信息融合算法及其应用研究
面向大数据时代的多源信息融合算法研究
面向大数据时代的多源信息融合算法研究近年来，随着互联网、物联网等技术的发展，人们日常生活和工作中获取的信息已经愈加丰富和复杂。
在这种背景下，如何有效地利用这些信息并进行全面而深入的分析成为了一个急需解决的问题。
大数据技术的兴起也为这一问题提供了解决方案，面向大数据时代的多源信息融合算法成为了一个研究热点。
一、多源信息融合的概念多源信息融合是利用多种数据源（如传感器数据、网络数据、遥感数据等）来获取更加准确和全面的信息，从而做出更好的决策或实现更好的预测任务。
融合的数据可以包括基础数据、元数据和解释数据等，其目的是为了得到更加全面和准确的信息。
二、多源信息融合的意义多源信息融合可以帮助我们更全面、准确地把握信息，从而做出更好的决策。
对于企业而言，利用多源信息融合技术进行市场调研、客户分析等能够更好地了解市场需求和客户需求；对于公共安全领域而言，多源信息融合能够帮助警方及时发现和预防恐怖袭击、犯罪等事情的发生。
三、多源信息融合的挑战在多源信息融合中，我们面临的最大挑战是如何有效地处理和整合来自不同来源的各种数据。
各种数据的特点各异，包括数据格式、数据质量、数据集大小、数据类型等。
另外，数据之间的相互关系也需要被考虑进去，这就需要一些高级算法的支持。
四、多源信息融合算法的研究因为多源信息融合的数据是十分复杂的，实现这项技术的算法也需要比较高端的技术支持。
目前常见的多源信息融合算法包括贝叶斯网络、群体智能、人工神经网络等等。
这些算法都较为复杂，需要精细的算法设计和实现。
1. 贝叶斯网络算法贝叶斯网络算法是一种基于概率模型的多源信息融合算法，它能够描述各种变量之间的条件关系以及变量间的依赖关系。
贝叶斯网络算法被广泛地应用于故障诊断、工业控制、图像处理等领域的研究。
2. 群体智能算法群体智能是一种新型的算法，它利用多种算法和智能技术来实现多源信息融合。
群体智能算法主要由离散粒子群算法、蚁群算法、粒子群优化算法等组成。
多元数据融合算法研究与应用
多元数据融合算法研究与应用随着信息技术的飞速发展和应用，数据也随之成为一种极其重要的资源和资产，而数据的处理和利用也越来越成为了一种核心竞争力和创新驱动的关键。
数据的价值不仅仅在于其规模和数量的大小，更重要的是在于数据的质量和价值，而多元数据融合算法的研究与应用则正是一种有效的方式和手段来提升数据的质量和价值。
一、多元数据融合算法的概述多元数据融合算法指的是将来自不同来源和不同领域的多元数据进行有效的整合和融合，以产生更精确和全面的信息和知识。
多元数据融合算法的实现需要综合运用数据挖掘、机器学习、智能计算等技术，并结合领域知识和专业经验，将多元数据进行处理和融合，同时还需要对融合算法进行优化和评估，以确保融合结果的有效性和可信性。
多元数据融合算法可以分为横向融合和纵向融合两种方式。
横向融合主要针对来自同一领域和同一结构的数据，通过对不同数据源的数据进行汇总和整合，以提高数据的质量和完整性。
而纵向融合则是将来自不同领域和不同结构的数据进行融合，以产生更全面和深入的信息和知识。
多元数据融合算法的应用范围非常广泛，包括数据挖掘、智能计算、智能控制、机器学习、信息检索、决策支持等领域。
多元数据融合算法具有的优势主要有：能够提高数据的质量和价值、能够提高决策的准确性和效率、能够发掘数据的潜在规律和关系、能够支持多种数据类型和格式等。
二、多元数据融合算法的关键技术多元数据融合算法的实现需要综合运用多种关键技术，其中包括数据预处理、特征选择、特征提取、数据融合和模型评估等环节。
1. 数据预处理：数据预处理主要是针对原始数据的清洗、去噪和缺失值的填充等处理，以确保数据的稳定性和可用性，为后续的处理和分析打下基础。
2. 特征选择：特征选择是指从原始数据中选择出最具有代表性的特征子集，以降低数据的维度和复杂度，提高模型的性能和效率。
3. 特征提取：特征提取是对数据进行变换和整合，以发现数据中的隐藏信息和潜在规律，同时也可降低数据维度和提高模型性能和效率。
