第二章 信息融合系统的模型和结构
信息融合概论
此外还有一些选择凝聚点的方法。但比较常用的方法是第二种方法，该方法比较简单适用。
7.1.3初始分类
初始分类方法有：
(1)人为地分类，凭经验将样品进行初步分类。
(2)选择凝聚点后，每个样品按与其距离最近的凝聚点归类。
(3)选择一批凝聚点后，每个凝聚点自成一类，将样品依次归入其 距离最近的凝聚点的那一类，并立即重新计算该类的重心，以代替原来的凝聚点，再计算下一个样品的归类，直至所有样品都归类为止。
7.2.2多组判别分析的方法和原理
设有 组样本，第 组 样品数为 ，每个样品有 个指标（ 个判别变量），原始数据为：
第1组数据
第 组数据
第 组数据
一般地 表示第 组的第 个样品第 个变量的原始数据，其中
。
假设各组样品都是相互独立的正态随机向量，即
服从
这里 是第 组 个变量的数学期望向量， 是协方差矩阵。在多组判别分析中，进一步假定 个组的协方差矩阵一样（如果协方差矩阵不等，则有非线性判别函数），即
信息融合
1．1多源信息融合的定义及必要性
多源信息融合是把多个渠道，多方位采集的局部环境的不完整信息加以综合，消除多源信息间可能存在的冗余和矛盾的信息，加以互补，降低其不确定性，以形成对系统环境的相对完整一致性描述的过程，从而提高智能系统的决策、规划、反映的快速性和正确性，降低决策风险。也就是指对来自多源的信息进行多级别、多方面、多层次的处理，从而产生更多的有意义的信息，而这种新信息是任何单源信息所无法获得的，是一个涉及到信息科学、计算机科学、自动化科学的复合型学科。它并不是一个新的概念，其实，人类常使用多个感知器所获得的信息来准确的识别环境或物体的状况，并引导他们的下一步动作，即使这些信息含有一定的不确定性、矛盾或错误的成分，他们也可将各种感知器的信息综合起来，并使这些感觉信息互相补充、印证，完整的处理具有不同功能的多感知器所获得的信息，实现由单个感知器所不能实现的识别功能，从而改善他们的生存能力。将这种方法应用于工程实际中，就形成多源信息融合。
多模态信息融合模型选择和集成研究
多模态信息融合模型选择和集成研究第一章：引言1.1 研究背景和意义多模态信息融合是指将来自于不同传感器或模态的数据进行融合和集成，以获取更全面、更准确的信息。
多模态信息融合技术在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域具有重要应用价值。
然而，由于多模态数据的异构性和复杂性，如何选择和集成合适的模型成为了研究的关键问题。
1.2 研究现状目前，有关多模态信息融合的研究主要集中在以下几个方面：(1)多模态特征提取，包括图像、音频、视频等不同类型的特征提取方法；(2)多模态数据融合，包括传统的融合方法和基于深度学习的融合方法；(3)多模态任务建模，包括图像分类、语音识别、情感分析等不同任务的建模方法。
第二章：多模态信息融合模型选择2.1 多模态特征选择在进行多模态信息融合之前，首先需要对多模态数据进行特征提取。
多模态特征选择是指从多个模态数据中选择合适的特征表示方法。
常见的特征选择方法有主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)等。
2.2 多模态数据融合方法多模态数据融合是将来自不同模态的数据融合成一个整体的过程。
常见的多模态数据融合方法有加权求和、距离度量、相似度融合等。
此外，近年来基于深度学习的多模态数据融合方法也取得了显著的进展，例如使用卷积神经网络(CNN)进行图像和文本的融合，使用循环神经网络(RNN)进行语音和文本的融合。
2.3 多模态任务建模方法多模态任务建模是指将多模态数据用于解决具体的任务。
常见的多模态任务建模方法有基于图像和文本的图像分类方法、基于语音和文本的语音识别方法等。
对于不同的任务，需要选择合适的建模方法来进行处理。
第三章：多模态信息融合模型集成3.1 模型选择与评价准则在进行多模态信息融合模型集成时，需要根据具体的任务选择合适的模型。
常见的选择准则包括模型的性能指标、训练速度、模型复杂度等。
3.2 模型集成方法模型集成是将多个模型的预测结果进行融合，以提高整体性能。
常见的模型集成方法包括投票法、加权平均法、堆叠法等。
信息融合课教案--【教学参考】
信息融合优质课教案--【教学参考】第一章：信息融合概述1.1 信息融合的定义解释信息融合的概念和内涵强调信息融合在现代社会的重要性1.2 信息融合的类型与方法介绍不同类型的信息融合（如数据融合、图像融合、语音融合等）讲解各种信息融合的方法和技巧1.3 信息融合的应用领域探讨信息融合在各个领域的应用案例分析信息融合在各领域的发展趋势和前景第二章：数据融合技术与应用2.1 数据融合的基本原理介绍数据融合的基本原理和方法解释数据融合的关键技术和算法2.2 数据融合的方法与策略探讨数据融合的不同方法和策略分析各种方法的优缺点和适用场景2.3 数据融合的应用案例列举数据融合在不同领域的应用案例分析数据融合在各领域的实际效果和价值第三章：图像融合技术与应用3.1 图像融合的基本原理介绍图像融合的基本原理和方法解释图像融合的关键技术和算法3.2 图像融合的方法与策略探讨图像融合的不同方法和策略分析各种方法的优缺点和适用场景3.3 图像融合的应用案例列举图像融合在不同领域的应用案例分析图像融合在各领域的实际效果和价值第四章：语音融合技术与应用4.1 语音融合的基本原理介绍语音融合的基本原理和方法解释语音融合的关键技术和算法4.2 语音融合的方法与策略探讨语音融合的不同方法和策略分析各种方法的优缺点和适用场景4.3 语音融合的应用案例列举语音融合在不同领域的应用案例分析语音融合在各领域的实际效果和价值第五章：信息融合的未来发展趋势5.1 信息融合技术的发展趋势探讨信息融合技术的未来发展趋势分析可能出现的新技术和方法5.2 信息融合应用的发展趋势分析信息融合在各领域的应用发展趋势探讨可能出现的新应用领域和场景5.3 