基于模糊C均值聚类和D－S证据理论的多传感器信息融合技术研究

D-S证据理论能很好地表达“不确定”和“未知”等信息融合中的重要概念，在多传感器信息融合领域得到了广泛的应用。针对传感器数量较多时，D-S方法计算量很大的问题，提出了利用模糊C均值聚类来减少证据体数目，再结合D－S证据理论进行信息融合的办法。实验数据表明，该方法大大减少了计算量，保证了目标识别的准确度。