第三讲数据融合的关键技术PPT课件
第三讲数据融合的关键技术
自
4、融合计算
1)对多传感器的相关观测结果验证、分析、 1)对多传感器的相关观测结果验证、分析、补 对多传感器的相关观测结果验证 取舍、修改和状态跟踪估计。 充、取舍、修改和状态跟踪估计。 2)对新发现的不相关观测结果进行分析和综 合。 生成综合态势， 3)生成综合态势，实时地根据多传感器观测结 果通过数据融合计算，对综合态势进行修改。 果通过数据融合计算，对综合态势进行修改。 4)态势决策分析。 态势决策分析。
第三讲 数据融合的关键技术
智能信息处理技术
主要内容
1、数据融合的主要技术 2、传感器组成及描述 3、数据融合的重要性和潜在能力 4、数据融合系统的应用
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3.1 数据融合的主要技术
1、数据转换 2、数据相关 3、数据库 3、融合推理
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（4）增加系统的可信度。多个传感器对同一目标或 增加系统的可信度。 事件进行判决和确认，增加了结果的可信程度。 事件进行判决和确认，增加了结果的可信程度。 （5）减小系统的信息模糊程度。由于采用多传感器 减小系统的信息模糊程度。 的信息进行检测、判断、推理等运算， 的信息进行检测、判断、推理等运算，降低了事 件的不确定性。 件的不确定性。 （6）改善系统的检测能力。利用多传感器信息，可 改善系统的检测能力。利用多传感器信息， 以在虚警一定的情况下，提高系统的发现概率。 以在虚警一定的情况下，提高系统的发现概率。
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2、数据相关技术
数据相关的核心问题： 数据相关的核心问题： 克服传感器测量的不精确性和干扰引起的相关 二义性，保持数据的一致性。 二义性，保持数据的一致性。 因此，控制和降低相关计算的复杂性，开发相 因此，控制和降低相关计算的复杂性， 关处理、 关处理、融合处理和系统模拟的算法与模型是数据 处理的一项关键技术。 处理的一项关键技术。
数据融合技术简介
数据融合技术简介数据融合技术是指利用计算机对按时序获得的若干观测信息，在一定准则下加以自动分析、综合，以完成所需的决策和评估任务而进行的信息处理技术。
数据融合的概念虽始于７０年代初期，但真正的技术进步和发展乃是８０年代的事【1】，尤其是近几年来引起了世界范围内的普遍关注，美、英、日、德、意等发达国家不但在所部署的一些重大研究项目上取得了突破性进展，而且已陆续开发出一些实用性系统投入实际应用和运行。
我国“八五”规划亦已把数据融合技术列为发展计算机技术的关键技术之一，并部署了一些重点研究项目，尽可能给予了适当的经费投入。
但这毕竟是刚刚起步，我们所面临的挑战和困难是十分严峻的，当然也有机遇并存。
这就需要认真研究，针对我国的国情和军情，采取相应的对策措施，以期取得事半功倍的效果。
数据融合可分为：（1）像素级融合：它是直接在采集到的原始数据层上进行的融合，在各种传感器的原始测报未经预处理之前就进行数据的综合与分析。
数据层融合一般采用集中式融合体系进行融合处理过程。
这是低层次的融合，如成像传感器中通过对包含若一像素的模糊图像进行图像处理来确认目标属性的过程就属于数据层融合。
（2）特征层融合：特征层融合属于中间层次的融合，它先对来自传感器的原始信息进行特征提取(特征可以是目标的边缘、方向、速度等)，然后对特征信息进行综合分析和处理。
特征层融合的优点在于实现了可观的信息压缩，有利于实时处理，并且由于所提取的特征直接与决策分析有关，因而融合结果能最大限度的给出决策分析所需要的特征信h。
特征层融合一般采用分布式或集中式的融合体系。
特征层融合可分为两大类：一类是目标状态融合；另一类是目标特性融合。
（3）决策层融合决策层融合通过不同类型的传感器观测同一个目标，每个传感器在本地完成基本的处理，其中包括预处理、特征抽取、识别或判决，以建立对所观察目标的初步结论。
然后通过关联处理进行决策层融合判决，最终获得联合推断结果。
数据融合作为一种数据综合和处理技术，实际上是许多传统学科和新技术的集成和应用，其中涉及的知识包括通信、模式识别、决策论、不确定性理论、信号处理、估计理论、最优化技术、计算机科学、人工智能、神经网络等，特别是神经网络和人工智能等新概念、新技术在多传感器数据融合中将起到越来越重要的作用。
数据融合基本概念最新优质ppt课件
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美国火星车“Sojourner”号上用QCM来检测太阳能 电池板上的灰尘堆积情况
每平方米范围内落下了一层4克重的尘埃，则会导致太 阳能效率下降40%。
视频：QCM-D
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雷达
C3I系统（ Communication，Command，Control and Intelligence systems通信、指挥、控制和情报，军事指挥自动化系统）所用传感器 的种类很多，但它们是以雷达、电子情报机（ELINT)、 电子支援测量系统（ESM）、声音、红外等传感器为主， 再辅以其他类 型的传感器，在整个三维空间形成一个传感器网阵。
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?