信息融合面临的挑战与解决方案指出信息融合面临的主要挑战和问题提出可能的解决方案和对策第六章：信息融合的系统设计与实现6.1 信息融合系统的设计原则介绍信息融合系统设计的基本原则和标准强调系统设计中需要注意的问题和挑战6.2 信息融合系统的架构与组件讲解信息融合系统的常见架构和组件分析各个组件的功能和相互作用6.3 信息融合系统的实现与优化探讨信息融合系统的实现方法和步骤讲解如何对系统进行性能优化和维护第七章：信息融合在国家安全领域的应用7.1 国家安全与信息融合的关系探讨信息融合在国家安全领域的重要性分析信息融合在国家安全中的应用案例7.2 信息安全与信息融合讲解信息融合在信息安全领域的应用探讨信息融合在网络安全中的作用和价值7.3 情报分析与信息融合分析信息融合在情报分析中的应用探讨信息融合在情报分析中的优势和挑战第八章：信息融合在商业领域的应用8.1 信息融合在市场营销中的应用讲解信息融合在市场营销领域的应用探讨信息融合在市场营销中的优势和挑战8.2 信息融合在供应链管理中的应用介绍信息融合在供应链管理领域的应用分析信息融合在供应链管理中的作用和价值8.3 信息融合在商业智能中的应用探讨信息融合在商业智能领域的应用分析信息融合在商业智能中的优势和挑战第九章：信息融合在医疗领域的应用9.1 信息融合在医疗诊断中的应用介绍信息融合在医疗诊断领域的应用分析信息融合在医疗诊断中的作用和价值9.2 信息融合在医疗监测中的应用讲解信息融合在医疗监测领域的应用探讨信息融合在医疗监测中的优势和挑战9.3 信息融合在医疗数据管理中的应用探讨信息融合在医疗数据管理领域的应用分析信息融合在医疗数据管理中的优势和挑战强调信息融合在现代社会中的重要性10.2 信息融合的未来展望展望信息融合的未来发展趋势和前景提出可能出现的新技术和应用领域10.3 对信息融合教育的展望强调信息融合教育的重要性探讨如何加强信息融合教育和人才培养重点和难点解析重点环节1：信息融合的定义与重要性需要重点关注信息融合的概念和内涵，以及其在现代社会的重要性。
信息融合绪论2013
传感器1
特征提取
监
特
测 对
传感器2
特征提取
征 融 识别 决策
… …
象
合
传感器N
特征提取
特征级融合分类
目标状态信息融合
主要应用于多传感器目标跟踪领域。融合系统首先对传感 器数据进行预处理以完成数据配准。数据配准后，融合处 理主要实现参数相关和状态矢量估计。
目标特性融合
特征层联合识别，具体的融合方法仍是模式识别的相应技 术，只是在融合前必须先对特征进行相关处理，对特征矢 量进行分类组合。在模式识别、图像处理和计算机视觉等 领域，已经对特征提取和基于特征的分类问题进行了深入 的研究，有许多方法可以借用。
传感器2
预处理
选通和控制
数
据
关
对
联
准
目
标
组 合
状 态
滤
波
传感器N
预处理 跟踪和分类参数
集中式融合系统结构
＊目标分类 分类
＊成功说明的概率
通用处理结构——分布式
分布式系统结构
分布式结构与集中式结构的区别在于，每个传感器的检
测报告在进入融合中心以前，先由它自己的数据处理器产生局
部多目标跟踪航迹，然后把处理后的信息送至融合中心，融合
传感器1 传感器2
预处理 预处理
跟踪和分类 跟踪和分类
数
据
关
对
联
准
组
目标状态
合
滤
波
传感器N
预处理
跟踪和分类
跟踪和分类参数
多路 复用
选择与合并
检测 参数
混合式融合系统结构
＊目标分类 分类
＊成功说明的概率
信息融合技术
1.3信息融合技术1.3.1信息融合的基本原理信息融合这一概念是20世纪70年代提出的，在其后的较长一段时期，人们普遍使用“数据融合”这一名词。
近年来，随着科学技术的迅猛发展，军事、民用工业领域中不断增长的复杂度使得出现了数据泛滥、信息超载，而现有大型设备结构小型化、功能复杂化使得传感器安装的数量和类型受到限制，需要新的技术途径对过多的信息进行消化、解释和评估，“信息融合”一词被广泛采用[23]。
对信息融合概念的描述多种多样。
美国军方成立的数据融合工作组联合指导实验室（JDL）将信息融合概括为：一个处理探测、互联、相关、估计以及组合多元信息和数据的多层次、多方面过程，目的是获得准确的状态估计和识别，完整而及时地对战场态势和威胁评估。
欧洲遥感实验室协会（EARSel）以及法国电器和电子协会（FSEE）建立的工作组的定义为：一个由方法和工具表示的框架，用于进行不同来源的数据的联合，目的是获得更高质量的信息[18]。
“高质量”的精确含义依赖于应用。
这样，存在各种不同种类、不同等级的融合，如数据融合、图像融合、特征融合、决策融合、传感器融合、分类器融合等。
对不同来源、不同模式、不同媒质、不同表现形式的信息进行综合，最后可以得到对被感知对象更加精确的描述。
国外对信息融合技术的研究起步较早。
20世纪70年代初，美国研究机构就在国防部的资助下，开展了声纳信息理解系统的研究。
从那以后，信息融合技术便迅速发展起来，不仅在各种C3I系统（Computing Communication Control and Information）中尽可能采用多个传感器来收集信息，而且在工业控制、机器人、空中交通管制、海洋监视、综合导航和管理等领域也在朝着多传感器的方向发展。
1988年，美国国防部把信息融合技术列为90年代重点研究开发的二十项关键技术之一，且列为最优先发展的A类[10,11]。
信息融合由简单的多传感器融合起步，经历了同一系统内部不同信息的融合，少数简单系统之间的单一信号融合，发展到现在多个不同复杂系统之间的不同类型信号之间的融合。
信息化与工业化融合理论体系
信息化与工业化融合理论体系一、信息化与工业化融合层次模型信息化与工业化融合发展的特征是全方位、多层次、跨领域、一体化。
信息化不只是与某个门类工业融合，而是与所有工业门类都融合。
信息化不只是与工业企业的某个环节融合，而是与采购、设计、生产、销售、客服等多个环节融合。
