【摘 要】
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近年来，多传感器数据融合的研究因其优异的性能而受到广泛关注。为了缓解高冲突数据对融合的影响，本文提出了一种基于皮尔逊系数和信息熵的多传感器数据融合方法。首先，引入皮尔逊系数来衡量证据碎片之间的冲突程度，得到证据的信度;同时，采用信息熵来度量证据的不确定性。然后，根据得到的信息熵对证据的可信度进行修正，进一步得到加权平均证据。最后，根据Dempster的组合规则对加权证据进行数据融合。数值算例结果表
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2019YFB2102001）资助； 国家自然科学基金项目（61801072）资助； 重庆市自然科学基金项目（CSTC2018jcyjAX0344）资助； 重庆市教委项目（KJQN202000641）资助；
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近年来，多传感器数据融合的研究因其优异的性能而受到广泛关注。为了缓解高冲突数据对融合的影响，本文提出了一种基于皮尔逊系数和信息熵的多传感器数据融合方法。首先，引入皮尔逊系数来衡量证据碎片之间的冲突程度，得到证据的信度;同时，采用信息熵来度量证据的不确定性。然后，根据得到的信息熵对证据的可信度进行修正，进一步得到加权平均证据。最后，根据Dempster的组合规则对加权证据进行数据融合。数值算例结果表明，该方法具有较好的鲁棒性，更适合于实际场景。在目标检测和故障诊断中的应用结果表明，该方法的准确率分别高达98.09%和91.94%，证明了该方法的有效性和可行性。
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