2 系統總體結構
本系統是基于多傳感器數據融合的火災預警系統，采用C／S結構，通過網絡實現監控室服務器端與校園多個樓宇中的客戶端遠程實時監控各房間火災情況，目前該系統已經在我校試運行。圖2為多傳感器數據融合火災預警系統結構圖，客戶端主要由傳感器模塊、數據采集模塊、數據處理融合模塊、報警模塊和通信模塊組成；服務器端主要由數據處理模塊、報警模塊、參數修改模塊組成。

系統通過不同傳感器對CO濃度、CO2濃度、溫度這3個參數進行監測和數據采集。本文主要介紹在數據處理過程中，如何利用D-S數據融合技術進行數據分析，實現火災提前預警、且減少漏報誤報概率、提高系統可靠性和準確性。

3 火災預警中的數據融合
3．1 D-S證據理論
數據融合的方法很多，其中Dempster-Shafer證據理論是應用得最多的一種。它是一種處理不確定性的推理方法。證據理論可處理由不知道所引起的不確定性。它采用信任函數而不是概率作為度量，通過對一些事件的概率加以約束以建立信任函數而不必說明精確的難以獲得的概率。
定義1 設D為辨別框架，由一完備且互不相容的命題集合組成冪集2D，在其上定義基本信任指派函數(basic probability assignment，BPA)：m(A)[0，1]，A代表辨別框架中任一子集，m(A)表示證據支持命題A發生的程度，m(A)滿足如下條件：

從上面2個式子可以看出，多個證據的結合與次序無關，多個證據結合的計算可以用2個證據結合的計算遞推得到。