信息化与工业化融合不仅体现在技术、产品层面，还体现在管理、产业层面。
此外，信息化与工业化融合把生产和管理紧密地结合起来，实现管控一体化。
分类分析，信息化与工业化融合可以分为技术融合、产品融合、业务融合、产业衍生四个层次，如下图（1）所示。
图1 信息化与工业化融合层次模型技术融合是指工业技术与信息技术的融合，产生新的技术，推动技术创新。
例如，汽车制造技术和电子技术融合产生的汽车电子技术，工业生产和计算机控制技术融合产生的工业控制技术。
产品融合是指信息技术或产品融合到工业产品中，增加产品的技术含量，提高产品的附加值。
例如，普通机床增加数控系统之后就变成了数控机床，传统家电采用了电子信息技术之后就变成了信息家电，普通玩具增加电子遥控技术之后就成了遥控玩具，产品价格比原来有大幅提高。
业务融合是指信息技术应用到原材料采购、产品研发设计、生产制造、市场营销、财务管理、人力资源管理等各个环节，促进业务创新和管理创新。
例如，计算机管理方式改变了传统手工台账，极大地提高了企业财务管理、人力资源管理、进销存管理等企业管理效率；通过网上订购系统，可以直接在网上下订单；计算机辅助设计可以极大地提高工业产品设计效率；电子商务为市场营销提供了新的途径，产品信息可以在网上发布并达成交易。
产业衍生是指信息化与工业化融合可以催生出的新产业，如电子信息产业以及新型服务业，如教育培训业、IT咨询业等。
信息化与工业化融合对电子信息产品制造业、软件产业、信息服务业、电信业等产生了大量市场需求，可以有效推动这些产业的发展壮大。
二、信息化与工业化融合的需求供给模型信息化与工业化融合的需求供给模型如下图（2）所示。
信息融合课件
信息融合的设计流程图
3、典型的融合处理过程
传感器 传感器 传感器 传感器 传感器管理 … … … …
数 据 配 准
数 据 关 联
融 合 决 策
响应
决策
先验模型
模型管理
数据配准：以统一的格式表示所有输入数据的处
理过程。 困难：输入数据类型差异、反应在误差和达到上 的数据质量困难变化等。
可能解决方法：引入外部参考系统的定位信息等。
信息融合就是将来自多个传感器或多
源的信息进行综合处理，从而得出更为准 确、可靠的结论。
信息：待分析或了解实体（事物或事件）感知量的总 称 数据是信息的载体与源泉 信息的提取与研究分析的目的密切相关 多传感器数据融合：由相关和融合处理形成的过程， 将变换传感器测量到决策对象状态估计和更新 信息融合：对各种知识源和传感器来的信息进行获取、 处理和智能组合，以对所考虑现象更好的理解
融合结构－－需要多次融合处理的过程。
融合结构包括：集中式、层次式、分布式、反馈 式等。 涉及融合单元集成的结构形式、结构形式对决策 处理要求及其结果的影响、特殊的融合结构形式
等。
信息融合基础概念
2、如何进行信息融合
融合决策 任务表述 数据或信息 汇集和关联 融合过程 结构和算法 性能评估 学习训练
信息融合的数学本质
信息融合的数学本质－－多元变量决策
涉及的基础学科：概率与统计、信号处理、模式识 别与人工智能、最优化处理、系统与评估等
从功能上包括：感知与感觉、决策和有效的综合集 成、逻辑推理与学习、统计分析、分布式网络的层 次融合处理和多传感器感知、理解系统等
信息物理融合系统的结构与特征
188 •电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering数据库技术• Data Base Technique【关键词】信息物理融合系统 物理科学 分析研究1 信息物理融合系统的理论支持体系信息物理融合系统，也就是现阶段人们常说的CPS 技术，利用计算、通讯以及调控技术有机结合，从而将电子计算机资源和物理学科密切地融合在一起，形成崭新的智能系统。
微观层面，信息物理融合系统在物理学科中应用了电子计算机和通讯内核，以满足电子计算机程序和物理系统全面朝着一体化方向发展，二者有机结合，利用反馈循环的方法互相影响，满足了嵌入式的互联网络对物理系统程序进行实时稳定地检测和调控。
宏观层面，信息物理融合系统工作在不同时间和空间的分布式、异布系统中，涵盖了感知、决策以及调控等类型的可编辑程序，各个子系统利用有限或无限通讯手段，凭借网络基础设备进行相互协调工作，有效满足了对物理系统的远程协调感知，从而为人们提有效服务。
2 信息物理融合系统的整体结构信息物理融合系统基础组件中包含传感设备、执行设备以及决策调控设备。
其中，传感设备是一类嵌入式器材，可以精准地检测到外部讯号、光、热等物理信息以及烟雾等化学成分；执行设备也是嵌入式器材，可以在第一时间接收到调控命令，并对调控对象加以处理；而决策调控设备则是一类逻辑调控器材，可以依据用户自定义的语序生成调控逻辑。
基础组件的协调结合运行，组合形成了循环调控体制，进一步形成了信息物理融合系统的基础性能逻信息物理融合系统的结构与特征文/赖丹丹 张立臣辑层面，进而执行最基础的检测和调控性能，系统实际运行过程中，传感设备和执行设备是物理计算空间纬度的接入端，决策调控层面依据调控规则安排检测工作，进而再将所收集到的数据信息反馈到决策调控层面，作为调控规则算法的录入经过计算获取调控命令，进而执行设备再依据调控命令对物理对象进行调控。
信息融合技术
信息融合技术1引言融合(Fusion)的概念开始出现于70年代初期,当时称之为多源相关、多源合成、多传感器混合或数据融合(Data Fusion),现在多称之为信息融合(Information Fusion)或数据融合。
融合就是指采集并集成各种信息源、多媒体与多格式信息,从而生成完整、准确、及时与有效的综合信息过程。
数据融合技术结合多传感器的数据与辅助数据库的相关信息以获得比单个传感器更精确、更明确的推理结果。
经过融合的多传感器信息具有以下特征:信息的冗余性、互补性、协同性、实时性以及低成本性。
