Dempster-Shafer证据理论广泛应用于信息融合中,但是在证据高度冲突情况下基于经典D-S组合规则的融合结果存在问题。针对这一问题,提出了一种最优的证据组合方法。新方法首先引入了一个加权证据间距离函数,提出了一个全局距离的概念,依据全局距离最小的最优化准则求出各证据的权重,之后对系统中的证据加权平均,最后再利用D-S组合规则实现信息融合。目标识别算例仿真的结果表明,该方法性能优于现有的加权组合方法,在处理冲突数据时能够有效快速地识别出目标。
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