La percepción del canal colaborativo existente sufre de una asignación de peso de fusión de datos irrazonable, que no coincide con la capacidad de percepción del canal de los dispositivos nodales. Esto a menudo conduce a desviaciones significativas entre los resultados de percepción del canal y el estado real del canal. Para resolver este problema, este documento integra el algoritmo de fusión de datos de la teoría de fusión de evidencia con la percepción del estado del canal de enlace de datos. Aplica las ventajas de fusión de datos de la teoría de fusión de evidencia para evaluar la capacidad estadística de pulso de tráfico de los dispositivos nodales de la red. Específicamente, los parámetros característicos típicos que describen la capacidad de percepción del canal de los dispositivos nodales se consideran conjuntos de parámetros de evidencia bajo el marco de reconocimiento. Al calcular la credibilidad y la falsedad de los parámetros característicos, se miden las diferencias y conflictos entre los nodos para lograr una evaluación integral de las capacidades estadísticas de pulso de tráfico de los dispositivos nodales. Basándose en esta evaluación, se adopta el método de la media geométrica para calcular los pesos de percepción del estado del canal para cada nodo dentro de un rango de un solo salto, y se formula una estrategia de asignación de peso para mejorar la precisión de la percepción del estado del canal.