多传感器信息融合与经典信号处理方法之间存在本质的区别,其关键在于信息融合所处理的多传感器信息具有更为复杂的形式,而且可以在不同的信息层次上出现。
2信息融合的结构模型由于信息融合研究内容的广泛性与多样性,目前还没有统一的关于融合过程的分类。
2、1按照信息表征层次的分类系统的信息融合相对于信息表征的层次相应分为三类:数据层融合、特征层融合与决策层融合。
数据层融合通常用于多源图像复合、图像分折与理解等方面,采用经典的检测与估计方法。
特征层融合可划分为两大类:一类就是目标状态信息融合,目标跟踪领域的大体方法都可以修改为多传感器目标跟踪方法;另一类就是目标特性融合,它实质上就是模式识别问题,具体的融合方法仍就是模式识别的相应技术。
决策层融合就是指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处理,其中包括顶处理、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、决策层触合判决,最终获得联合推断结果。
2、2JDL模型(Joint Directors of Laboratories, JDL)与λ-JDL模型该模型将融合过程分为四个阶段:信源处理,第一层处理(即目标提取)、第二层处理(即态势提取)、第三层提取(即威胁提取)与第四层提取(即过程提取)。
模型中的每一个模块都可以有层次地进一步分割,并且可以采用不同的方法来实现它们。
信息融合概述
检测与估计 传感器控制/反馈信息
融合中心
传感器1 预处理 多目标 跟踪器 多目标 跟踪器
传感器2
预处理
传感器N
预处理
多目标 跟踪器
不足
数据损失量最大 精度最低
17
(4) 不同级别的融合性能比较
融合 模型 计算 量 容错 性 信息 损失 量 精度 抗干 扰性 融合 方法 传感 器同 质性 通信 数据 量 实时 性 融合 水平
象素 级
大
差
小
高
差
难
大
大
差
低
特征 级
中
中
中
中
中
中
中
中
中
中
决策 级
小
好
大
低
好
易
小
小
好
高 18
3.4 融合处理的结构模型
这样在区分不知道与不确定方面有较大的灵活性。
27
融合算法简介
神经网络是由大量的神经元连接而成的,是一种大规模、分布式的神经元
处理系统。由于信息融合过程接近人类思维活动,与人脑神经系统有较强 的相似性,因此利用神经网络的结构优势和高速的并行运算能力进行多维
信息融合处理是一种有效的技术途径。
模糊理论是基于分类的局部理论，最先由Zadob于1965年提出。模糊理 论进一步放宽了概率论定义中的制约条件，从而可以对数字化信息进行 宽松建模。其对估计过程的模糊扩展可以解决信息或判决的冲突问题
不足
第二章信息融合系统的模型和结构
第二章信息融合系统的模型和结构1.引言在信息时代，大量的信息被产生和传播，如何从这些信息中提取并整合有价值的知识和信息，成为了亟待解决的问题。
信息融合系统是一种能够从多个异构信息源中提取知识并进行融合的系统。
本章将介绍信息融合系统的模型和结构。
2.信息融合系统的模型信息融合系统的模型是对系统中各组成部分和它们之间关系的抽象描述。
常见的信息融合系统模型有层次结构模型、灰色系统模型和神经网络模型等。
2.1层次结构模型层次结构模型是一种将信息融合系统划分为若干层次的模型。
每个层次都负责不同的信息融合任务，层次之间通过信息传递实现信息的融合。
例如，一个典型的层次结构模型可以包括数据层、特征提取层、决策层和输出层。
其中，数据层负责收集原始数据，特征提取层负责从原始数据中提取有用的特征，决策层负责根据提取的特征做出决策，输出层负责将决策结果反馈给用户。
2.2灰色系统模型灰色系统模型是一种将信息融合系统看作是一个灰色系统的模型。
灰色系统是指存在不确定性和不完全信息的系统。
在灰色系统模型中，信息融合系统被视为一个灰色模型，其输入是多个异构信息源提供的不完全信息，输出是从这些信息中提取和融合得到的有价值的信息。
通过建立灰色系统模型，可以有效处理多源异构信息抽取和融合的问题。
2.3神经网络模型神经网络模型是一种模拟人脑神经系统结构和功能的模型。
在信息融合系统中，可以使用神经网络模型进行信息的融合和推理。
神经网络模型可以通过训练得到不同信息源之间的关联关系，并通过这种关联关系进行信息的融合和推理。
神经网络模型在信息融合系统中有着广泛的应用，例如在图像识别、语音识别和自然语言处理等方面。
3.信息融合系统的结构信息融合系统的结构是指系统中各组成部分之间的组织和连接方式。
常见的信息融合系统结构有集中式结构、分布式结构和混合式结构等。
3.1集中式结构集中式结构是一种将信息融合系统的各个组成部分集中在一起的结构。
在集中式结构中，所有的数据和决策都由一个中心节点进行管理和控制。
信息融合技术
数
特
决
据
征
策
数
层
层
层
据
融
融
融
合
合
合
图1 信息融合层次
(2)JDL模型(Joint Directors of Laboratories，JDL)和λ-JDL模型
5、由于信息融合研究内容的广泛性和多样性，目前 还没有统一的关于融合过程的分类。 (1)按照信息表征层次的分类
• 系统的信息融合相对于信息表征的层次相应分为三 类：数据层融合、特征层融合和决策层融合。
• 数据层融合通常用于多源图像复合、图像分折与理 解等方面，采用经典的检测和估计方法。特征层融 合可划分为两大类：一类是目标状态信息融合，目 标跟踪领域的大体方法都可以修改为多传感器目标 跟踪方法；另一类是目标特性融合，它实质上是模 式识别问题，具体的融合方法仍是模式识别的相应 技术。