多源信息融合算法
多源信息融合算法一、概述多源信息融合算法是指将来自不同传感器、不同观测手段或不同领域的数据进行整合和分析，从而得到更全面、更准确的信息。
多源信息融合技术在军事、情报、地质勘探等领域得到广泛应用。
二、多源信息融合算法的分类1. 基于模型的方法：利用数学模型对数据进行建模和分析，常见的模型有贝叶斯网络、神经网络等。
2. 基于规则的方法：利用专家知识和经验构建规则库，根据规则库对数据进行推理和判断。
3. 基于统计学方法：通过对数据进行统计分析，得出概率分布或特征向量等特征，从而实现数据融合。
4. 基于决策论方法：将多个决策结果综合起来，采取加权平均或投票法等方式进行最终决策。
三、多源信息融合算法的应用1. 军事领域：利用雷达、卫星图像等不同类型传感器获取目标信息，通过多源信息融合算法实现目标识别与跟踪。
2. 情报领域：整合来自多个情报来源的信息，进行分析和推断，帮助决策者制定决策。
3. 地质勘探领域：利用地震、地磁等不同类型传感器获取地下信息，通过多源信息融合算法实现油气资源勘探。
四、多源信息融合算法的优势1. 提高数据的准确性和可靠性：通过整合多个来源的数据，减少误差和不确定性，提高数据的准确性和可靠性。
2. 增加数据的完整性和综合性：将来自不同领域、不同传感器的数据进行整合，可以得到更全面、更综合的信息。
3. 提高决策效率和精度：通过对多个决策结果进行综合分析和判断，可以提高决策效率和精度。
五、多源信息融合算法存在的问题1. 数据质量差异大：来自不同传感器或观测手段的数据质量差异较大，需要对数据进行预处理和标准化。
2. 数据异构性强：来自不同领域或不同传感器的数据具有很强的异构性，需要采用适当的方法进行融合。
3. 算法复杂度高：多源信息融合算法需要考虑多个因素，算法复杂度较高，需要大量的计算资源和时间。
六、总结多源信息融合算法是一种将来自不同传感器、不同观测手段或不同领域的数据进行整合和分析的技术。
(完整版)多源信息融合技术的起源发展与研究应用
1.多源信息融合技术的起源发展与研究应用1．1多源信息融合的概念多源信息融合(multi-source information fusion）亦称多传感器信息融合，是一门新兴边缘学科。
多源的含义是广义的，包含多种信息源如传感器、环境信息匹配、数据库及人类掌握的信息等，信息融合最初的定义是数据融合,但随着信息技术的发展，系统信息的外延不断扩大,已经远远超出了数据的简单含义，包括了有形的数据、图像、音频、符号和无形的模型、估计、评价等，故学术界、技术界均认为使用信息融合更能代表其含义。
多源信息融合的优势可以表现在密集性、有效性、互补性、冗余性、实时性、低成本性、高适应性等多个方面。
1.2多源信息融合技术的起源与发展这一概念是在20世纪70年代提出的。
当时新一代作战系统中依靠单一传感器提供信息已无法满足作战需要,必须运用多传感器集成来提供多种观测数据，通过优化综合处理提供相对准确的战场信息，从而更好地把握战场态势。
在多传感器系统中，由于信息表现形式的多样性,信息数量的巨大性，信息关系的复杂性，以及要求信息处理的及时性,都已大大超出了人脑的信息综合处理能力，所以多传感器数据融合(Multi-sensorData Fusion简称 MSDF)便迅速发展起来。
20多年来，MSDF技术在现代 C3I(指挥、控制、通信与情报 Command，Control， Communication and Intelligence)系统中和各种武器平台得到了广泛的应用［3]，在工业、农业、航空航天、目标跟踪和惯性导航等民用领域也得到了普遍关注。
国外对信息融合技术的研究起步较早。
第二次世界大战末期，高炮火控系统开始同时使用了雷达和光学传感器，这有效地提高了高炮系统的瞄准精度，也大大提高了抗恶劣气象、抗干扰能力。
现代信息融合概念70 年代初开始萌芽.最初主要在多种雷达同时运用的条件下执行同类传感器信息融合处理，以后逐渐扩展。
70 年代末期开始引入电子战、ESM 系统,引起人们高度重视。
浅析信息融合技术及应用
