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为提高传感器数据的融合精度和可靠性，提出一种传感器数据模糊加权融合法。对模糊加权融合模型进行研究，得出采用模糊贴近度作为融合权值比隶属度更实用。分析比较5种常用的模糊贴近度方法，其中倒数型距离贴近度分辨率高、计算量最小，但是存在奇异值抑制能力差的问题。针对该问题，建立基于修正倒数型距离贴近度的模糊加权融合模型，以提高算法的可操作性。仿真分析结果说明，与其他模糊贴近度方法相比，采用修正倒数型距离贴近度进行模糊加权融合，具有更高的融合精度和可靠性。