考试复习-多传感器信息融合考点总结-图文
第10章 多传感器信息融合技术
二、Bayes估计法
假定完成任务所需的有关环境的特征物用向量f表示， 通过传感器获得的数据信息用向量d来表示，d和f都可看作 是随机向量。信息融合的任务就是由数据d估计环境f。
假设p(f,d)为随机向量f和d的联合概率分布密度函数，则：
p (f,d ) p (f|d )p ( d ) p ( d |f)p (f)
S1 1
S2
S N 1
2
N 1
检测中心
0
SN N
图2 并行结构
(c)串行结构 每个局部节点分别接收各自的检测后，首先由节点1作 出局部判决，然后将它通信到节点2，而节点2则将它本身 的检测与之融合形成自己的判决，以后，重复前面的过程， 并将最后一个节点的判决作为全局判决。
现象H
Y1
Y2
YN 1 YN
12i n1ei[X(k)Xˆ(kk)]' fXiX(k)[X(k)Xˆ(kk)]
(高阶项)G(k)V(k)
对扩展卡尔曼滤波的余下步骤，只需按标准Kalman滤 波的方法对上述泰勒展式进行推导即可。
目前，扩展卡尔曼滤波虽然被广泛用于解决非线性系统 的状态估计问题，但非线性因子的存在对滤波稳定性和状 态估计精度都有很大的影响，其滤波效果在很多复杂系统 中并不能令人满意。模型的线性化误差往往会严重影响最 终的滤波精度，在模型非线性较强．以及系统噪声非高斯 时估计的精度严重下降，并可能导致滤波发散。
应用领域
1、在信息电子学领域
信息融合技术的实现和发展以信息电子学的原理、方法、 技术为基础。信息融合系统采用多种传感器收集各种信息，包 括声、光、电、运动、视觉、触觉、力觉等。
除了自然(物理)信息外，信息融合技术还融合社会类信息， 以语言文字为代表，涉及到大规模汉语资料库、语言知识的获 取理论与方法、机器翻译、自然语言解释与处理技术等。
多传感器数据融合PPT课件
•方法：分析、综合、支配、使用； •目的：一致性解释与描述、更为充分的信息。
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数据融合技术的应用
航迹预测 身份识别 威胁估计
多传感器 数据融合
测试技术 多光谱图像
车辆识别
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数据融合技术发展
海湾战争
20世纪 70年代
1973年美国声纳信息融合研究
现代化战争的警钟
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数据融合的定义
• 功能定义：
将来自多个传感器和信息源的数据和信息加以联合、 相关、组合，以获得对目标精确的位置估计、身份 估计、以及对战场情况和威胁及其重要程度进行适 时的完整评价。
• 该定义的重点：
•该定义是军事应用方面的功能性定义；
•多个传感器对同一目标进行测量；
•重点是融合：联合、相关、组合；
Bayes统计理论
• Bayes公式：
对一组互斥事件Ai，i=1，2，…，n，在一次测量结
果为B时，Ai发生的概率为：
PAi
B
P Ai B PB
PB Ai PAi
n
PB
Ai
P
Ai
i 1
❖ 利用Bayes统计理论进行测量数据融合：
▪ 充分利用了测量对象的先验信息。
▪ 是根据一次测量结果对先验概率到后验概率 的修正。
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Bayes统计理论
• 基于经典统计方法的多传感器数据处理。
• 经典统计理论的两个特征：
• 不采用先验概率； • 概率是一种类似频数的解释。
• 经典统计理论的基本原理：小概率原理。
• 经典统计理论的不足：
• 将被测参数看做一个固定值，没有充分利用其先 验信息；
多传感器信息融合技术ppt课件
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五、信息融合方法的实际应用
未完待续......
