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D-S方法的推理结构自上而下分为三级：第一级是合成，它把来自几个独立传感器的报告合成为一个总的输出。第二级是推断，由它获取传感器报告并进行推断，将传感器报告扩展成目标报告。这种推理的基础是：一定的传感器报告以某种可信度在逻辑上定会产生可信的某些目标报告。第三级是更新，因各种传感器一般都有随机误差，所以，在时间上充分独立的来自同一传感器的一组连续报告，将比任何单一报告都可靠。这样，在进行推断和多传感器合成之前要先组合（更新）传感器级的信息。1)证据理论采用信任函数而不是概率作为度量，通过对一些时间的概率加以约束以建立信任函数而不必说明精确的难以获得的概率。2)证据理论具有比较强的理论基础，既能处理随机性所导致的不确定性，又能处理模糊性所导致的不确定。