浅析信息融合技术及应用近年来，由于信息融合技术充分利用多源数据的互补性和电子计算机的高速运算和智能，提高了信息处理结果的质量而受到广泛的关注。
信息融合是数学、军事科学、计算机科学、自动控制理论、人工智能、通信技术、管理科学等多种学科的交叉和具体运用。
随着应用系统逐渐扩大，所需的功能也越来越复杂，使用的传感器种类也相应增多。
原先的单一传感器检测技术已不能满足要求，多传感器融合技术应运而生。
多传感器融合技术就是对同一检测对象，利用各种传感器检测的信息和不同的处理方法以获得该对象的全面检测信息，从而提高检测精度和可靠性。
在多传感器系统中，信息表现为多样性、复杂性以及大容量，信息处理不同于单一的传感检测处理技术，多传感器信息融合技术已成为当前的一个重要研究领域。
1．信息融合技术的基本理论1.1 信息融合的定义和基本原理定义：充分利用不同时间与空间的多传感器信息资源，采用计算机技术对按时序获得的多传感器观测信息在一定准则下加以自动分析、综合、支配和使用，获得对被测对象的一致性解释与描述，以完成所需的决策和估计任务，使系统获得比它的各组成部分更优越的性能而进行的信息处理过程。
基本原理：充分利用多个传感器资源，通过对传感器及其观测信息的合理支配和使用，把多传感器在空间或时间上可冗余或互补信息，依据某种准则来进行组合，以获得被测对象的一致性解释或描述。
将信息融合划分成如下几个过程：对准、相关、滤波、识别和威胁评估及态势评估。
图1 多传感器信息融合处理模型多传感器信息融合与单传感器信号处理相比，单传感器信号处理是对人脑信息处理的一种低水平模仿，不能像多传感器信息融合那样有效的利用更多的信息资源，而多传感器信息融合可以更大程度地获得被测目标和环境的信息量。
多传感器信息融合与经典信号处理方法之间也存在本质的区别，关键在于数据融合所处理的多传感器信息具有更复杂的形式，而且可以在不同的信息层次上出现。
1.2 信息融合的分类和结构分类：（1）组合由多个传感器组合成平行或互补方式来获得多组数据输出的一种处理方法，是一种最基本的方式，涉及的问题有输出方式的协调、综合以及传感器的选择。
物联网中的数据融合与信息融合技术研究
物联网中的数据融合与信息融合技术研究摘要：随着物联网技术的发展，越来越多的设备和传感器被连接到互联网上，产生大量的数据和信息。
数据融合和信息融合技术在物联网中起着至关重要的作用，可以帮助实现设备之间的互联互通、信息的整合和智能决策。
本文将详细探讨物联网中的数据融合与信息融合技术的研究现状和挑战，并介绍一些主要的研究方向和方法。
1. 引言物联网技术的迅速发展使得越来越多的设备和传感器能够连接到互联网上并实现互联互通。
这些设备产生的数据和信息对于各个领域的决策和管理具有重要意义。
然而，这些数据和信息通常来自不同的设备和传感器，格式和结构各异，因此需要进行数据融合和信息融合的处理。
2. 数据融合技术数据融合技术是指将来自不同设备和传感器的数据进行整合和处理，以提高数据的准确性、可靠性和可用性。
主要的数据融合技术包括数据预处理、数据清洗、数据对齐和数据融合算法等。
2.1 数据预处理数据预处理是对原始数据进行处理和筛选，以去除冗余数据、填充缺失数据、降噪和归一化等。
通过数据预处理可以提高后续处理的效率和准确性。
2.2 数据清洗数据清洗是指对数据进行错误检测和纠正，去除异常值和噪声数据，确保数据的准确性和一致性。
数据清洗是数据融合的关键步骤，对于后续的数据处理和分析具有重要意义。
2.3 数据对齐数据对齐是指将来自不同设备和传感器的数据进行时间和空间上的对齐，以便进行数据融合和分析。
数据对齐能够消除时间和空间差异对数据融合的影响，提高数据的一致性和可比性。
2.4 数据融合算法数据融合算法是指将来自不同设备和传感器的数据进行结合和整合，以提取有价值的信息和知识。
常用的数据融合算法包括加权平均法、贝叶斯融合法和神经网络融合法等。
3. 信息融合技术信息融合技术是指将来自不同设备和传感器的信息进行整合和分析，以提取隐藏在信息中的知识和洞见。
信息融合技术主要包括特征提取、决策融合和知识发现等。