16
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5)其他内容，如空间信息融合、面向通用知识的融合、 信息融合中的智能数据库技术和精细化处理研究等。 6)确立具有普遍意义的信息融合模型标准和系统结构 标准。 7)将信息融合技术应用到更广泛的新领域。 8)改进融合算法以进一步提高融合系统的性能。 9)开发相应的软件和硬件，以满足具有大量数据且计 算复杂的多传感器融合的要求。
3混合型 混合型信息融合结构吸收了分散型和集中型信息融合结构的优 点，既有集中处理，又有分散处理，各传感器信息均可多次利用。 这一结构能得到比较理想的融合结果，适用于大型的多传感器信息 融合，但其结构复杂，计算量很大。
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4反馈型 当系统对处理的实时性要求很高的时候，如果总是试图 强调以最高的精度去融合多传感器信息融合系统的信息，则 无论融合的速度多快都不可能满足要求，这时，利用信息的 相对稳定性和原始积累对融合信息进行反馈再处理将是一种 有效的途径。当多传感器系统对外部环境经过一段时间的感 知，传感系统的融合信息已能够表述环境中的大部分特征， 该信息对新的传感器原始信息融合具有很好的指导意义。
5
(一）、多传感器信息融合的融合层次
1像素层融合 它是最低层次的融合，是在采集到的传感器的原始信息层 次上(未经处理或只做很少的处理)进行融合，在各种传感器的 原始测报信息未经预处理之前就进行信息的综合和分析。其优 点是保持了尽可能多的战场信息;其缺点是处理的信息量大， 所需时间长，实时性差。
6
2特征层融合 属于融合的中间层次，兼顾了数据层和决策层的优点。 它利用从传感器的原始信息中提取的特征信息进行综合分析和 处理。也就是说，每种传感器提供从观测数据中提取的有代表 性的特征，这些特征融合成单一的特征向量，然后运用模式识 别的方法进行处理。这种方法对通信带宽的要求较低，但由于 数据的丢失使其准确性有所下降。
传感器与检测技术多传感器信息融合技术
并行融合时，各个传感器直接将各自的输出信息传输 到传感器融合中心，传感器之间没有影响，融合中心 对各信息按适当的方法综合处理后，输出最终结果。
还可将串行融合和并行融合方式结合组成混合融合方 式，或总体串行局部并行，或总体并行局部串行。
19.1 传感器信息融合分类和结构
19.1.3 信息融合的关键技术
嵌入约束法最基本的方法有Bayes估计和卡尔曼 滤波。
19.2 传感器信息融合的一般方法
1. Bayes估计
Bayes估计是融合静态环境中多传感器低层数据的 一种常用方法。其信息描述为概率分布，适用于具 有可加高斯噪声的不确定性信息。
假定完成任务所需的有关环境的特征物用向量f表 示，通过传感器获得的数据信息用向量d来表示，d 和f都可看作是随机向量。信息融合的任务就是由 数据d推导和估计环境f。假设p( f , d )为随机向量f和 d的联合概率分布密度函数，则:
数。 ◆已知d时，要推断f只须掌握p( f | d )即可，即
p (f|d ) p ( d |f)p (f)/p ( d ) 上式为概率论中的Bayes公式，是嵌入约束法的核心。 ◆信息融合通过数据信息d做出对环境f的推断，即求
解p( f | d )。
◆由Bayes公式知，只须知道p(d | f )和p ( f )即可。
考试复习_多传感器信息融合考点总结
考点：多传感器数据融合的定义、目的和实质多传感器数据融合过程jdl功能模型的级别、功能数据融合的三个层次以及优缺点数据融合方法的结构以及优缺点多传感器数据融合技术存在的局限性多源信息融合的检测、状态和属性融合的工作原理及其优缺点多传感器目标检测的融合结构及各自的优缺点分布式融合检测系统二元假设检验问题分布式检测融合系统常见的结构分布式检测融合系统常见的融和策略。
它们的检测概率和虚警概率公式和判决准则公式多传感器数据融合常用算法、基本原理、优缺点数据关联的步骤卡尔曼滤波算法的5条核心公式及其含义基于贝叶斯统计理论的属性融合识别过程模糊集合与隶属函数的定义模糊推理综合评价的步骤和作用从功能上看，模糊推理系统的组成和作用多传感器数据融合的定义、目的和实质数据融合的目的：对多源知识和多个传感器所获得的信息进行综合处理，消除多传感器信息之间可能存在的冗余和矛盾，利用信息互补来降低不确定性，以形成对系统环境相对完整一致的理解，从而提高系统智能规划和决策的科学性、反应的快速性和正确性，进而降低决策风险。
数据融合的定义：利用计算机技术，对不同传感器按时序获得的观测信息，按照一定的准则加以自动分析、优化和综合，为完成所需的决策和估计任务而进行的信息处理过程。
数据融合的实质：针对多维数据进行关联或综合分析，进而选取适当的融合模式和处理算法，用以提高数据的质量，为知识提取奠定基础多传感器数据融合过程数据融合的过程：分析来自所有传感器的数据，并对其进行配准、关联、相关、估计、分类与信息反馈等。
