杂故障诊断要求。而故障树分析法建立在设计原理的基础上,可信度高。为了提高故障诊断效率和准确性,以实现基于规则和故障树模型与基于案例推理相融合的诊断方法为目的,研究案例的组织和案例库的构建。根据飞机维修保障实际需求,采用基于故障树分析的方法,结合故障诊断推理规则,建立飞机故障诊断模型;将模型和经验知识相结合,提出一种基于规则和故障树的案例库构建方法,进一步完善基于案例的推理机制,提高故障诊断的精确性和有效性。该案例库已应用于飞机故障诊断系统,实现了交互式故障诊断和排故引导,验证了研究方法的可行性。     

某型飞机环控系统故障诊断系统设计

针对飞机环控系统故障的复杂性与不确定性以及单一故障诊断方法存在的缺陷,设计了融合案例推理(CBR)和规则推理(RBR)的某型飞机环控系统故障诊断系统。提出了以CBR为前导,RBR为后置补充的故障推理模式,并在此基础上对案例特征权值、相似度计算以及规则知识表示进行优化设计,提高了系统诊断的效率和准确率。     

证据冲突下自适应融合目标识别算法

 利用证据理论对空中目标识别系统的观测信息融合时,Dempster规则对低冲突信息的融合结果较为理想,但无法对高冲突信息有效融合。Dubois &; Prade(DP)规则及证据折扣法可对高冲突信息进行合理融合。为使不同融合方法发挥各自优势,提出一种自适应融合算法。首先将矛盾因子和证据距离两者结合以更全面地表示证据冲突程度,当冲突较小时,选用Dempster规则,反之,根据冲突的具体情况选择使用DP规则或证据折扣法。通过目标识别实验对多种算法进行了对比,表明本文算法既能对高冲突证据进行合理融合,又能使融合结果快速收敛,可以有效地提高识别速度及正确率。     

An ECR-PCR rule for fusion of evidences defined on a non-exclusive framework of discernment

In the research of uncertain information processing, Dempster-Shafer Theory (DST) provides a framework for dealing with uncertain information, where evidence is defined on a Frame of Discernment (FOD) consisting of mutually exclusive elements. However, the requirement of exclusiveness on FOD sometimes is not satisfied, as shown in Dezert-Smarandache Theory(DSmT), a derivative of DST. In DSmT, the non-exclusiveness is expressed by propositions’ intersection and the fusion of evidence is realized through a Proportional Conflict Redistribution (PCR) rule. In order to handle non-exclusive FODs, a new framework called D Number Theory (DNT) has been proposed recently, which quantifies the non-exclusive degree between propositions different from DSmT. In previous studies, an Exclusive Conflict Redistribution (ECR) rule has been designed in DNT to implement the fusion of evidence defined on a non-exclusive FOD, but there are some deficiencies in the ECR rule. In this paper, a new rule called ECR-PCR rule is proposed by combining the ECR and PCR rules to better implement the fusion of evidence defined on a non-exclusive FOD. Within the proposed rule, the definition of conflict utilizes the idea of ECR’s exclusive conflict, and the disposal of conflict is following the idea of PCR’s proportional redistribution. Properties of the ECR-PCR rule are presented. The effectiveness of the proposed new rule is verified through numerical examples and applications, in comparison with other fusion methods.     

A robust Poisson multi-Bernoulli filter for multi-target tracking based on arithmetic average fusion

The coalescence and missed detection are two key challenges in Multi-Target Tracking (MTT). To balance the tracking accuracy and real-time performance, the existing Random Finite Set (RFS) based filters are generally difficult to handle the above problems simultaneously, such as the Track-Oriented marginal Multi-Bernoulli/Poisson (TOMB/P) and Measurement-Oriented marginal Multi-Bernoulli/Poisson (MOMB/P) filters. Based on the Arithmetic Average (AA) fusion rule, this paper proposes a novel fusion framework for the Poisson Multi-Bernoulli (PMB) filter, which integrates both the advantages of the TOMB/P filter in dealing with missed detection and the advantages of the MOMB/P filter in dealing with coalescence. In order to fuse the different PMB distributions, the Bernoulli components in different Multi-Bernoulli (MB) distributions are associated with each other by Kullback-Leibler Divergence (KLD) minimization. Moreover, an adaptive AA fusion rule is designed on the basis of the exponential fusion weights, which utilizes the TOMB/P and MOMB/P updates to solve these difficulties in MTT. Finally, by comparing with the TOMB/P and MOMB/P filters, the performance of the proposed filter in terms of accuracy and efficiency is demonstrated in three challenging scenarios.     

