无线传感网的日益广泛应用和信息物理融合系统的产生,使得信息融合技术越来越受到人们的重视。随着传感器数据来源越来越复杂,如何快速、全面、准确地获取信息已成为研究热点,因而对信息融合方法的研究具有重大的意义。本文考虑到证据理论有较强的不确定性推理能力,能较好地对多源信息进行融合,因此基于证据理论对信息融合方法进行研究,提出了一种新的冲突度量方法及证据融合方法,并将该方法应用于多源信息融合中,具体研究内容如下:(1)综合冲突度量法的提出。Dempster组合规则,作为证据理论的核心部分,是组合基本信任分配函数表征的证据的最经典规则,然而,在对高冲突证据组合时往往会得出与常理相悖的结论。为了研究出更为有效的冲突证据组合方法,则首先需对证据间的冲突进行合理度量。本文在总结现有冲突度量方式的基础上,提出了一种综合冲突度量法。该方法一方面通过直接冲突与潜在冲突,来考虑焦元间的非相容性对冲突产生的影响,另一方面又借助投注信度距离度量,来考虑证据间的差异性对冲突产生的作用,进而可对冲突进行综合度量,较现有冲突度量方法更为全面,为后续研究冲突证据的融合方法打下了坚实基础。(2)一种新的冲突证据融合方法的提出。考虑到目前大多数证据融合方法在组合证据时,将各传感器输出的证据视作等可靠的,这将导致可靠性低的传感器产生的证据降低融合系统的性能。针对这一情况,本文引入证据的可靠性指数的概念,对证据间的确定性程度进行描述,并以此确定各证据的折扣率,降低可靠性低的证据对融合结果的影响;此外,根据本文提出的综合冲突度量法得出各证据间的冲突因子,并根据模糊数学中的隶属度函数得出证据间的一致性系数,通过综合考虑证据间的冲突与一致性程度,确定证据间的关联程度,并以此确定各证据的权重系数。然后,根据折扣率与权重系数这两个参数对证据源进行修正,提出一种改进的融合方法。最后,在实验设置中,使用本方法对传感器观测到的车辆图像信息进行目标识别,并与其它改进融合方法进行对比,结果表明本文方法能有效对目标进行决策识别,且有较高的融合精度及较快的收敛速度。(3)针对可靠性数据处理中寿命数据曲线拟合中的信息利用问题,对采集的样本数据所包含的特征信息进行了深入挖掘,并利用改进的证据融合方法对这些信息进行融合,根据融合结论得出拟合样本点,从而拟合出所需的曲线,并得出有效的可靠性结论。