配准：将传感器数据统一到同一时间和空间参考系中关联：使用某种度量尺度对来自不同传感器的数据进行比较，确定进行相关处理的候选配对相关：对关联后的数据进行处理以确定它们是否属于同一个目标估计：依据相关处理后的结果对目标的状态变量与估计误差方差进行更新，实现对目标的未来状态预测分类：通过对特征数据的分析，确定目标的类型等jdl功能模型的级别、功能JDL功能模型的级别、功能：JDL是美国国防信息融合系统的一种实际标准，分为三级目标优化、定位和识别目标事态评估，根据第一级处理提供的信息构建事态图威胁评估，根据可能采取的行动来解释第二级处理结果，并分析采取各种行动的优缺点数据融合的三个层次以及优缺点数据融合的三个层次以及优缺点：数据融合方法的结构以及优缺点数据融合方法的结构以及优缺点集中式融合结构：将检测数据传递到融合中心，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。
第13章-多传感器数据融合
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13.2.2 多传感器数据融合模型:1.JDL
第 属 用 宽第求的三性度于出薄五级数、目发 弱级处 据 重标， 环处数据雷 声REE理 进 复属SS源达 纳 OTM：估 节理是 行 频性价 ，是属 组 率融第 判优 检一 决敌 并威化 测C级 融F门 规A检 合R性合、合限 则测 ：方 针胁融，红的的对程辅预合形外数助滤杀敌度信波息：成谱据伤方处对对或包力意理第 置二 融跟 互 相 合来目光括级 合踪 联 关 成和图：位 ： 自标谱雷威给从多身等达第胁出有背 分四 评景 级级 估等个份。横分 推态 ：析 理等提效势 传的截级 示打感 联面， 和击态器 合积势估 告敌数据的 估、库计 警人目 计脉我 。的标 ，冲方需
维代表集对（象目的标一状个态独和立类特型征）。与若此被前观测对动 象有估－计行多：为 个类
型且每确类定传对感的器2 象可的能特态数征势已行知为数，模则式可相将比实测特估 征向－－企动量图向 与已
知对象类4结识型较象元．束别的，的的参后可特…以状输数…即看征确态出估将作向定最是计新是量哪匹态：的对据校准进种配势也观象行称行评。测属比目为行定结据相关性较标模为、果的，跟式估威与估从踪与计胁数计而。对单估据和确传比融定感较合对计 器。系象每统的目估标计的次原类：低层 扫有别的描。
❖ 如果多传感器数据是同质的，原始数据可以直接融合，称为 数据级融合。
❖ 数据级融合直接对未经预处理的传感器原始观测数据进行综 合和分析，传感其器优1 点是保持尽可能多的客体数据，基本不发生
数据丢失或传感遗器漏2 ，缺点数是处理数据量大特，实时性差。判决输出
❖
多传感器测量同一物理据量时，如数据两个图征像传感特器征获得的对象
❖ 5.OMNIBUS模型（Boyd控制环、Dasarathy模型和Waterfall
多传感器信息融合技术(二)
多传感器信息融合技术（二）引言概述：多传感器信息融合技术在现代智能系统中扮演着重要的角色。
通过将来自不同传感器的信息进行整合和分析，可以获得更准确、全面的环境信息，从而提高系统的感知、决策和控制能力。
本文将介绍多传感器信息融合技术的相关概念、应用场景以及其在智能系统中的作用。
正文：一、多传感器信息融合技术的基本原理1. 传感器信息的获取与处理2. 信息融合的定义与分类3. 信息融合的基本原理和方法4. 信息融合中的数据预处理及特征提取5. 信息融合中的数据关联与融合方法二、多传感器信息融合技术的应用场景1. 环境监测与控制系统2. 智能交通与车辆控制系统3. 人体生理及运动监测系统4. 无人系统及机器人导航系统5. 智能医疗系统三、多传感器信息融合技术在智能系统中的作用1. 提高系统感知能力2. 提升决策和控制效果3. 增强对复杂环境的适应能力4. 改善系统的鲁棒性和可靠性5. 优化系统的资源利用效率四、多传感器信息融合技术的挑战与未来发展方向1. 传感器异构性与信息不确定性2. 大规模数据的处理与存储3. 隐私保护与信息安全性4. 深度学习与人工智能的结合5. 自适应信息融合方法的研究五、总结通过对多传感器信息融合技术的概述和探讨，我们可以看到它在提高智能系统感知能力、决策与控制效果方面的重要作用。
然而，要克服传感器异构性、信息不确定性等挑战并进一步推动技术的发展，还有一些问题需要解决。
未来，结合深度学习与人工智能的发展趋势，自适应信息融合方法的研究将成为重要的研究方向。
多传感器信息融合技术的不断创新和应用将为智能系统带来更多的机遇和挑战。
多传感器数据融合技术ppt课件
1987年欧洲共同体开始为期5年的SKIDS
( Signal and Knowledge Integration with Decisional Control