BAE系统公司已成功验证了将地面和空中的分散的传感器组 网互联并融合其信息的技术。使传感器网络中的全部数据都被 实时地综合和融合到了一幅单一的作战空间态势图中。该公司 在试验中成功在8个节点之间进行了组网互联，这8个节点包括 2架自主式UAV、1台战场监视雷达、1台武器定位雷达、2名 带有电子式双眼望远镜及掌上电脑的士兵和2名乘坐吉普车在 试验场上机动的士兵。整个网络可以动态地进行重新布局。一 旦武器定位雷达检测到‘敌‘火炮开火，自主式UAV可立刻得 到相关信息，并迅速飞往有关区域进行调查；战场侦察雷达可 跟踪地面机动目标，即使该目标离开了视线，该雷达仍可对目 标保持‘虚拟跟踪‘或‘虚拟警戒‘；一旦某架UAV飞越了一 个不同的传感器，它将把该传感器引入这个网络，从而使单一 态势图中的信息更为完备和准确。
信息融合综述
《信息合融》综述1 信息融合的发展历史与现状近二十年来，传感器技术比获得了迅速发展，各种面向复杂应用背景的多传感器信息系统大量涌现，在一个系统中装配的传感器在数量上和种类上也越来越多。
因此需要有效地处理各种各样的大量的传感器信息。
在这些系统中，信息表现形式的多样性，信息容量以及信息的处理速度等要求已经大大超出人脑的信息综合能力。
处理各种各样的传感器信息意味着增加了待处理的信息量，很可能会涉及到在各传感器数据组之间数据的矛盾和不协调。
在这样的情况下，多传感器信息融合技术(Multi-sensor information Fusion，MIF) 应运而生。
“融合”是指采集并集成各种信息源、多媒体和多格式信息从而生成完整、准确、及时和有效的综合信息的过程。
信息融合是针对一个系统中使用多种传感器(多个/或多类)这一特定问题而展开的一种信息处理的新研究方向。
其实，信息融合是人类的一个基本功能，我们人类可以非常自如地把自己身体中的眼、耳、鼻、舌、皮肤等各个感官所感受到的信息综合起来，并使用先验知识去感知、识别和理解周围的事物和环境。
信息融合技术研究如何加工、协同利用信息，并使不同形式的信息相互补充，以获得对同一事物或目标的更客观、更本质的认识的信息综合处理技术。
经过融合后的系统信息具有冗余性、互补性、实时性等特点。
根据信息融合的定义，信息融合技术包括以下方面的核心内容:(1)信息融合是在几个层次上完成对多源信息处理的过程，其中每一个层次都具有不同级别的信息抽象;(2)信息融合包括探测、互联、相关、估计以及信息组合;(3)信息融合的结果包括较低层次上的状态估计和身份估计，以及较高层次上的整个战术态势估计。
因此，多传感器是信息融合的硬件基础，多源信息是信息融合的加工对象，协调优化和综合处理是信息融合技术的核心。
信息融合的基本目标是通过信息组合而不是出现在输入信息中的任何个别元素，推导出更多的信息，这是最佳协同作用的结果。
多源信息融合理论与技术发展演示版
左目和右目的视觉传感器分 别获取二维图象信息，经大 脑融合后产生立体图象信息
左耳和右耳的听觉传感器分 别获取一维声音信息，经大 脑融合后产生立体声音信息
大脑对图象信息和声音信息 进一步融合后产生新的认知 结果
左目 图象传 感器
左耳 声音传 感器
对象
右目 图象传 感器
右耳 声音传 感器
演示课件
大脑：信息融合中心
第三级处理 冲突评价
第四级处理
数据库管理系统
支持
融合
数据库 数据库
过程优化 演示课件
用户 人机接口
推断技术的递阶构造
推断层次
高
推断类型
- 威胁分析
- 态势评估
- 实体的行为与关系
-一个实体的身份,特征与位置
自然界多传感信息融合的本质
自然界中人和动物感知客观对象，不是单纯依靠一种感 官，而是多个感官的综合。人类的视觉、听觉、触觉、嗅觉 和味觉，实际上是通过不同感官获取客观对象的不同信息， 然后由大脑对这些信息进展交融，得到一种综合的感知信息。 这种把多个感官信息进展交融的过程就是多源信息融合。千 古流传的瞎子摸象的故事，就是因为缺少视觉信息，瞎子们 的大脑对不完全信息进展融合的结果，难以防止地产生了对 大象认知的偏差。
目前所研究的多传感信息融合，主要是指利用计算机进 展多源信息处理，从而得到可综合利用信息的理论和方法，其 中也包含对自然界人和动物大脑进展多传感信息融合机理的探 索。其关键问题，就是提出一种理论和方法，对具有相似或不 同特征模式的多源信息进展处理，以获得具有相关和集成特性 的融合信息。研究的重点是特征识别和算法，这些算法导致多 传感信息的互补集成，改善不确定环境中的决策过程，解决把 数据用于确定共用时间和空间框架的信息理论问题，同时用来 解决模糊的和矛盾的问题。
数据融合系统结构及数据准备PPT课件
管
身份识别
理
四级处理 优化控制
第15页/共57页
二级处理 态势评估
三级处理 威胁评估
动
态
数 据 库
数 据 库
管
理
系
统
支
持
数
据
库
通用模型的特点
分为四级处理
第一级处理的主要内容：
1）数据和图像的配准 2）关联 3）跟踪和识别
智能信息处理技术
1）数据配准：
把从各个传感器接收的数据或图像在时间和空间
上进行校准，使它们有相同的时间基准、平台和
4)各传感器信息之间校准精度要求较高，各传感器信息应来自同质传感器。
24
第24页理技术
对来自传感器的原始信息进行特征提取(特征可以是被观 测对象的各种物理量)，然后对特征信息进行综合分析和 处理。
特征级融合属于中间层次，融合过程为：
1)提取特征信息(数据信息表示量或统计量) 2)按特征信息对多传感器数据进行分类、综合和分析。
29
第29页/共57页
融合层次的优缺点比较
智能信息处理技术
处理信息量 信息量损失 抗干扰性能
容错性能 算法难度 融合前处理 融合性能 对传感器的依赖程度
像素级融合
最大 最小 最差 最差 最难 最小 最好 最大
特征级融合
中等 中等 中等 中等 中等 中等 中等 中等
30
第30页/共57页
决策级融合
最小 最大 最好 最好 最易 最大 最差 最小
一数据融合系统结构 形式
第1页/共57页
主要内容 1、数据融合的主要结构 2、数据融合系统的功能模型 3、数据融合的层次
2
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02第二讲数据融合系统的结构形式