静态特性又称“刻度特性”、“标定曲线”或“校准曲线”。 它表示当输入系统的被测物理量 x(t)为不随时间变化的恒定信号， 即x(t)=常量时，系统的输入与输出之间呈现的关系。通常，静态 特性可由如下的多项式来表示：
ys?? 0 s1xs? 2 x2 ??L sn xn
式中： s0,s1,s2,…,sn—— y—— x——输入量。
息 信 技 备 通 电 床 器 用 相 车 机 舶 象 洋 境 疗 火 能 能 械 木 林 币品
处电测控控系 人电机
污
利利能建 金
理话试制制统
器
染
用用利筑 融
用
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电子警察
胶片式“电子警察” 、数码式“电子警察” 、视频式“电 子警察”；压力或磁电传感器，两个脉冲信号，触发拍照 系统进行拍照
比方说所谓海洋背景噪音90dB实际上就是我们一般所说的38dB 声纹库
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技术融合课件ppt
云计算与边缘计算
01 02
云计算与边缘计算在课件中的应用
通过云计算技术，可以实现课件资源的共享和远程访问，提高课件的可 用性和可扩展性。边缘计算则可以在本地进行数据处理和分析，提高数 据处理的速度和效率。
优势
云计算和边缘计算可以降低课件的成本和维护难度，提高课件的可用性 和可靠性。
技术融合课件
目 录
• 技术融合概述 • 常见的技术融合领域 • 技术融合的应用场景 • 技术融合面临的挑战与解决方案 • 技术融合的未来展望
01
技术融合概述
定义与概念
定义
技术融合是将不同技术领域或行业的 理论、方法、工具、技术等整合到一 个系统中，实现技术间的相互渗透和 融合，从而创造出新的价值和效益。
详细描述
通过引入虚拟现实、增强现实等技术，娱乐媒体领域可以实现沉浸式观影、互动式游戏等新型内容创作形式，从 而丰富用户体验和参与度，提升娱乐媒体产业的竞争力和市场价值。
04
技术融合面临的挑战 与解决方案
数据安全与隐私保护
数据安全
确保课件数据在存储、传输和处 理过程中的机密性、完整性和可 用性，防止未经授权的访问和泄 露。
隐私保护
尊重用户隐私，合理收集和使用 个人信息，避免侵犯用户隐私权 。
技术标准与互操作性
技术标准
制定统一的技术标准，规范课件开发 、集成和交换的技术要求，提高互操 作性。
互操作性
加强不同技术之间的兼容性和互通性 ，降低课件集成和交换的难度和成本 。
技术更新与迭代速度
技术更新
关注新技术的发展和应用，及时将新技术引入课件开发中，提高课件的技术水平和竞争 力。
数据融合的数学基础PPT课件
• 特殊值及其涵义 第9页/共119页
第10页/共119页
• 基于证据的mass函数 第11页/共119页
• 证明 第12页/共119页
合成公式
• 证明 • N的作用 • 例题
第13页/共119页
Mass函数的性质
• 满足交换律和结合律 第14页/共119页
合成公式的一般形式
• 核元素 •核 • 简单mass函数 • 结论
两个简单的mass函数总可以合成
mass函数不能合成当且仅当其核不相交
第24页/共119页
合成公式的灵敏分析度
• 问题描述
mass函数的微小变化对证据合成结果有着明显影响
第25页/共119页
第26页/共119页
第27页/共119页
证据推理模式
第63页/共119页
4、数据关联存在于多目标跟踪的各个过程 （1）跟踪过程的新目标产生 需要在多个采样周期间进行“观测-观测”数据关联，以为新目标建立
• 证据推理原理 首先给出假设的度量函数mass—计算bel、pl—条 件bel、pl
• 相关定义
• m(A)的意义
第20页/共119页
如何利用先验概率？
• 例题1 • 例题2
第21页/共119页
第22页/共119页
• 证据推理的一般模型计算过程
第23页/共119页
• 证据推理的复杂度分析 • 例题3
• 证据本身也是不确定的—证据推理模式 • 问题描述
第28页/共119页
• 分析
第29页/共119页
• 上述e的表达式可表示证据是否为真 • 求bel(hi)和pl(hi) （求解过程） • 证据推理模式转换为经典逻辑的条件
数据融合原理与方法
数据融合原理与方法一、数据融合概述数据融合是一种信息处理技术，旨在结合来自多个数据源的数据，经过适当的处理和分析，得出更准确、更可靠的结论。
在许多领域，例如智能传感器网络、医疗诊断、机器学习、遥感图像处理等，数据融合都有着广泛的应用。