for Multi—sensory System)计划，主要目标是研究多传 感器数据融合的通用结构及实时信息融合技术等。
是机器人史上第一次在艺术领域达到饱含情感并与观众
产生共鸣的高度。由类人机器人领域的世界顶尖公司
多 环传 境感
器
数
特
融
结
A/D
据
征
合
果
处
提
计
输
理
数据融合的关键技术主要是数据转 换、数据相关、态势数据库和融合计 算等,其中融合计算是多传感器数据融 合系统的核心技术。
①对多传感器的相关观测结果进行验证、分 析、补充、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。
静态
冗余
概率分布
累加噪声
极值决策
高层数据 融合
证据推理 静态 冗余互补 命题
逻辑推理
高层数据 融合
模糊推理 静态 冗余互补 命题
隶属度
逻辑推理
高层数据 融合
神经元网 络
动、静态
冗余互补
神经元输 入
学习误差
神经元网 络
低P高层
产生式规 则
静态
冗余互补 命题 精选课件ppt
置信因子
逻辑推理
高层数据14 融合
星图导航
天文导航系统的航向精度在现有导航设备中是最高的，可 为武器系统提供精确的位置、航向和姿态信息
光 线 系 统
第19章多传感器信息融合技术_图文
19.2 传感器信息融合的一般方法
目标身份估计
数据级数据融合结构
19.2 传感器信息融合的一般方法
目标身份估计
特征级数据融合结构
19.2 传感器信息融合的一般方法
目标身份估计
决策级数据融合结构
19.2 传感器信息融合的一般方法
19.2.2 信息融合方法
按技术原理分类
假设 检验法
19.1 传感器信息融合分类和结构
3）态势数据库：态势数据库可分为实时数据库和非 实时数据库。实时数据库的作用是把当前各传感器 的观测结果及时提供给信息融合中心，同时也存储 融合处理的最终态势/决策分析结果和中间结果。 非实时数据库存储各传感器的历史数据、相关目标 和环境的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、开放互连性好，具有 良好的用户接口。
• Bayes估计是检验过程中对先验知识向后验知识的不断修正 。
• 条件概率公式：
或
v 全概率概率公式：
其中Ai为对样本空间的一个划分，即Ai为互斥事件且
19.2 传感器信息融合的一般方法
• Bayes公式：
对一组互斥事件Ai，i=1，2，…，n，在一次测量结果为 B时，Ai发生的概率为：
v 利用Bayes统计理论进行测量数据融合： §充分利用了测量对象的先验信息。 §是根据一次测量结果对先验概率到后验概率的修正 。
19.1 传感器信息融合分类和结构
19.1.2 信息融合的结构
传感器1输入
传感器
1 传感器1输出
传感器
传感器2输入
2 传感器2输出 …
传感器N
传感器N输入
最终结果 a) 串行融合方式
u信息融合的结构分为串联、并 联，如图19-1所示。 u串行融合时，当前传感器要接 收前一级传感器的输出结果，每 个传感器既有接收处理信息的功 能，又有信息融合的功能，各个 传感器的处理同前一级传感器输 出的信息形式有很大关系。最后 一个传感器综合了所有前级传感 器数出的信息，得到的输出为串 联融合系统的结论。
多传感器信息融合
识别
决策
…
…
特征提取
21
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。
29
信息融合通过数据信息d做出对环境f的推断，即求 解p(f|d)。由Bayes公式知，只须知道p(f|d)和p(f)即可。 因为p(d)可看作是使p(f|d)•p(f)成为概率密度函数的 归一化常数，p(d|f)是在已知客观环境变量f的情况 下，传感器得到的d关于f的条件密度。当环境情况 和传感器性能已知时，p(f|d)由决定环境和传感器原 理的物理规律完全确定。而p(f)可通过先验知识的获 取和积累，逐步渐近准确地得到，因此，一般总能 对p(f)有较好的近似描述。
3
1991年美国已有54个数据融合系统引入到军用电子系 统中去，其中87%已有试验样机、试验床或已被应用。 由于信息融合技术在海湾战争中表现出的巨大潜力，在 战 争 结 束 后 , 美 国 国 防 部 又 在 C3 I 系 统 中 加 入 计 算 机 (computer)，开发了以信息融合为中心的C4I系统。 此外，英国陆军开发了炮兵智能信息融合系统(AIDD)和 机动与控制系统 (WAVELL)。
f
此时，最大后验概率也称为极大似然估计。 当传感器组的观测坐标一致时，可以用直接法对传感器测量数据进行融合。
多传感器信息融合ppt课件
•定义2
利用计算机技术对按时序获得的若干传感器
的观测信息在一定准则下加以自动分析，优
化综合以完成所需的决策和估计任务而进行 的信息处理过程。实体状 态进行估计和预报的过程。������
•…….
