王欣，付威

（1.黑龙江大学自动化系，黑龙江 哈尔滨 150080；2.黑龙江省信息融合估计与检测重点实验室，黑龙江 哈尔滨 150080）

0 引言

近年来，多传感器信息融合技术受到了极大的关注，并被广泛应用于目标检测[1]、医疗[2-3]和金融[4]等领域。在信息融合领域中，为了有效地整合来自不同传感器的信息，选择一种合适的融合策略是至关重要的。作为多传感器信息融合技术的重要方法之一，D-S（Dempster-Shafer）证据理论具有显著的优势，它既能有效地表达不确定信息，又能在没有先验信息的情况下融合证据[5-6]。因此，D-S 证据理论在风险评估[7]、模式识别[8]和故障诊断[9]等领域得到了广泛的应用。

在实际应用中，信息种类的多样性、环境的复杂性和传感器的局限性使信息源一般具有较强的不确定性和高冲突性[10]，在使用D-S 证据理论融合高冲突证据时，往往会出现反直观的结果，如Zadeh[11]提出的0 信任和1 信任等反直观结果。针对这一问题，许多研究者提出了不同的冲突度量方法，大致可以分为两类：一类是在度量证据间的冲突程度前对证据进行预修正，另一类是在原始证据的基础上直接度量证据间的冲突程度。

对证据进行预修正的方法也可分为两类，一类是通过构造关系矩阵来修正证据，如宋亚飞等[12]利用关系矩阵对证据进行修正，然后将测得的修正后的证据之间的夹角余弦值作为证据间的冲突程度；孙贵东等[13]基于核关系矩阵对证据进行修正，然后提出了一种证据冲突度量方法。……