?

　　本文借鑒層次分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP)中分層的思想，提出了一種確定多個傳感器可信度的方法，根據信息的相對可信度，建立了多傳感器可信度的判斷矩陣，該矩陣的正交特征向量即為對應傳感器的可信度。仿真結果證明，融合數據要優于各傳感器的算術平均值(等可信度融合)。

　　1 加權平均的數據融合模型

　　設在K時刻系統有p個傳感器，q個目標，對傳感器i，目標j測量值為：mij(i=1，2，…，p;j=1，2，…，q)。按照加權平均的融合算法確定傳感器i的可信度為ai(i=1，2，…，p)，則目標j的融合結果為：

?

　　而ai(i=1，2，…，p)是需要確定的某時刻系統各傳感器可信度。

　　2 層次分析法

　　T.L.Saaty于70年代提出層次分析法(AHP)，為解決多目標決策問題提供了很大的方便，在資源分配、企業管理、經濟分析與計劃、社會學、行為學中得到了廣泛應用。其核心思想：首先，把要解決的問題分層系列化，即根據問題的性質和要達到的目標，將問題分解為不同的組成因素，按照因素之間的相互影響和隸屬關系將其分層類聚組合，形成一個遞階的、有序的層次結構模型，然后，對模型中每一層次因素的相對重要性，依據人們對客觀現實的判斷，給予定量表示，再利用數學方法確定每一層次全部因素相對重要性次序的權值，最后，通過綜合計算各層因素相對重要性的權值。

　　2.1 AHP可信度的確定

　　在多傳感器探測系統中，在某時刻系統對傳感器量測的信任程度，稱為該時刻該傳感器的可信度，針對系統中的p個傳感器，q個目標。傳感器對各目標的量測共有p×q個。根據q個目標分為q組，對于同一目標的量測分在一組。對于目標j，設各傳感器量測的平均值：

?

　　式中：mij表示第i個傳感器對j目標的量測。

　　兩個傳感器s和t對目標量測可信度的比值定義如式(4)。在已知真實值時，可用真值代替平均值。

?

　　該矩陣是對稱陣，即

，且對角線元素為1。由式(4)，傳感器量測距離平均值mj越近，該結果同其他結果的可信度比值就會越高，則判斷矩陣中相應元素就會越大。對于目標j，該傳感器的可信度也將會越大。判別矩陣求解可信度的步驟為：