楊敬松 洪 力 姚振靜（防災科技學院，河北三河 605201）

基于DSmT的多傳感器協(xié)同生命探測技術研究

楊敬松 洪 力 姚振靜
（防災科技學院，河北三河 605201）

多傳感器協(xié)同生命探測平臺是通過振動傳感器和紅外傳感器，采集并提取生命體發(fā)出的聲波信號（被困者呻吟、呼喊、爬動、敲打等產生的音頻聲波）和救援現(xiàn)場的紅外圖像，將上述采集到的有用信息，經(jīng)過決策級信息融合處理，對生命體進行目標識別，為制定行之有效的救援方案提供決策支持，如何對多個傳感器獲得的信息進行融合，提高對目標的識別能力，是目前多傳感器協(xié)同生命探測技術研究的熱點。

D-S理論適合于無先驗信息的融合，但在證據(jù)發(fā)生高沖突情況下，證據(jù)理論會產生與直覺相反的結論。很多文獻認為這是組合規(guī)則造成的并加以改進，但是效果不是十分理想。針對這種情況，Dezert和Smarandache等人在2002年提出了DSmT。

在運用DSmT進行生命體識別時，首先要定義識別框架，其次計算廣義基本信度分配函數(shù)，然后根據(jù)DSmT的組合規(guī)則對廣義基本信度分配函數(shù)進行組合，最后按某種符合實際需要的識別規(guī)則對生命體進行識別。

本文設計的生命體識別框架Θ={A，B，C}，這里A表示有幸存者，B表示無幸存者，C表示不確定。多傳感器協(xié)同生命探測平臺一共有2個信息源（紅外信息源和聲波振動信息源），每個信息源有2位專家給出生命體的概率賦值，即一共2個證據(jù)源。采用最大的合成信度規(guī)則作為生命體識別的決策規(guī)則。

為了驗證用DSmT在多傳感器協(xié)同生命探測中的有效性，下面給出了一個紅外與聲波協(xié)同生命探測的實例。有2類傳感器（紅外傳感器和低頻振動傳感器）同時對一個目標進行探測，并由2名專家分別給出了每種傳感器的廣義基本信度分配，然后分別使用D-S證據(jù)推理、和DSmT來對4個證據(jù)源進行合成，通過結果對比分析D-S證據(jù)推理和DSmT的生命體識別效果．其中DSmT采用混合DSm組合規(guī)則。

表1為2名專家分別根據(jù)紅外傳感器和振動傳感器的反饋信息給出的基本信度賦值函數(shù)。其中m11表示第一位專家根據(jù)紅外圖像信息給出的基本信度賦值；m12表示第一位專家根據(jù)聲波信息給出的基本信度賦值；m21表示第二位專家根據(jù)紅外圖像信息給出的基本信度賦值；m22表示第二位專家根據(jù)聲波信息給出的基本信度賦值。各種方法對4條證據(jù)的合成識別結果如表2所示。

表1　基本信度賦值函數(shù)

圖2 對4條證據(jù)的識別結果

由表2結果可知，D-S方法得出了與直覺相悖的結果，將目標身份判定為無幸存者，并且第2條證據(jù)具有“一票否決權”，再多的證據(jù)支持有幸存者都被否決，發(fā)生了很嚴重的錯誤。DSmT判斷為有幸存者，得到了滿意的判決結果，解決了高沖突證據(jù)帶來的問題．當考慮將得到的不確定身份進行分配時，DSmT能夠得到更好的效果，這也是DSmT改進的重要方向。結果表明，DSmT解決了證據(jù)沖突時的證據(jù)組合問題，能夠很好地應用在生命體識別中。為制定高效可行的救援方案提供決策依據(jù)，降低救援時間，提高救援效率，減小災害損失。