8
自然界中同类多传感信息融合
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；
1
国外研究 信息融合的关键技术 信息融合原理 信息融合层次 信息融合框架 信息融合方法 应用背景 存在的问题
2
• 信息融合 (information fusion)起初被称为数
据融合 (data fusion)，起源于1973年美国国 防部资助开发的声纳信号处理系统。
• 20世纪80年代，为了满足军事领域中作战
得成效。这些领域主要包括:机器人和智能 仪器系统、智能制造系统、战场任务与无 人驾驶飞机、航天应用、目标检测与跟踪、 图像分析与理解、惯性导航、模式识别等 领域。
6
定义1（美国国防部定义：[1991] ） 信息融合是一种多层次、多方面的处理过程, 包括对多源数据进行自动化的检测、互联、 相关、估计和组合处理（automatic detection, association, correlation, estimation, and combination），从而提高状态和身份估计的 精度，以及对战场态势和威胁的重要程度进 行有效的评价。
9
自 然 界 异 类 多 传 感 信 息 融 合
10
①扩展空间和时间覆盖范围；
（利用互补信息，improve observability ）
②改进探测性能；
多传感器数据融合PPT课件
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13.2.2 多传感器数据融合模型
• OMNIBUS模型
是 Boyd 控 制 环 、 Dasarathy 模 型 和 Waterfall模型的混 合，既体现了数据 融合过程的循环本 质，用融合结论调 整传感器系统的状 态，提高信息融合 的有效性，又细化 了数据融合过程中
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13.3.4 基于神经网络数据融合
• 常用的人工神经元 模型（PE模型）
❖ 典型的多级前馈 感知模型
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13.3.4 基于神经网络数据融合
➢神经网络的结构、功能特点和强大的非线性处理能力，恰好满足了 多源信息融合技术处理的要求，人工神经网络以其泛化能力强、稳 定性高、容错性好、快速有效的优势，在数据融合中的应用日益受 到重视。
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13.3 多传感器数据融合技术
13.3.1 多传感器数据融合算法的基本类型 13.3.2 Kalman滤波 13.3.3 基于Bayes理论的数据融合 13.3.4 基于神经网络的数据融合 13.3.5 基于专家系统的数据融合 13.3.6 基于聚类分析的数据融合
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JDL模型的数据预处理功能相当。 • (2)定向环节确定对象的基本特
征，与JDL模型的目标评估、态 势评估和威胁评估功能相当。 • (3)决策环节确定最佳评估，制 定反馈控制策略，与JDL模型过 程优化与评估功能相当。 • (4)执行环节利用反馈控制调整 传感系统状态，获取额外数据等。 JDL模型没有这一环节。
• (3)利用现有知识对对象特征进 行评价，形成关于对象、事件 或 行 为 的 认 识 。 传 感 器 系 统 利第14页/共67页
多传感器数据融合技术培训资料共56页
•
46、寓形宇内复几时，曷不委心任去 留。
•
47、采菊东篱下，悠然见南山。
•
48、啸傲东轩下，聊复得此生。
•
49、勤学如春起之苗，不见其增，日 有所长 。
Hale Waihona Puke •50、环堵萧然，不蔽风日；短褐穿结 ，箪瓢 屡空， 晏如也 。
谢谢你的阅读
❖ 知识就是财富 ❖ 丰富你的人生
