论文部分内容阅读
近年来，许多领域都在进行多传感器数据融合技术的研究。多传感器数据的属性融合有很多算法，最常用的算法是贝趺斯决策检验法，国际上已提出将证据理论用于数据融合，但在这方面的理论基础还不完善。本文研究了证据理论在多传感器数据融合中的应用。Ｄｅｍｐｓｔｅｒ－Ｓｈａｆｅｒ方法是对Ｂａｙｅｓ决策检验法的推广，证据理论比概率论满足更弱的公理系统，并且在区分不确定与不知及精确反映证据收集过程等方面显示了很大的灵活性