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龍圖騰網獲悉南昌市言諾科技有限公司申請的專利基于改進D-S證據理論的多傳感器數據融合方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120493191B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510992211.6，技術領域涉及：G06F18/25；該發明授權基于改進D-S證據理論的多傳感器數據融合方法是由宋偉寧;李潭;權會杰;陳南江;高方方;林燕文;王琪設計研發完成，并于2025-07-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于改進D-S證據理論的多傳感器數據融合方法在說明書摘要公布了：本申請涉及一種基于改進D?S證據理論的多傳感器數據融合方法。所述方法用于實現微慣性測量單元中多個慣性傳感器的數據融合；該方法通過Jousselme距離對證據間的相似性或差異性進行衡量，使用證據間的夾角余弦來表征證據間相似度，以達到對證據的修正；通過引入模糊理論中的隸屬度函數，計算出每個慣性傳感器的可信度，再由所有慣性傳感器的可信度求出平均可信度，并將可信度低于平均可信度的慣性傳感器剔除；最后，利用更新后的隸屬度矩陣和權重系數，計算各慣性傳感器的基礎概率分配，實現在修正證據的同時改進數據融合的組合策略，從而有效緩解因證據沖突引發的問題，提高微慣性測量單元的測量精度。

本發明授權基于改進D-S證據理論的多傳感器數據融合方法在權利要求書中公布了：1.一種基于改進D-S證據理論的多傳感器數據融合方法，其特征在于，用于實現微慣性測量單元中多個慣性傳感器的數據融合；所述方法包括： 獲取微慣性測量單元中多個慣性傳感器的測量數據，構建識別框架，將每一個慣性傳感器的測量數據作為一個證據； 根據證據間的Jousselme距離確定歸一化的證據支持度； 采用證據向量間的夾角余弦來表征證據間的相似度； 根據歸一化的證據支持度和證據間的相似度，確定證據修正因子； 采用所述證據修正因子對每個證據的mass函數進行修正，得到修正后證據； 對修正后證據采用相對沖突因子進行差異化處理，確定證據源的可信度； 將降半正態函數作為隸屬度函數，在識別框架中計算慣性傳感器的隸屬度矩陣； 根據所述隸屬度矩陣，在所述識別框架中確定每個慣性傳感器的可信度； 在所述識別框架中剔除可信度低于預設閾值的證據，得到新識別框架； 根據新識別框架下慣性傳感器的隸屬度矩陣，確定新識別框架下每個慣性傳感器的權重系數； 根據新識別框架下的隸屬度矩陣和權重系數，確定新識別框架下每個慣性傳感器對目標的基本概率分配； 根據所述基本概率分配，確定最終融合證據，并根據最終融合證據和對應測量數據，確定微慣性測量單元中多個慣性傳感器的數據融合結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南昌市言諾科技有限公司，其通訊地址為：330096 江西省南昌市南昌高新技術產業開發區艾溪湖北路269號科創中心9號樓中山大學南昌研究院8層；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。