二、数据融合的基本原理1.数据关联：这是数据融合的第一步，涉及到将来自不同数据源的数据进行关联和匹配。
这通常需要使用一些识别算法和技术，如特征匹配、模式识别等。
2.数据整合：这一步是将关联匹配后的数据进行合并，形成更完整、更一致的数据集。
在整合过程中，可能需要解决数据格式不一致、数据冗余等问题。
3.数据推断：基于整合后的数据，通过一定的算法和模型进行推断，得出更高级别的信息。
这可能涉及到统计推断、机器学习等技术。
4.决策输出：根据推断出的信息进行决策和输出，为最终的用户提供有价值的结果。
三、数据融合的方法1.加权平均法：根据各个数据源的可信度和精度，对数据进行加权处理，然后求得平均值。
这种方法简单易行，但需要准确评估各个数据源的权重。
2.卡尔曼滤波法：这是一种线性最优估计技术，通过建立系统状态模型，对数据进行平滑和预测。
卡尔曼滤波适用于有线性系统特性的数据融合。
2.贝叶斯推理法：基于贝叶斯概率理论进行数据融合。
通过建立事件和条件之间的概率关系，对数据进行概率化处理。
贝叶斯推理法适用于处理不确定性和概率性数据。
3.神经网络法：利用神经网络的自学习、自组织特性，对数据进行特征提取和分类。
神经网络法适用于非线性数据的融合处理。
4.决策树法：通过构建决策树模型，对数据进行分类和预测。
决策树法简单直观，但需要处理大量的特征选择和剪枝问题。
5.模糊逻辑法：利用模糊集合和模糊逻辑进行数据融合。
这种方法适用于处理不确定性和模糊性数据，尤其在处理主观判断和经验知识时具有优势。
6.支持向量机法：基于统计学习理论的方法，通过构建分类超平面或回归函数进行数据融合。
支持向量机法适用于小样本学习问题和分类问题。
信息融合技术教学内容PPT共43页
46、我们若已接受最坏的，就再没有什么损失。——卡耐基 47、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游 48、书籍把我们引入最美好的社会，使我们认识各个时代的伟大智者。——史美尔斯 49、熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟。——孙洙 50、谁和我一样用功，谁就会和我一样成功。——莫扎特
信息融合技术教学内容
1、纪律是管理关系的形式。——阿法 纳西耶 夫 2、改革如果不讲纪律，就难以成功。
3、道德行为训练，不是通过语言影响 ，而是 让儿童 练习良 好道德 行为， 克服懒 惰、轻 率、不 守纪律 、颓废 等不良 行为。 4、学校没有纪律便如磨房里没有水。 ——夸 美纽斯
5、教导儿童服从真理、服从集体，养 成儿童 自觉的 纪律性 ，这是 儿童道 德教育 最重要 的部分 。—— 陈鹤琴
统计学与数据融合分析培训ppt
回归分析
用于探索变量之间的关系，通过 回归模型来预测因变量的值，可
以用于预测和决策。
时间序列分析
用于分析随时间变化的数据，如 趋势分析、季节性分析等，可以 帮助我们发现数据中的动态变化
和规律。
统计学与数据融合的未来发展
随着大数据时代的到来，数据融合和统计学将更加紧密地结合在一起，为各个领域 提供更加精准和深入的数据分析和预测。
时间序列预测
解析如何利用统计学方法 对时间序列数据进行预测 ，包括ARIMA模型、指数 平滑等方法。
实践经验分享：常见问题与解决方法
数据缺失值处理
分享处理数据缺失值的常见方法和技巧，包括填充缺失值、删除 缺失值和插值等方法。
数据异常值检测
介绍如何检测数据中的异常值，以及如何处理这些异常值，包括基 于统计的方法和可视化方法等。
以提取有用的信息或知识。
统计学：是研究数据的科学，通 过统计方法对数据进行处理和分 析，以揭示数据背后的规律和趋
势。
在数据融合中，统计学提供了一 种系统的数据处理和分析框架， 帮助我们更好地理解和解释数据
。
统计方法在数据融合中的应用实例
多元统计分析
用于处理多个变量的数据，如主 成分分析、聚类分析等，可以帮 助我们简化数据结构，发现数据
中获取有用的信息和知识，并解决实际问题。
02
统计学的应用领域
统计学在各个领域都有广泛的应用，如社会科学、医学、经济学、生物
学等。
03
统计学的分支
统计学可以分为描述统计学和推断统计学两大分支，描述统计学主要研
究如何整理、描述和展示数据，而推断统计学则研究如何基于样本数据
推断出总体特征。
统计学基本概念
数据融合概念
数据融合概念数据融合是指将来自不同来源和不同格式的数据整合在一起，以生成更全面、准确和实用的信息。
通过数据融合，可以将分散的数据集合合并为一个统一的数据集，从而提供更深入的洞察和更好的决策支持。
