利用模糊证据理论的信息融合方法及其应用

提出了一种基于模糊集合和证据理论的信息融合方法．针对证据理论应用中基本概率指派函数(mass函数)以及多传感器信息融合中各个传感器测量数据的可信度均难以确定的问题,首先利用传感器测量信息的不确定性得到辨识框架的隶属度函数;然后利用隶属度函数构造证据理论的mass函数;再根据各mass函数之间的距离评估各传感器的相对可信度,在此基础上对各个证据进行折扣,利用基于折扣系数法的改进证据理论组合规则对多传感器信息进行融合．最后将所提出的方法应用于目标识别系统中．仿真结果表明,在证据高度冲突时,该方法仍能正确识别目标,提高了信息融合系统的稳定性．