71、既然我已经踏上这条道路，那么，任何东西都不应妨碍我沿着这条路走下去。——康德 72、家庭成为快乐的种子在外也不致成为障碍物但在旅行之际却是夜间的伴侣。——西塞罗 73、坚持意志伟大的事业需要始终不渝的精神。——伏尔泰 74、路漫漫其修道远，吾将上下而求索。——屈原 75、内外相应，言行相称。——韩非
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考试复习-多传感器信息融合考点总结-图文
考点：多传感器数据融合的定义、目的和实质多传感器数据融合过程 jdl功能模型的级别、功能
数据融合的三个层次以及优缺点数据融合方法的结构以及优缺点多传感器数据融合技术存在的局限性
多源信息融合的检测、状态和属性融合的工作原理及其优缺点多传感器目标检测的融合结构及各自的优缺点分布式融合检测系统二元假设检验问题分布式检测融合系统常见的结构分布式检测融合系统常见的融和策略。
它们的检测概率和虚警概率公式和判决准则公式多传感器数据融合常用算法、基本原理、优缺点数据关联的步骤
卡尔曼滤波算法的5条核心公式及其含义基于贝叶斯统计理论的属性融合识别过程模糊集合与隶属函数的定义模糊推理综合评价的步骤和作用
从功能上看，模糊推理系统的组成和作用
多传感器数据融合的定义、目的和实质
数据融合的目的：对多源知识和多个传感器所获得的信息进行综合处理，消除多
传感器信息之间可能存在的冗余和矛盾，利用信息互补来降低不确定性，以形成对系统环境相对完整一致的理解，从而提高
系统智能规划和决策的科学性、反应的快速性和正确性，进而降低决策风险。
数据融合的定义：利用计算机技术，对不同传感器按时序获得的观测信息，按照
一定的准则加以自动分析、优化和综合，为完成所需的决策和估计任务而进行的信息处理过程。
数据融合的实质：针对多维数据进行关联或综合分析，进而选取适当的融合模式
和处理算法，用以提高数据的质量，为知识提取奠定基础
多传感器数据融合过程
数据融合的过程：分析来自所有传感器的数据，并对其进行配准、关联、相关、估
计、分类与信息反馈等。
配准：将传感器数据统一到同一时间和空间参考系中关联：使用某种度量尺度对来自不同传感器的数据进行比较，确定进行相关处理的候选配对相关：对关联后的数据进行处理以确定它们是否属于同一个目标
估计：依据相关处理后的结果对目标的状态变量与估计误差方差进行更新，实现对目标的未来状态预测
分类：通过对特征数据的分析，确定目标的类型等
jdl功能模型的级别、功能
JDL功能模型的级别、功能：JDL是美国国防信息融合系统的一种实际标准，分为三级
目标优化、定位和识别目标
事态评估，根据第一级处理提供的信息构建事态图
威胁评估，根据可能采取的行动来解释第二级处理结果，并分析采取各种行动的优缺点
数据融合的三个层次以及优缺点
数据融合的三个层次以及优缺点：
处理过程定义传递介质融合级别优缺点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。
高层次融合决策决策级融合优点：通信量小、抗干扰能力强、融合中心处理代价低。
缺点：数据损失量最大、精度最低。
每个传感器先抽象出自己的特征向量，然后由融合中心完成融合处理。
筛选、整合和抽象信息特征级融合优点：进行了数据压缩、对通信带宽的要求低、利于实时处理。
缺点：有信息损失、融合性能降低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。
传感器采集数据数据级融合优点：数据损失量较少，精度最高缺点：实时性差、要求传感器是同类的、数据通信量大、抗干扰能力差、处理的数据量大。
数据融合方法的结构以及优缺点
数据融合方法的结构以及优缺点
集中式融合结构：将检测数据传递到融合中心，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。
优点：信息损失量最小
缺点：互联比较困难。
并且要求系统必须具备大容量的存储能力，计算负担重，系统生存能力较差
