차량 네트워크 협력 인지에서 지역 증거 품질 저하로 인해 협력 융합 결과의 안정성과 가용성에 영향을 미치는 문제를 해결하기 위해, 융합 과정을 지역 인지 증거 신뢰도 추정으로 모델링하고 시공간 일관성에 기반한 협력 인지 강건 융합 방법을 제안한다. 먼저, 목표 존재 히트맵을 이용하여 저차원 의미 증거를 구성한다; 다음으로, 차량 간 공간 일관성, 역사 점유 연속성 및 부정적 증거 충돌을 종합하여 BEV 격자 수준 지역 증거 신뢰도를 생성하고 이를 주의 중간 융합에 바이어스로 주입하여 각 공간 위치에서 다양한 협력자의 융합 기여를 연속적으로 조절한다; 더 나아가 보수적 역사 점유 갱신을 채택하여 역사적 시간 참조가 융합 과정에 지속적으로 참여하도록 하여 지역 증거 변동이 협력 결과의 시간 연속성에 미치는 영향을 줄인다. 실험 결과, 배경 증거 열화 조건에서 제안 방법은 AP@0.7을 82.09%에서 86.20%로 향상시키고, SSR을 8.21%에서 5.53%로, CFNR을 0.90%에서 0.72%로 감소시켜 비이상적인 협력 인지 조건에서 융합 안정성을 향상시킴을 보여준다.

차량 네트워크; 협력 인지; 인지 증거 열화; 시공간 일관성; 강건 융합