02第二讲数据融合系统的结构形式1.数据源层：数据源层是数据融合系统的基础，包括各种传感器、数据库和其他外部数据源。
传感器可以是各种类型的物理传感器，如摄像头、声音传感器、温度传感器等，也可以是虚拟传感器，如模拟传感器或计算模型。
数据库可以是关系型数据库、NoSQL数据库或文件系统等。
数据源层的主要任务是采集和存储原始数据，保证数据的可靠性和完整性。
2.数据融合层：数据融合层是数据融合系统的核心部分，负责整合来自数据源层的数据，并进行多源数据的一致性分析和处理。
数据融合层包括数据融合模块、数据预处理模块、特征提取模块和融合算法模块。
数据融合模块负责将来自不同数据源的数据进行整合和匹配，以确保数据的一致性和正确性。
数据预处理模块负责对原始数据进行处理和清洗，提高数据质量。
特征提取模块负责从数据中提取有用的特征，减少数据维度，提高数据表示效果。
融合算法模块负责利用各种融合算法将数据进行综合分析和处理，生成最终的融合结果。
3.应用层：应用层是数据融合系统的最上层，负责根据用户需求生成相应的输出结果。
应用层包括数据挖掘模块、决策支持模块和用户界面模块。
数据挖掘模块负责从融合数据中发现潜在的模式、规律和关联，提供给用户更深入的分析和挖掘功能。
决策支持模块负责根据分析结果提供决策支持，帮助用户快速做出决策。
用户界面模块负责与用户进行交互，展示融合结果和提供操作界面。
数据融合系统的结构形式是一个层次化的结构，每个层次有着特定的功能和任务。
数据源层负责采集和存储原始数据；数据融合层负责整合和处理数据；应用层负责根据用户需求生成输出结果。
这种结构形式使得数据融合系统具有较高的可扩展性和灵活性，可以针对不同的应用场景进行定制和优化。
同时，各个层次之间的信息流动和交互也保证了系统的高效性和稳定性。
2.3数据融合系统结构及数据准备
2.3数据融合系统结构及数据准备2.3 数据融合系统结构及数据准备2.3.1 系统结构数据融合系统主要由以下几个组成部分构成：1.数据源接入层：负责从各个数据源收集数据，并对数据进行初步的清洗和处理，确保数据的准确性和一致性。
2.数据存储层：用于存储经过清洗和处理后的数据，通常使用关系型数据库或分布式存储系统，以满足系统对数据的高效访问和查询需求。
3.数据融合层：负责将各个数据源的数据进行整合和融合，同时进行数据质量评估和数据融合规则的制定。
在此层级，可能会使用数据挖掘和机器学习算法来深入分析数据，并提取有意义的信息。
4.数据分析和可视化层：用于对已经融合的数据进行进一步的分析和挖掘，并将结果以可视化的形式展示给用户。
这个层级通常包括一些数据分析工具和可视化工具，如数据挖掘软件、可视化工具和报表系统等。
2.3.2 数据准备在进行数据融合之前，我们需要对数据进行一些准备工作，以确保数据的质量和一致性。
1.数据清洗：对于来自不同数据源的数据，需要进行清洗操作，包括去除重复数据、处理缺失数据、修正错误数据等。
2.数据转换：有些数据可能需要进行转换，以满足数据融合的需求。
例如，将日期格式统一、将单位统一等。
3.数据集成：将来自不同数据源的数据进行整合和融合，通常需要制定合适的数据融合规则和算法。
4.数据质量评估：对融合后的数据进行质量评估，检查数据的准确性、完整性和一致性。
5.数据安全性和隐私保护：在进行数据融合的过程中，需要确保数据的安全性和隐私保护，采取相应的安全措施，如数据加密、访问控制等。
附件：本文档附有以下附件，供参考和使用：附件1：数据源接入层接口定义文档附件2：数据存储层设计文档附件3：数据融合层规则和算法说明文档附件4：数据分析和可视化层工具使用手册法律名词及注释：1.数据融合：将来自不同数据源的数据整合和融合，以更全面和准确的信息。
2.数据清洗：对数据进行清理和处理，包括去除重复数据、处理缺失数据、修正错误数据等。
信息融合概述
传感器1
特
传感器2
征 提
…
取
传感器N
关 联
特 征 层 属 性 融 合
属 性 判 决
联 合 属 性 判 决 结 果
(2)特征级融合
特点
进行了数据压缩， 对通信带宽的要求低 利于实时处理
不足
有信息损失 融合性能降低
(3) 决策级融合
含义 高层次的融合，每个传感器先基于自己的数据做出决策，然后由融 合中心完成局部决策。
融合 方法
传感 器同 质性
通信 数据 量
实时 性
融合 水平
象素 级
大
差
小
高
差
难
大
大
差
低
特征 级
中
中
中
中
中
中
中
中
中
中
决策 级
小
好
大
低
好
易
小
小
好
高
3.4 融合处理的结构模型
根据信息流通形式和综合处理层次
集中式融合结构 分布式融合结构
混合式融合结构 多级式融合结构
（1） 集中式融合结构
集中式融合结构将检测报告传递到融合中心，然后进行数据对准、 点迹相关、数据互联、航迹滤波、预测与综合跟踪等。
人 机 接 口
数据库管理系统
支持数据库
融合数据库
3.1 JDL数据融合功能模型（实际应用标准）
○目标评估 数据配准、数据关联、目标位置和运动学、属性参数、身份
估计，用于提供辅助决策信息。
○态势评估 在军事上指评价实体之间相互关系，主要包括态势抽象和态
势评定。
○影响评估 将当前态势映射到未来，对参与者设想或预测行为的影响进
两化融合生态系统模型
信息化和工业化融合生态系统模型1 范围本标准规定了信息化和工业化融合（以下简称两化融合）生态系统模型，给出了两化融合的三个分析维度，明确了两化融合的四个核心要素和发展的三个历程。
本标准适用于各级政府、行业组织和企业，可为相关组织开展两化融合顶层设计，系统推进两化深度融合提供参考，也可为服务机构研制并提供系统解决方案提供参考。
2 规范性引用文件下列文件对于本文件的应用是必不可少的。
凡是注日期的引用文件，仅注日期的版本适用于本文件。
凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。
GB/T 23000—2017 信息化和工业化融合管理体系基础和术语3 术语与定义GB/T 23000—2017界定的术语和定义适用于本文件。