3.1 特征提取特征提取是指从原始的数据和信息中提取有意义的特征，以帮助进行后续的决策和分析。
多源数据信息融合的模型与算法研究
多源数据信息融合的模型与算法研究随着数据的不断增长和多样性，数据融合技术也越来越受到人们的关注。
多源数据信息融合是指将不同来源、不同格式的数据整合在一起，形成一个统一的、全球的、一致的数据集。
其目的在于综合多种数据源信息，获取更加全面、准确、可靠的信息。
如何进行有效的多源数据信息融合，成为研究的重要方向之一。
传统的数据融合算法通常基于经验或者简单的算术方法。
这些方法忽略了数据之间的关系和不确定性，容易产生噪声和误差。
为了更好地处理多源数据信息融合问题，需要考虑到各个数据源之间的关系，采用更为高级的技术。
一种常用的多源数据信息融合的模型是基于贝叶斯网络的融合模型。
在该模型中，数据源与目标变量之间的关系以有向图的方式表现，将先验和后验原理都充分应用到数据融合的过程中。
贝叶斯网络融合模型不仅可以提高多源信息的准确性，同时还能够有效地处理信息不确定性，将不确定性从原本的信息中剔除，获得更加可靠的结果。
除此之外，多源数据信息的融合还可以应用到机器学习领域中。
随着机器学习的兴起，大量非结构化和半结构化的数据呈现爆炸性增长，这些数据的处理和应用也成为了新的难题。
传统的机器学习算法需要大量的数据和特征工程，在处理多源数据信息时，容易受到数据缺失和信息质量低的影响。
因此，多源数据信息的融合在机器学习中成为非常重要的研究方向。
例如，将多模态的数据融合到神经网络中进行训练，可以提高模型的预测准确率和稳定性。
总体来说，多源数据信息融合的模型和算法目标在于提高数据的可用性、完整性和可信度，进而实现更加准确、可靠的分析和预测。
在实际应用中，需要考虑到数据质量、数据来源、数据格式等问题，以及如何进行有效地数据融合和信息提取。
未来，多源数据信息融合的研究会越来越深入，更加复杂和多变的数据源也会涌现，这将需要更加高效和精确的融合算法和模型来应对。
基于贝叶斯网络的信息融合方法研究
基于贝叶斯网络的信息融合方法研究贝叶斯网络是一种用于模拟概率推理的图模型，它在信息融合领域中具有广泛的应用。
信息融合是指将来自不同源头的信息进行整合和分析，以获得更准确和完整的信息。
在本文中，我们将探讨基于贝叶斯网络的信息融合方法，并研究其在不同领域中的应用。
首先，我们将介绍贝叶斯网络及其基本原理。
贝叶斯网络是一种有向无环图(Directed Acyclic Graph, DAG)，它由节点和有向边组成。
节点表示随机变量，有向边表示变量之间的依赖关系。
贝叶斯网络通过条件概率表来描述变量之间的依赖关系，并使用贝叶斯定理进行推理。
在信息融合中，我们通常面临着多源数据、不确定性和冲突等问题。
基于贝叶斯网络的方法可以有效地解决这些问题。
首先，我们可以使用多个节点表示不同源头的数据，并通过有向边表示它们之间的关系。
这样一来，在进行推理时可以考虑到多个数据源之间可能存在的依赖关系。
其次，在处理不确定性时，贝叶斯网络可以使用概率来表示不同变量的不确定性程度。
通过观察已知变量的取值，可以更新其他变量的概率分布，从而获得更准确的结果。
这种基于概率的推理方法可以有效地处理不确定性，并提供更可靠的信息融合结果。
另外，贝叶斯网络还可以处理冲突信息。
当不同数据源提供了相互矛盾的信息时，贝叶斯网络可以通过比较不同假设下观察到数据的可能性来进行冲突分辨。
通过计算后验概率，我们可以得到每个假设下观察到数据的可能性，并选择后验概率最高的假设作为最终结果。
基于贝叶斯网络的信息融合方法在许多领域中都有广泛应用。
例如，在智能交通系统中，我们可以使用贝叶斯网络来融合来自交通摄像头、雷达和车载传感器等多个数据源的信息，从而实现交通流量预测和拥堵检测等功能。
在医疗领域中，我们可以使用贝叶斯网络来整合医疗记录、实验室检查和影像学检查等多种医疗数据，并进行疾病诊断和治疗方案选择等决策支持。
此外，贝叶斯网络还可以应用于军事情报分析、金融风险评估、环境监测等领域。
基于卡尔曼滤波的信息融合算法优化研究
