La negación de la distribución de probabilidad es una nueva perspectiva desde la cual obtener información. La teoría de evidencia de Dempster-Shafer (D-S), como una extensión de la teoría de la posibilidad, se utiliza ampliamente en la fusión a nivel de toma de decisiones. Sin embargo, cómo construir razonablemente la negación de la asignación de probabilidad básica (BPA) en la teoría de evidencia D-S es un tema abierto. Este artículo propone una nueva negación de la BPA, la negación logarítmica. Resuelve la limitación de la negación de Yin, que no puede obtener la entropía máxima cuando solo hay dos elementos focales en la BPA. Al mismo tiempo, la negación logarítmica de la BPA hereda las buenas propiedades de la negación de la probabilidad, como la inversión del orden, la involución, la convergencia, la degeneración y la entropía máxima. La negación logarítmica se degenera en la negación de Gao cuando los valores de los elementos se acercan a 0. Además, el método de fusión de datos basado en la negación logarítmica tiene un valor de creencia más alto del objetivo correcto en la aplicación de reconocimiento de objetivos.