4 两化融合生态系统模型4.1 框架两化融合生态系统模型由三个维度、四个要素、三个历程构成，如图1所示。
图1 两化融合生态系统模型三个维度包括组织生态（主体）、价值网络（客体）和信息物理空间（空间），明确两化融合的推进主体、作用对象和作用空间，组织通过推动三个维度的协调互动和融合创新，系统推进组织管理变革、价值体系变革和技术变革，如图2所示。
价值体系技术变革组织管理变革产品研制交易/交付服务循环利用/终止处理需求定义组织生态（主体）信息物理空间（空间）硬件软件网络平台图2 两化融合生态系统模型的三个维度四个要素包括数据、技术、业务流程和组织结构，明确两化融合的构成要素和作用关系，组织以数据为驱动，推动技术、业务流程和组织结构的互动创新和持续优化，实现推进主体的管理变革、作用对象的价值创造和作用空间的技术创新。
三个历程包括数字化、网络化和智能化，从时间维度明确两化融合是一个循序渐进、螺旋式发展的历程，组织推进两化融合的目标理念、重点任务和推进机制应与时俱进。
4.2 三个维度4.2.1 组织生态（主体）组织生态（主体）维度包括岗位/角色、部门/团队、组织、组织网络等子维度。
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数据融合模型
7
2.1 信息融合系统的功能模型
促进系统管理人员、理论研究者、设计人员、评估 人员相互之间更好地沟通和理解，从而使得整个系 统的设计、开发和实施过程得以高效顺利地进行。
数据预处理 一级处理 目标评估 二级处理 态势评估 三级处理 影响评估
数 据 源
数据库管理系统 四级处理 过程评估 支持数据库 融合数据库
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2.2 融合级别——数据级融合
数据级融合是最低层次的融合 直接对传感器的观测数据进行融合处理，然后基 于融合后的结果进行特征提取和判断决策。
传感器1 数 据 级 融 合 特 征 提 取 身 份 识 别 融 合 的 身 份 识 别 结 果
传感器2
关 联
传感器3
数据级融合
15
2.2 融合级别——数据级融合
良好性能稳健性 宽阔的时空覆盖区域
很高的测量维数
良好的目标空间分辨力 ……
4
引言
美国“数据融合联合实验室”在防御系统中通用的 数据融合处理模型： 数据融合分为五级：
第一个层次为检测/判决融合； 第二个层次为空间（位置）融合； 第三个层次为属性数据融合； 第四个层次为态势评估； 第五个层次为威胁估计。
传感器1 特 征 提 取
身份识别 决 策 层 融 合
传感器2
身份识别
关 联
传感器3
身份识别 决策级融合
融 合 的 身 份 识 别 结 果
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2.2 融合级别——决策级融合
这种处理方法数据损失量最大，因而相对来说精度最低，但 其具有通信量小，抗干扰能力强，对传感器依赖小，不要求 是同质传感器，融合中心处理代价低等优点。常见算法有 Bayes推断、专家系统、D－S证据推理、模糊集理论等。
2
引言
数据融合
将某一目标的多源信息进行融合，形成比单一信息
源更精确、更完全的估计和判决； 把各个传感器在空间上、时间上冗余或互补的数据， 依据某种准则进行组合，以获得对被测对象的一致 性描述或理解，使系统比组成它的各子系统具有更 优越的性能。
3
引言
数据融合的概念定义为： 把来自多个传感器和信息源的数据加以联合、相关和组 合，以获得精确的位置估计和身份估计，以及对战况和威胁 及其重要程度进行适时的完整评价。
进行数据相关和状态估计。具体数学方法包括卡尔曼滤波理
论、联合概率数据关联、多假设法、交互式多模型法和序贯 处理理论。 目标特征信息融合实际属于模式识别问题，常见的数学方法 有参量模板法、特怔压缩和聚类方法、人工神经网络、K阶
最近邻法等。
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2.2 融合级别——决策级融合
决策级融合是一种高层次的融合 由每个传感器基于自己的数据作出决策，然后在融合中心完 成的是局部决策的融合处理。 决策级融合是三级融合的最终结果，是直接针对具体决策目 标的，融合结果直接影响决策水平。
中的数据，对我军要害部位受敌人攻击时的脆弱性做出估计，
以及对作战事件出现的程度和可能性进行估计，并对敌方作 战企图给出指示和告警。
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2.1 功能模型——第四级处理
第四级处理：过程评估（process assessment）
过程评估是一个更高级的处理阶段。通过建立一定的优 化指标，对整个融合过程进行实时监控与评价，从而实现多 传感器自适应信息获取和处理，以及资源的最优分配，以支 持特定的任务目标，并最终提高整个实时系统的性能。 难点：如何对系统特定任务目标以及限制条件进行建模和优 化，以平衡有限的系统资源，如计算机的运算能力以及通信 带宽等。当前，利用效用理论来开发系统性能及效率模型， 以及利用基于知识的方法来开发基于上下文环境的近似推理 是研究的重点。
信息融合与控制
第二章 信息融合系统的模型和结构
重庆大学 自动化学院 柴毅 魏善碧
2014.3
引言
对于目标测量识别，单传感器提取的信息往往是待
识别目标的不完全描述，而利用多个传感器提取的
独立、互补信息，能带来许多特殊效果，因而各种 面向复杂应用背景的多传感器数据系统也随之大量 涌现。 数据融合技术最早由美国军方用于目标跟踪和目标 识别，随着研究的深入和应用领域的扩大，数据融 合技术已成功地应用于军事和民用领域的诸多方面。
抗干扰性能
容错性能 算法难度 融合前处理 融合性能
