基于证据理论的多传感器加权融合

多传感器数据融合多基于证据理论进行加权,但识别框架确定和基本可信度分配是关键。本文简述了证据理论并分析了总均方误差最小意义下加权融合的缺点,在引入抽象传感器的基础上,根据M函数的区间覆盖次数进行基本可信度分配,确定对历史数据和各个传感器的支持度,然后进行加权融合。仿真表明,这种基于证据理论的多传感器加权融合方法只需要很少的先验信息,但具有较好的融合效果和鲁棒性。