不泊车收费体系即（NOSTop ElectrONic Toll collection System，简称ETC）是智能交通体系（ITS）的重要内容，它的关键是使用车载智能辨认卡与收费站车辆主动辨认体系的无线电收发器之间，经过无线电波完成车辆主动辨认和数据交换，获取经过车辆的类型和所属用户等相关数据，并由计算机体系控制指挥车辆通行，其过路过桥费经过计算机网络，从用户地点数据库中的专用账户或用户具有的智能储值卡中主动交纳，然后完成不泊车主动收费。整个体系运转的重要环节是正确提取通行车辆的车型和牌照数据，以及车载IC 卡中的信息，信息交融及判别的准确度决议了体系运转的可靠性。本文将给出改善的D-S 理论信息交融算法在ETC 体系中的使用研讨。
1 D-S 依据理论概述及改善
Dempster-Shafer 依据理论（简称D-S 依据理论）源于20 世纪60 时代Dempster 在多值映射方面的作业，他将依据的信赖函数与概率空间的概率的最大最小值相关联，结构了不确定推理模型的一般结构。尔后Shafer 又在此基础上进行了扩展，形成了可以处理不确定、不精确、不完整信息的依据理论。它凭仗其可以表明“不确定性”、“不知道”等概念的长处，在数据交融中得到广泛注重。
1.1 D-S 依据理论概述
设有一个有限假定空间，Θ为空间中一切出题的穷举调集，D-S 理论用“辨认结构(Frame. of Discernment)”描绘构成整个假定空间的一切出题的调集Θ，辨认结构中的各元素要求相互排挤，而调会集的出题称为辨认结构的原出题。界说1 设Θ为给定辨认结构，Ω=2Θ为Θ的幂集，则函数m：Ω→[0，1]，在满意下列条件：
时，称m 为Ω 上的根本概率分配；?A∈Ω，m(A)称为根本概率分配函数（BPA），m(A)≥0的出题称为依据的焦元。
界说2 设Θ 为一辨认结构，m(A)为Ω 上的根本概率分配函数，满意下列的函数称为信赖函数：
其间A 的信度函数为A 中每个子集的信度之和，Bel(A)表明对A 的总的信赖程度，亦为可信度。
界说3 Bel 为给定信赖函数，有一函数PL：
，则PL为A 的似然函数。即：
尽管D-S 依据理论在实践得到广泛的追捧，但在使用中人们发现其本身也存在一些缺乏和缺陷，特别是在高抵触依据组合的时分会导致组成的成果违反直觉。前人如Zadeh 和Yager、Smets 他们也在这个问题上做了许多具体的研讨，并提出了针对性的定见及妥善的改善办法。惋惜跟着科技的前进这一问题毕竟没有得到很好的处理。
1.2 D-S 依据理论的改善
D-S 的组成规律如下：
m1 与m2 是辨认结构Θ 的两个独立依据，Ω 为Θ 的幂集，A、B 为幂会集的元素，则这两个依据组合后得到的组合依据为：
其间
为归一化常数：
它的效果便是防止在组成时将非零的概率赋给空集Φ。
尽管D-S 理论有许多长处，但在实践的使用中却不是令人满意，往往有时与直觉相违反，首要的原因是存在依据抵触，这是不行小觑的问题。所以做了如下的改善，取抵触权值为归一化常数的对数：
假如上述两个依据之间不存在抵触，则Cov(Bela，Belb)=∞；假如依据间彻底抵触，则Cov(Bela，Belb)=0。在充沛认识到依据间的抵触下，令σ=1-K 为抵触因子，当σ=0 时依据之间不存在任何抵触，当σ=1 时依据之间彻底抵触，那么对D-S 的组成规律改善如下：
当交融的依据信息多于两个以上时，σ1，σ2，…，σn 为各个依据之间的抵触因子，则有：