一种有效的基于DSmT的合成公式

针对DSmT在解决强冲突证据融合问题时存在的不足,提出了一种有效的冲突证据合成方法,即在保留冲突焦元的基础上对冲突量进行重新分配。仿真结果表明,新的合成公式提高了目标识别的可靠性与合理性,即使对于高度冲突的证据,也能够取得理想的合成结果。     

基于情景分析的航空集群决策规则库构建方法

针对传统的规则学习算法很难解决顶层决策，以及现阶段航空集群作为一种新兴的作战样式，没有太多现成的数据和案例可供参考，暂不具备"从战争中学习战争"条件等难题，从战争设计的角度出发，探讨性地提出了一种基于情景分析的规则库构建方法。首先，从系统演化的外部触发条件和内部驱动机制出发，提出了基于事件触发-规则驱动的自主决策机制；然后，将航空集群决策规则拆分为事件、条件、动作3部分，并采用事件-条件-动作（ECA）描述机制进行规范化表达；最后，借鉴情景分析理论的思想，通过详细分析作战过程的逻辑关系、状态变迁，实现对象、事件、行为的关联，并以无人机自主察打任务规则提取为例进行了验证分析。     

虚拟仿真环境中的航路冲突调配规则研究

现行仿真工具在模拟管制员航路冲突调配上存在问题边界不一致、调配方案不适用等诸多问题。针对这种现状，根据航路飞行冲突的影响因素对航路冲突进行了详细分类，并基于决策树建立了航路冲突调配方案。以决策树为基础，使用VB工具进行系统开发，建立快速仿真工具。模拟运行表明，仿真工具可模拟管制员提供简易可行的航路冲突调配方案，驱动仿真系统的运行。     

虚拟仿真环境中的航路冲突调配研究

现行仿真工具在模拟管制员航路冲突调配上存在问题边界不一致、调配方案不适用等诸多问题。针对这种现状,根据航路飞行冲突的影响因素对航路冲突进行了详细分类,并建立了航路冲突调配方案。使用VB和SQL混合编程进行系统开发,建立快速仿真工具。模拟运行表明,工具可模拟管制员提供简易可行的航路冲突调配方案,驱动仿真系统的运行。     

考虑复杂人员搭配规则的机组人员派遣问题

人员搭配规则是国内航空公司机组人员派遣问题中最复杂的一项,为优化机组排班质量,提高人员满意度,保障飞行安全,针对国内机组搭配特点,创建考虑机组人员派遣公平性的指派模型,设计基于变邻域搜索算法和模拟退火算法的混合启发式算法,以某航司客舱机组派遣月计划为例进行数据验证,结果表明,该算法在较短的时间内得到更优的解决方案,满足人员排班的现实业务要求,为解决考虑复杂人员搭配规则的机组人员派遣问题提供有效的方法,从而促进智能化机组排班产品在中国航空公司的落地。     

基于满意博弈论的复杂低空飞行冲突解脱方法

复杂低空空域环境下多飞行器冲突解脱方法可以有效地提供冲突解脱策略,实时规划飞行器四维航迹,避免飞行器之间发生危险接近事故或者碰撞,从而保障空域运行安全。然而,随着飞行器数目的不断增长,冲突解脱面临"维数灾难",导致问题具有高维度、强耦合等难点。因此,传统的优化方案难以得到令人满意的方案。为了提高冲突解脱效率,保障运行安全,基于满意博弈论方法,考虑低空飞行器运动特点,构建冲突解脱模型,设计冲突解脱方法。飞行器主要采用改变航向角的策略。通过基于条件概率的方法来建立"社会关系",即当前飞机所做的决策对其他飞机产生的影响。每个飞行器在决策时,都会受到优先级比自己高的决策者的影响。基于满意博弈论的冲突解脱方法不仅可以有效地解决当前飞行器的冲突问题,而且兼顾探测范围内的其他飞行器,避免当前解脱策略导致与其他飞行器冲突,实现整体最优化。最后,通过在极端典型飞行冲突场景中实验验证表明,基于满意博弈论的冲突解脱方法可以实时高效实现大规模飞行器的冲突解脱,保障飞行安全且控制经济成本。