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龍圖騰網獲悉西北工業大學申請的專利一種基于非互斥證據理論框架的多傳感器目標關聯方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN117077070B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310788482.0，技術領域涉及：G06F18/25；該發明授權一種基于非互斥證據理論框架的多傳感器目標關聯方法是由鄧鑫洋;李林博;耿杰;蔣雯設計研發完成，并于2023-06-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于非互斥證據理論框架的多傳感器目標關聯方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于非互斥證據理論框架的多傳感器目標關聯方法，該方法設計了基于目標雙重特征的基本概率分配模塊，通過從目標空間位置距離和目標信息來源差異構建目標關聯關系證據的基本概率數，綜合利用了多傳感器目標的不同屬性信息。此外，為了量化目標的不同待關聯目標對象之間的非完全互斥度，本發明還設計了基于擴展ECR?PCR規則的多源非互斥證據融合規則，通過目標之間空間位置距離相似度構建了非互斥度，并基于非互斥度對不同目標關聯關系證據進行融合。本發明考慮了多傳感器目標關聯對象的非唯一性，對多傳感器目標有較好的關聯性能。

本發明授權一種基于非互斥證據理論框架的多傳感器目標關聯方法在權利要求書中公布了：1.一種基于非互斥證據理論框架的多傳感器目標關聯方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟1：對多傳感器下的目標與其他待關聯目標之間的關聯關系進行證據建模，建模方法如下； 步驟1-1：對于任意兩個目標，考慮到它們之間的關聯關系具有不確定性，基于證據理論構建表示目標之間關聯關系的辨識框架Ω＝{y,n}，其中，y表示兩個目標之間關聯，n表示兩個目標之間不關聯； 步驟1-2：根據步驟1-1中構建的辨識框架Ω，將兩個目標之間的關聯關系表示為如下的BPA形式： m:{my,mn,my,n} 在該BPA中，my表示兩個目標之間關聯的置信度，mn表示兩個目標之間不關聯的置信度，my,n表示兩個目標之間關聯關系未知的置信度； 步驟2：在辨識框架Ω中，基于目標空間位置距離和信息來源差異兩種屬性，對兩個目標之間關聯關系的置信度進行計算，計算方法如下： 步驟2-1：兩個目標之間的關聯關系與它們的空間位置距離有關，假設目標之間的距離為d，則它們之間關聯關系的置信度分別為： 其中，mp·表示目標之間關聯關系的空間位置距離置信度，α∈[0,1]表示傳感器對目標信息探測的可靠程度，I表示目標之間的空間位置相似度，由距離d和閾值D計算得出： 步驟2-2：兩個目標之間的關聯關系還與它們是否來源于同一傳感器有關，由于傳感器在同一時刻對每個目標只進行一次探測，因此兩個來源于相同傳感器的目標必定不關聯；則目標之間信息來源差異的關聯關系置信度計算方法如下： 其中，ws表示目標來源于不同傳感器時關聯關系未知的置信度，用于量化目標信息來源差異的不確定程度； 步驟2-3：將目標之間空間位置距離關聯關系置信度mp·與信息來源差異關聯關系置信度ms·進行融合，融合方法采用Dempster組合規則： m＝mp⊕ms ⊕表示Dempster融合算子符，融合后的目標之間關聯關系的置信度如下： 步驟3：考慮到多傳感器目標關聯對象的非唯一性和非互斥證據理論中辨識框架元素的非互斥性，將不同目標之間的關聯關系BPA擴展至非互斥辨識框架Θi,.＝{Xi,1,…,Xi,j,…,Xi,M,Xi,*}下；Θi,.表示目標i與其他目標的關聯關系集合，M表示待關聯目標總數，Xi,j表示目標i與待關聯目標j的關聯關系，Xi,*表示目標i不與任何目標關聯這一情形；對于目標i與待關聯目標j的關聯關系Xi,j，其置信度包括： 1目標i與待關聯目標j關聯的置信度mijy； 2目標i與待關聯目標j不關聯的置信度mijn，其等價于目標i與其他所有目標關聯的置信度mi,1,…,j-1,j+1,…My； 3目標i與待關聯目標j關聯關系未知的置信度mijy,n； 對于目標i與其他目標的關聯關系集合Θi,.＝{Xi,1,…,Xi,j,…,Xi,M,Xi,*}，其中每一個元素Xi,j的BPA中都包含與其他目標相關的置信度mi,1,…,j-1,j+1,…My；因此通過非互斥辨識框架下的證據融合，可以充分利用各元素之間的冗余信息，提高多傳感器目標關聯的決策置信度；具體步驟如下： 步驟3-1：根據目標i與待關聯目標jj＝1,…,M的空間位置距離dij，構建非互斥度ui；非互斥度計算公式如下： 其中，Fa和Fb分別表示目標i與目標a、b之間的潛在關聯關系，當目標a、b之間的空間位置相似度Ia,b越大時，兩個目標同時與目標i關聯的可能性越大，Fa和Fb之間的非互斥度越大； 步驟3-2：根據非互斥度ui，將目標i與待關聯目標j，j＝1,…,M之間關聯關系證據沖突部分基本概率數m分為兩部分：互斥部分1-ui·m和非互斥部分ui·m； 步驟3-3：互斥部分的基本概率數按比例分配至各子證據對應的命題；互斥部分基本概率數的計算過程： 步驟3-4：非互斥部分的基本概率數分配至沖突命題組成的并集；非互斥部分基本概率數的計算過程： 步驟3-5：將兩部分的基本概率數加和，獲得完整的非互斥證據融合基本概率數 步驟4：根據上述步驟生成的目標i，i＝1,…,M融合后的關聯關系證據Mi如下所示： 選擇其中的最大置信度對應的組合進行關聯決策：

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