最差
最差 最难 最小 最好
中等
中等 中等 中等 中等
最好
最好 最易 最大 最差
对传感器的依赖程度
最大
中等
最小
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第2章 信息融合系统的模型和结构
2.1 信息融合系统的功能模型 2.2 信息融合的级别
2.3
信息融合系统的通用处理结构
2.4 信息融合要解决的几个关键问题 2.5 信息融合的主要技术和方法
2.5 信息融合的主要技术和方法
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2.1 信息融合系统的功能模型
功能模型从融合过程出发，描述数据融合包括哪些 主要功能、数据库，以及进行数据融合时系统各组 成部分之间的相互作用过程。
数据预处理 一级处理 目标评估 二级处理 态势评估 三级处理 影响评估
数 据 源
数据库管理系统 四级处理 过程评估 支持数据库 融合数据库
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2.3 信息融合系统的通用处理结构
通用处理结构：在整个融合处理流程中，依照实现融
合处理的场合不同，研究人员提出了通用处理结构的概 念。Heisttand描述了三种处理结构，分别是集中式结 构、分布式结构以及混合式结构。不同处理结构针对不 同的加工对象。
集中式结构：加工的是传感器的原始数据； 分布式结构：加工的是经过预处理的局部数据； 混合式结构：加工的既有原始数据，又有预处理过的
门
关联 身份估计 传感器1 预处理 数据配准 ＊量测文件 ＊传感器信息 ＊航迹文件
一级处理中的对象评估模型
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2.1 功能模型——第二级处理
第二级处理：态势评估（situation assessment）
态势评估是对整个态势的抽象和评定。
态势抽象就是根据不完整的数据集构造一个综合的态 势表示，从而产生实体之间一个相互联系的解释。 态势评定则关系到对产生观测数据和事件态势的表示 和理解。 态势评定的输入包括事件检测、状态估计以及为 态势评定所生成的一组假设等。 态势评定的输出在理论上是所考虑的各种假设的 条件概率。
特征级和决策级的融合不要求多传感器是同类的。
由于不同融合级别的融合算法各有利弊，所以为了提高信息
融合技术的速度和精度，需要开发高效的局部传感器处理策
略以及优化融合中心的融合规则。
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2.2 融合级别——三个层次的比较
三个融合层次优缺点的比较：
数据级融合 处理信息量 信息量损失 最大 最小 特征级融合 决策级融合 中等 中等 最小 最大
检测与估计 传感器控制与反馈信息 选通和控制
传感器1
预处理
跟踪和分类 数 据 对 准 组 合 滤 波 目标状态
传感器2
预处理
跟踪和分类
关 联
传感器N
预处理
跟踪和分类 跟踪和分类参数 分布式融合系统结构 分类 ＊目标分类 ＊成功说明的概率
25
2.3 通用处理结构——混合式
混合式系统结构
混合式融合系统同时传输检测报告和经过局部结点处理后的 航迹信息，它保留了上述两类系统的优点，但在通信和计算上要 付出较昂贵的代价。此类系统也有上述两类系统难以比拟的优势，
传感器1
传感器2
特 征 提 取
关 联
特 征 层 融 合
身 份 识 别
传感器3
融 合 的 身 份 识 别 结 果
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2.2 融合级别——特征级融合
特征级融合可划分为目标状态信息融合和目标特征信息融
合两大类。
目标状态信息融合主要用于多传感器目标跟踪领域，融合处 理首先对多传感数据进行数据处理，以完成数据校准，然后
在实际场合往往采用此类结构。
检测与估计 传感器控制与反馈信息 选通和控制
传感器1
预处理
跟踪和分类 数 据 对 准 组 合 滤 波 目标状态
传感器2
预处理
跟踪和分类
关 联
传感器N
预处理
跟踪和分类 跟踪和分类参数 多路 复用 选择与合并 分类 ＊目标分类 ＊成功说明的概率
检测 参数
混合式融合系统结构
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数据。
23
2.3 通用处理结构——集中式
集中式系统结构
在此结构中，各个传感器录取的检测报告直接被送到融合中 心，在那里进行数据对准、点迹相关、数据互联、航迹滤波、预 测与综合跟踪。这种结构特点是信息损失小，对系统通信要术较 高，融合中心计算负担重，系统的生存能力也较差。
传感器控制 与反馈信息 检测与估计 传感器1 预处理 数 据 对 准 组 合 滤 波 选通和控制
第2章 信息融合系统的模型和结构
2.1 信息融合系统的功能模型 2.2 信息融合的级别 2.3 信息融合系统的通用处理结构
2.4
信息融合要解决的几个关键问题
2.5 信息融合的主要技术和方法
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第2章 信息融合系统的模型和结构
2.1 信息融合系统的功能模型
2.2
信息融合的级别
2.3 信息融合系统的通用处理结构 2.4 信息融合要解决的几个关键问题 2.5 信息融合的主要技术和方法
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2.2 信息融合的级别
信息融合按照融合系统中数据抽象的层次，融合可
以分为：
数据级融合 特征级融合 决策级融合
传感器2
预处理
关 联
目 标 状 态
传感器N
预处理 跟踪和分类参数 集中式融合系统结构 ＊目标分类 ＊成功说明的概率