∑ R −j 1 (k ) H j (k )
j =1
N
N 1 R (k ) = ∑ R − j (k ) j =1
融合后系统的状态矩阵不改变 并进行系统等价性变换
只是测量矩阵变为信息融合之后的矩阵
把式(7)代入下面的系统融合后观测方程
Z (k ) = H (k ) X (k ) + V (k )
Z (k ) = [ Z1 (k )
Z 2 (k ) " Z N (k )]T
T
4 5 6
传感器N
ZN
H (k ) = [ H1 (k ) H 2 (k ) " H N (k )]
其中
R (k ) = diag[ R1 (k ) R2 (k ) " RN (k )]
给计算带来很大不便 但是 简便的 2.2 即 R = diag
和roecker其结构如图221扩充融合算法该算法是通过扩大观测向量的维数对传感器的测量信息进行融合分别为融合后的观测量观测矩阵和观测噪声方差阵采用这种算法由于维数的扩充同样给计算带来很大不便但是该算法和集中式卡尔曼滤波相比计算量却大大降低因为算法中对的逆求解是相当简便的可见只需分别对然后组成对角阵即可22加权融合算法观测量融合的另一种方法是对观测量进行加权其具体形式如下融合后系统的状态矩阵不改变只是测量矩阵变为信息融合之后的矩阵把式7代入下面的系统融合后观测方程传感器1传感器2传感器n子滤波器1子滤波器2子滤波器nx2xn传感器1传感器2传感器n量测融合z12006年10中国惯性技术学报34那么两个系统的误差方差阵是等价的证明如下10系统状态估计的更新方程为11如果满足则状态估计是等价的证明如下12由以上可见系统变换前后是等价的采用等价系统能够大大降低运算量同时为了保证滤波算法的稳定性对等价后的系统采用了卡尔曼滤波结合ld分解的算法即ld滤波分解算法其基本算法如下构造old经过ld分解得到经过ld分解得到经过ld分解得到oldoldold对步骤2中计算的p阵进行新ld分解得到new1435张开禾等基于卡尔曼滤波的信息融合算法优化研究15由于是单位下三角矩阵因而计算非常简单在实际的运用中可以先后台处理得出各元素对应的表达式从而避免了求逆提高速度和精度由此可见融合后的卡尔曼滤波方程的维数等于单个系统的维数并且通过系统的等价变换和采用ld分解滤波算法后运算量降低的同时也提高了系统的融合精度仿真结果仿真结果仿真结果仿真结果为了验证加权量测融合算法的性能假设存在以下离散系统16其中是均值为零的白噪声序列在仿真中采用了联邦滤波和加权量测融合算法相对比算了500幅图为加权量测融合ld算法算法i结果的状态分量幅图为联邦滤波算法算法ii结果状态分量幅图中波动比较小的为算法的差值曲线波动较大的为算法ii结果与幅图中可以看出算法和算法ii计算出的结果基本一致但从第3幅图中可以看出算法i的误差曲线比算法ii更加收敛算法i的误差曲线被包含在算法ii的误差曲线中它的标准差更加接近零值在所计算的500算法i的误差的标准差为6112而算法ii的却为1166算法误差的波动范围为2453而算法ii300步以后算法的误差曲线基本为0而算法ii的却偏离较远故算法i的速度和精度比算法ii的更优一些在某些实际导航或者目标跟踪系统中采用量测信息融合算法比通
多维信息融合技术研究
多维信息融合技术研究现今，在信息社会的浪潮中，信息的获取已经不再是难点，而是如何处理、分析和利用所获得的信息，这成为了新的挑战。
多维信息融合技术，就是针对这一挑战所产生的一种技术。
多维信息融合技术能够将从不同来源和不同格式的数据中提取出需要的信息，并进行分类、分析、关联，以便更好地掌握信息，做出更好的决策。
这种技术应用广泛，可以用于国防、情报、安全、医疗等领域，它对于提高决策效率和改进决策质量有着重要的作用。
一、多维信息融合技术的概念多维信息融合技术（MDI，Multidimensional Data Integration）是针对大规模信息处理和分析的一种技术。
它通过将来自不同数据源的信息进行整合，重塑和转换数据，从而实现对数据进行可视化和分析。
这些数据可以包括基于文本、语音、图像和视频的多种信息类型。
