1.基于算术平均贴近度的冲突证据融合方法，其特征在于：包括以下几个步骤：A、通过获取多个传感器测量信息相对应证据焦元的基本概率赋值，将每一个证据看作一个向量，所述第i个证据的向量用mi＝(mi(θ1),…,mi(θk),…,mi(θp))T表示，其中i＝1,

2,...,n，n为证据向量的总数，k为辨识框架Θ中的焦元个数，k＝1,2,…,p；

B、通过下述公式 计算机证据之间焦元θk的算术平均贴近

度，得到任意第i个证据向量mi和第j个证据向量mj之间θk的算术平均贴近度Sij(θk)，式中min(mi(θk)，mj(θk))表示取θk对应的基本概率分配值mi(θk)和mj(θk)中的最小值；

C、通过下述公式 计算证据之间的算术平均贴近度，得到任意第i

个证据向量mi和第j个证据向量mj之间的算术平均贴近度S(mi,mj)，式中Sij(θk)指第i个证据向量mi和第j个证据向量mj之间θk的算术平均贴近度；

D、由得到的任意第i个证据向量mi和第j个证据向量mj之间的算术平均贴近度S(mi,mj)，通过公式： 求得第i个证据与其他n-1个证据的相对支持程度因子truf(mi)，并利用n个证据中最大的相对支持程度因子trufmax和i个证据与其他n-1个证据的相对支持程度因子truf(mi)通过下述公式得到权重系数ωi，E、记第i个证据中焦元θk的基本概率赋值用mi(θk)表示，其中k＝1,2,…,p，修正后的第i个证据中焦元θk的基本概率赋值用 表示，根据步骤D中得到的权重系数ωi通过公式： 对融合的证据进行修正；

F、对上述的第i个证据是否是干扰证据进行判断：根据第i个证据的权重系数ωi与1/n的关系来判断，若对融合证据修正权重系数ωi<1/n的干扰证据进行重新修正，重新修正后的第i个证据中焦元θk的基本概率赋值用 表示，借鉴Murphy规则的思想通过公式仅对干扰证据进行修正；

G、最后，采用Dempster组合规则对修正后的证据进行逐个融合,融合后焦元A的基本概率赋值m(A)的最大值对应的焦元为目标识别的决策结果对应的识别目标，即为决策最终结果。

2.根据权利要求1所述的基于算术平均贴近度的冲突证据融合方法，其特征在于：所述的Dempster组合规则为：其中，m(A)表示焦元A的基本概率赋值，K为冲突系数，k,l＝1,2,…,p， 为空集。