时域中的数据融合是顺序的和动态的。 解决空间域证据冲突的方法可能不适用于时间域。 确定时域证据的动态可信度非常重要。 基于Dempster的组合规则和证据折扣理论，分析了时域融合的马尔可夫要求。 提出了可信度递减模型，得到了动态证据的可信度。 然后，通过动态折现因子对证据进行折现。 说明了该模型可以满足时域数据融合的要求。 通过这种方法可以做出正确而可靠的决定。

证据理论在时空信息融合领域都有着广泛的应用,时域信息融合表现出明显的序贯性和动态性,在空域进行证据融合时处理证据冲突的方法并不一定适用于时域,时域证据融合中如何确定证据的动态可信度是值得关注的问题。针对此问题,基于Dempster证据组合规则和证据折扣理论,分析了时域证据融合的马尔可夫性,建立了证据可信度衰减模型,在此基础上得到证据动态可信度,以此作为动态折扣因子对证据进行折扣。算例仿真表明,可信度衰减模型可以基本满足时域证据融合的要求,能有效处理时域融合中的证据冲突。