分布式融合结构：其中的每个传感器的检测数据在进入融合以前，先由它自己的处理器产生局部决策结论，然后将处理过的信息送至融合中心，完成综合决策，形成全局估计。
优点：计算量小，易实现，系统生存能力强缺点：信息损失量大混合式融合结构：集中式混合与分布式融合相结合
特点：适合复杂度高、难度大的大系统，可扩充性一般。
多级式融合结构：各局部节点可以同时或分别是集中式、分布式或混合式的融合中心，系统的融合节点再次对各局部节点传来的航迹进行相关和合成。
优点：信息损失中等，融合难度中等缺点：系统结构复杂，实现难度高，成本高
多传感器数据融合技术存在的局限性
多传感器数据融合技术存在的局限性
多传感器数据融合结果并不能代替单一高精度传感器测量结果。
多个传感器的组合可以增强系统的健壮性，但这些传感器并不一定能检测到系统所感兴趣的目标特征。
数据融合处理不可能修正预处理或单个传感器处理时的错误。
数据融合处理不能弥补处理过程中造成的信息损失。
当信号的特征没有被正确提取时，
数据融合得到的结论肯定是错误的，数据融合不可能修正这些特征。
由于数据来源不同，一种单一的融合算法可能难以实现预想的结果，往往需要综合各门学科的多种技术，如信号处理，图像处理，模式识别，统计估计，自动推理理论和人工智能等。
对于给定的数据如何选择合适算法来进行有效的信息融合是数据融合技术发展所面临的挑战。
目前，并未形成基本的理论框架和有效的广义融合模型及算法，绝大部分工作都是围绕特定应用领域内的具体问题来展开的。
也就是说，目前对于数据融合问题的研究都是根据问题的种类，各自建立直观融合准则，并在此基础上形成所谓最佳融合方案。
充分反映了数据融合技术所固有的面向对象的特点，难以构建完整的理论体系。
这妨碍了人们对数据融合技术的深入认识，使数据融合系统的设计带有一定的盲目性。
缺乏对数据融合技术和数据融合系统性能进行评估的手段。
如何建立评价机制，对数据融合系统进行综合分析，对数据融合算法和系统性能进行客观准确的评价，是极待解决的问题。
随着新型传感器的不断涌现，以及现代信号处理技术、计算机技术、网络通信技术、人工智
能技术、并行计算的软、硬件技术等相关技术的飞速发展，多传感器数据融合必将成为未来现代传感系统的重要技术支撑。
多源信息融合的检测、状态和属性融合的工作原理及其优缺点
多源信息融合的检测、状态和属性融合的工作原理及其优缺点
多传感器检测融合就是将来自多个不同传感器的观测数据或判决结果进行综合，从而形成一个关于同一环境或时间的更完全、更准确的判决，是信息融合理论中的一个重要研究内容。
它能消除单个或单类传感器检测的不确定性、提高检测系统的可靠性、改善检测性能、更加实用
状态融合是当单传感器提供动态目标的时间采样信息或多传感器提供同一目标的独立测量时，需要融合多组测量数据，导出目标位置或运动状态信息。
在导出目标位置或运动状态的过程中，包含两类基本处理，状态估计和数据关联技术
多源属性融合是利用多传感器检测信息对目标的属性、类型进行判断
多传感器目标检测的融合结构及各自的优缺点
多传感器目标检测的融合结构及各自的优缺点
分为集中式检测融合和分布式检测融合
集中式检测融合优点：融合中心数据全面；最终判决结果理论置信度高缺点：数据量大，通信带宽要求高；信息处理时间长；融合中心负荷大
分布式检测融合优点：数据传输量小，通信带宽要求低；分布式计算，融合效率高；融合中心负荷小
缺点：缺乏相互之间的关联；数据损失大
分布式融合检测系统二元假设检验问题
分布式融合检测系统二元假设检验问题
假设分布式并行检测融合系统由融合中心及n个传感器构成每一个局部传感器基于自己的观测值Yi完成同一个决策任务，之后将决策值Ui传送到融合中心。
融合中心的任务是根据接收到的局部决策，利用最优融合规则，作出全局决策U0
分布式检测融合系统常见的结构
分布式检测融合系统常见的结构
并行结构、分散结构、串行结构、树形结构
分布式检测融合系统常见的融和策略。
它们的检测概率和虚警概率公式和判决准则公式
“与”融合检测准则“或”融合检测准则表决融合检测准则
最大后验概率融合检测准则 Neyman-pearson融合检测准则贝叶斯融合检测准则最小误差概率准则。