数据融合的过程包括数据采集、数据清洗、数据整合和数据分析等多个阶段。
首先，需要从各种数据源采集数据，这些数据源可以是来自不同部门、不同系统或者不同组织的数据。
采集到的数据可能存在格式不一致、缺失值或者错误等问题，因此需要进行数据清洗，包括去除重复数据、填充缺失值、纠正错误等操作。
数据整合是数据融合的核心步骤，它将清洗后的数据按照一定的规则和逻辑进行合并。
数据整合可以通过数据匹配、数据链接或者数据转换等方式实现。
数据匹配是指根据某些属性或者关键字将不同数据集中的记录进行匹配，以建立数据之间的关联关系。
数据链接是指将不同数据集中的记录按照某些共同属性进行连接，以形成一个更大的数据集。
数据转换是指将不同数据集中的数据转换为相同的格式或者单位，以便进行比较和分析。
数据融合后，可以进行进一步的数据分析和挖掘。
通过对融合后的数据进行统计分析、机器学习或者数据挖掘等方法，可以发现数据中的潜在模式、关联规则或者趋势，从而提供更深入的洞察和决策支持。
数据融合还可以匡助发现数据之间的相互关系和依赖性，为业务流程优化、资源配置和风险管理等方面提供指导。
数据融合在各个领域都有广泛的应用。
在企业管理中，数据融合可以匡助企业整合来自不同部门和系统的数据，实现全面的数据分析和综合决策。
在金融领域，数据融合可以匡助银行或者保险公司整合客户的交易记录、信用评分和行为数据，以提供个性化的金融服务和风险管理。
在医疗健康领域，数据融合可以整合患者的电子病历、医学影像和基因组数据，以支持个性化的诊断和治疗。
总之，数据融合是将来自不同来源和不同格式的数据整合在一起的过程，旨在生成更全面、准确和实用的信息。
通过数据融合，可以实现对数据的全面分析和深入挖掘，为决策提供更好的支持。
2.2数据融合的关键技术
用概率模型把观测数据与所有 样本数据联系起来
概率模型通常是基于大量样本 而得到
模型 特点
由已知数据确定假设事件发生概率 不需要密度函数 主观概率来自于经验
经典概率推理
贝叶斯推理
多传感器推广到多维数据时 需要先验知识和多维概率密度
只能同时判决两种假设事件 多变量数据使计算复杂性加大
没有利用主观先验知识
Ø 如水下无线传感器网络，水听器阵 列、水声modem
Ø 可能在某一时刻，只需要某些传感 器工作，或只需要某些方向上传感 器工作。
Ø 例如，传感器节点几种工作状态
Ø 根据事件出现的顺序，选用不同的
方法：不同时间使
传感器组合，按一定的时间顺序进 行统一管理。
用不同传感器组合
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二 数据融合的主要技术
Ai发生的概率（后验概率）为：
PAi
B
P Ai B PB
PB Ai PAi
n
PB
Ai
P
Ai
i 1
其中Ai为对样本空间的一个划分，即Ai为互斥事件且
n
PAi 1
i 1
利用Bayes统计理论进行测量数据融合： Ø 充分利用了测量对象的先验信息 Ø 根据一次测量结果对先验概率到后验概率的修正
Ø 获得每个传感器单元 输出的目标身份说明 B1，B2，…，Bn
Ø 计算每个传感器单元对
不同目标的身份说明的
似然函数即 P Bj Ai
Ø 计算目标身份的融合
B
1
i 1
先验 知识
Ø 由于一次检验结 果B的出现，改 变了人们对事件 A1，A2，…， An发生情况的 认识，这是试验 后的知识称为 “后验知识”。
数据融合技术简介
数据融合技术简介数据融合技术是指利用计算机对按时序获得的若干观测信息，在一定准则下加以自动分析、综合，以完成所需的决策和评估任务而进行的信息处理技术。
数据融合的概念虽始于,,年代初期，但真正的技术进步和发展乃是,,年代的事【1】，尤其是近几年来引起了世界范围内的普遍关注，美、英、日、德、意等发达国家不但在所部署的一些重大研究项目上取得了突破性进展，而且已陆续开发出一些实用性系统投入实际应用和运行。
我国“八五”规划亦已把数据融合技术列为发展计算机技术的关键技术之一，并部署了一些重点研究项目，尽可能给予了适当的经费投入。
但这毕竟是刚刚起步，我们所面临的挑战和困难是十分严峻的，当然也有机遇并存。
这就需要认真研究，针对我国的国情和军情，采取相应的对策措施，以期取得事半功倍的效果。
数据融合可分为:(1)像素级融合:它是直接在采集到的原始数据层上进行的融合，在各种传感器的原始测报未经预处理之前就进行数据的综合与分析。
数据层融合一般采用集中式融合体系进行融合处理过程。
这是低层次的融合，如成像传感器中通过对包含若一像素的模糊图像进行图像处理来确认目标属性的过程就属于数据层融合。
