国外较早地对信息融合领域进行了研究，自1973年美国防部开发了声纳信号处理系统以后，数据融合技术作为一门新兴学科迅速发展。在20世纪80年代，美国成立了数据融合专家组(Data Fusion Sabinal，DFS)，致力于数据融合技术的前沿研究和学术交流，推动了数据融合技术的发展，其中成员Llinas发表的《多传感器数据融合》以及Hall发表的《多传感器数据融合的数学基础》较为系统地论述了数据融合技术的基础内容，为该领域的研究提供了较为全面的指导[5]。82883

鉴于数据融合技术在军事领域拥有的巨大应用潜力，20世纪90年代，美国国防部把数据融合技术列为未来最优先研发的二十大关键技术之一，并且投入了大量的资源。第一代数据融合系统在同一时期研制成功。随着信息技术的发展革新以及电子设备制作工艺的进步，各国研究人员在第一代数据融合系统的基础上，重新设计了混合传感器，提升了处理器的性能，这类改良的系统称为第二代数据融合系统[6]。到1991年，美国已组建超过50个数据融合系统，且成功地在军事领域应用。尤其是在著名的波斯湾战争中，美军的多传感器情报处理系统和地面单位机动控制系统崭露头角，为美军在战场上夺取了很大优势。

我国在数据融合技术研究方面起步较慢，最初也是在军事方面获得运用，但受制于数据融合系统的不完善，应用效果不够理想。20世纪80年代，国内研究人员开始进行目标跟踪技术研究，取得了一定的进展。直到80年代末，国内关于数据融合技术的报导才逐渐涌现。随着国外数据融合技术发展和运用水平不断提高，国内也日益重视该领域的研究，将数据融合列入“863”计划项目，作为未来高新技术领域的关键之一。90年代初，我国终于形成了一股信息融合技术的研究热潮，进入了信息融合领域的快速发展期[7]。20世纪末到21世纪初，国内对信息融合的各个方面进行了广泛而深入的研究，其应用也逐步拓展至其他领域，如遥感，智能交通，故障诊断，医疗卫生等。论文网

虽然D-S证据理论有着诸多优点，但其在高度冲突的证据融合方面还存在着局限性。国外，Zadeh最早提出了这个问题，提出了我们熟知的“Zadeh”悖论[8]；Yager等人把支持冲突的部分概率赋给未知命题来解决这一问题[9]；而Murphy提出了一种修改证据模型的方法，将多组证据作平均处理[10]；Jousselme在Murphy工作的基础上提出了“距离函数”的概念来描述证据之间的冲突程度[11]。国内，孙全等修改了证据融合规则，提出了一种按照信度函数处理冲突的方法[12]；邓勇等运用加权思想，依据证据之间的关联程度对他们进行加权平均处理，之后进行证据融合[13]；胡昌华等在证据融合中引入了“熵”的概念，以“熵”来确定各证据在组合中的权重[14]；韩德强等利用不确定度，对冲突证据进行了组合，取得了较好的效果[15]。