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D-S证据理论作为一种重要的不确定性推理理论,为处理传感器信息的模糊性及不确定性提供了很好的解决方法。但各个证据中的基本概率分配函数（mass函数）如何生成,仍是人们需要解决的问题。针对这一问题,提出了一种基于模糊理论中的高斯隶属度函数来得到传感器提供信息的可信度,计算了各个传感器之间的相互支持度;将各传感器的可信度和支持度转化成mass函数;利用证据理论对多传感器信息进行融合。仿真试验表明该方法能够有效提高识别的准确性和可靠性。