(2)特征层融合:特征层融合属于中间层次的融合，它先对来自传感器的原始信息进行特征提取(特征可以是目标的边缘、方向、速度等)，然后对特征信息进行综合分析和处理。
特征层融合的优点在于实现了可观的信息压缩，有利于实时处理，并且由于所提取的特征直接与决策分析有关，因而融合结果能最大限度的给出决策分析所需要的特征信h。
特征层融合一般采用分布式或集中式的融合体系。
特征层融合可分为两大类:一类是目标状态融合;另一类是目标特性融合。
(3)决策层融合决策层融合通过不同类型的传感器观测同一个目标，每个传感器在本地完成基本的处理，其中包括预处理、特征抽取、识别或判决，以建立对所观察目标的初步结论。
然后通过关联处理进行决策层融合判决，最终获得联合推断结果。
数据融合作为一种数据综合和处理技术，实际上是许多传统学科和新技术的集成和应用，其中涉及的知识包括通信、模式识别、决策论、不确定性理论、信号处理、估计理论、最优化技术、计算机科学、人工智能、神经网络等，特别是神经网络和人工智能等新概念、新技术在多传感器数据融合中将起到越来越重要的作用。
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它所含信息内容。对信号的幅度进行放大，提取 出包含有用信息的低频分量，便于后续处理。
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▪ 信号处理单元： ▪ 抑制杂波、噪声与干扰，提取有用信号。包括
门限设置、检测、变换、滤波、存储等。信号处 理后的信噪比会有较大的提高。处理后的信号可 直接输出，也可送到后级继续进行处理。
▪ 2)空间／时间分辨率 在时间和空间上区分两个或多个目标的能力。
▪ 3)空间覆盖范围
传感器所覆盖的空间体积。
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▪ 5)目标复现率 一个已知目标由传感器反复测量而发现的速率。
▪ 6)测量精度 传感器测量目标坐标、频率等参数时精确程度。
▪ 7)测量维数 传感器对目标测量时测量的变量数目，如距离、
▪ 这就要求对所有的传感器进行管理和工作任务的 分配，以保证对整个空域的覆盖、航迹的连续性 和跟踪的可靠性。
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2)时间管理
▪ 多传感器系统可能由多种多样的传感器组成的， 每个传感器都有不同的任务，即有不同分工。
第三讲 数据融合的关键技术
主要内容
▪ 1、数据融合的主要技术 ▪ 2、传感器组成及描述 ▪ 3、数据融合的重要性和潜在能力 ▪ 4、数据融合系统的应用
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3.1 数据融合的主要技术
1、数据转换 2、数据相关 3、数据库 3、融合推理
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方位、高度、速度等。
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3、传感器管理
▪ 目的：充分利用有限传感器资源，使传感器系统 覆盖尽可能大的搜索空域，以较小的代价、较低 的虚警概率和较高的发现概率发现目标，以较高 的精度实现对多目标的正确跟踪，以较高的可信 度实现对目标的识别，为指挥员提供更准确、更 可靠、更精确的决策信息
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3、态势数据库
分类：实时数据库和非实时数据库。
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Байду номын сангаас
实时数据库的作用： 把当前各传感器的观测结果及时提供给融合中
心，提供融合计算所需各种其他数据。 同时也存贮融合处理的最终态势/决策分析结果
和中间结果。
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非实时数据库： 存储各传感器的历史数据、有关目标和环境的
以最简单的融合计算方法达到融合系统要求， 是任何数据融合系统主要研究内容。
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3.2传感器组成及描述
▪ 数据融合系统的输入分量：
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(1)传感器的观测数据（主要信息源）； (2)操纵员或用户输入的数据或命令； (3)来自数据库的先验数据。
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1、传感器的组成
▪ 传感器管理的核心问题是如何选择传感器、传感 器工作模式和传感器优化策略，以优化系统的整 体性能。
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▪ 主要内容： 1）空间管理 2）工作方式管理 3）时间管理 4）频谱管理
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1)空间管理
▪ 传感器系统中，大部分传感器不是全向工作的， 并且传感器之间是非同步的；
▪ 数据和图像处理及判决单元： ▪ 完成特征提取、图像处理、跟踪、识别、分类，
把观测数据变成身份说明。
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▪ 信息输出单元：包括数据缓存、坐标变换、数据 单位转换、D／A变换、平滑、滤波等。 输出可以是数据，也可以是图像。可以是时域 信号或频域信号，也可以是目标测量位置向量或 目标预测位置向量，还可以是目标的身份描述数 据、传感器状态信息和环境信息等。
辅助信息以及融合计算的历史信息。态势数据库要 求容量大、搜索快、开放互联性好，且具有良好的 用户接口。
开发更有效的数据模型、新的有效查找和搜索 机制以及分布式多媒体数据库管理系统，是数据融 合系统需要解决的重要问题。
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4、融合计算
1)对多传感器的相关观测结果验证、分析、补 充、取舍、修改和状态跟踪估计。
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1、数据转换
多传感器输出的数据形式、环境描述等各不一 样，信息处理的首要任务，是把这些数据转换成相 同的形式和描述，然后进行相关处理。
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数据转换的内容： 1)转换不同层次的信息;
2)转换对环境或目标的描述的不同与相似处;
3)对同一层次信息，也存在不同的描述；
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功能上传感器主要分七个单元： ▪ 能量发射单元 ▪ 能量接收单元 ▪ 传感器引导与控制单元 ▪ 信号调节单元 ▪ 信号处理单元 ▪ 数据处理单元 ▪ 信息输出单元
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▪ 发射单元和接收单元：天线、发射机和接收机
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2、传感器特征描述
▪ 主要参数： 探测性能、空间与时间分辨率、空间覆盖范围、
探测与跟踪模式、目标复现率、测量精度、测量 维数、硬／软数据报告、检测与航迹报告。
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▪ 1)探测性能
在指定噪声背景，给定虚警概率，已知信噪比情 况下的检测概率来表示的。与此对应的是探测距 离，指在一定的发现概率下的距离。
2)对新发现的不相关观测结果进行分析和综 合。
3)生成综合态势，实时地根据多传感器观测结 果通过数据融合计算，对综合态势进行修改。
4)态势决策分析。
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数据融合系统的主要研究内容
针对复杂的环境和目标变动，在难以获得先验 知识的前提下，建立具有良好稳健性和自适应能力 的目标机动与环境模型。
4)数据融合存在时间性与空间性，要用到坐标 变换。坐标变换的非线性带来的误差直接影响数据 的质量和时空校准，影响融合处理的质量。
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2、数据相关技术
数据相关的核心问题： 克服传感器测量的不精确性和干扰引起的相关
二义性，保持数据的一致性。
因此，控制和降低相关计算的复杂性，开发相 关处理、融合处理和系统模拟的算法与模型是数据 处理的一项关键技术。