MDI技术是一个相对新的概念，它将传统的数据处理技术、信息检索技术、智能计算和视觉分析技术等所涉及的知识进行集成，从而形成一个全面的信息处理平台。
这种技术以人为中心，能够为用户提供一种直观、高效的数据获取和分析方式，有助于人们快速地获取准确、丰富的信息。
二、多维信息融合技术的原理MDI技术包含了多个技术组成部分，包括数据抽取、数据转换、数据清洗、数据集成和数据分析等。
其基本原理是将多源异构数据通过预处理和转换进行集成，形成一个共同的数据模型，从而实现对数据的综合分析和决策支持。
1. 数据抽取数据抽取是MDI技术的第一步，它通过从各种数据源中抽取关键数据并将其转换成规范形式的方式，将多个数据源中的有用数据提取出来。
2. 数据转换在数据抽取之后，数据需要被转换成一种标准的数据格式，以便能够更好地进行分析和处理。
数据转换可以包括将不同的数据格式转换为一致的格式，如将文本、图像和语音转换为结构化数据；还可以将表格和数据库中的数据进行转换，以便进行逻辑关系的建立。
3. 数据清洗数据清洗是指对数据进行规范化和统一化操作，以便消除数据中的重复、缺失或错误之类的问题。
基于信息融合的多源数据融合算法研究
基于信息融合的多源数据融合算法研究随着信息化时代的到来，如今我们所处的世界正处于信息爆炸的时代，无论是数据量还是数据种类都在不断膨胀。
处理多源数据，提取有效信息，是现代机器智能和大数据研究的重要问题之一。
为了更好地利用多源数据，我们需要将不同来源的数据进行融合，从而得到更加准确、全面、可靠的结果。
而此时，信息融合技术就显得尤为重要。
信息融合（Information Fusion）是指将不同来源、不同种类、不同性质的信息或者数据，有机结合起来，对其进行分析、处理、编码和传输，使其形成具有完整、准确、可靠和一致性的整体的过程。
它包括数据融合、特征融合、决策融合等三个方面。
其中，数据融合是多源数据融合的基础。
多源数据融合是将来自不同数据源的、内容相关或者互不相关的信息进行融合，从而得到更加准确的分析结果。
而基于信息融合的多源数据融合算法，就是将来自不同数据源的数据进行合并、压缩、处理以及分析，从而得到更加准确、全面、可靠的结果的一种算法。
在多源数据融合算法中，数据的收集、过滤、整合和分析都是非常重要的步骤。
在实际应用中，利用多源数据融合算法进行研究的范围和领域广泛，如空间信息、环境监测、医学诊断、安全预警、金融分析等等。
其中，空间信息领域最为典型。
在空间信息领域中，多源数据融合算法已经被广泛应用。
比如，在编制数字地图时，需要以不同分辨率、精度和地图显示比例为特征进行数据融合；在遥感方面，需要将来自不同分辨率的卫星图像进行云、雾、雪的遮挡去除以及异常点、噪声的剔除，从而得到更加精确的地表特征；在交通运输方面，需要融合车辆位置数据、道路交通状态数据、气象数据和道路修建数据，实现更加准确的道路状况监测。
在多源数据融合算法中，一个很重要的工具就是信息融合模型。
信息融合模型包括时间和空间等定位方法、过滤方法、特征提取方法、决策融合方法、信任评估方法等。
其中，时间和空间的定位方法是数据整合和融合最基础的环节，将不同时间和空间分辨率的数据进行统一的时间和空间管理，可以极大地提高数据的使用效率和准确度。
多源信息融合技术及其应用研究
多源信息融合技术及其应用研究多源信息融合技术是将来自不同传感器、不同数据源的信息进行集成、整合、推理和分析的一种技术手段，旨在获取更全面、准确和可靠的信息，并提供更高层次的决策支持。
多源信息融合技术广泛应用于军事、安全、情报、交通、环境等领域，可以提高决策效果，减少不确定性。
多源信息融合技术主要包括数据预处理、特征提取、数据关联和推理、决策支持等环节。
进行数据预处理，包括数据去噪、补全、归一化等，以减少数据的不确定性和误差。
然后，进行特征提取，通过分析和挖掘数据的特征和模式，提取有用的信息。
数据关联和推理是多源信息融合的关键环节，主要通过数据关联算法和推理模型，将来自不同数据源的信息进行关联和融合，提供更全面、准确的信息。
通过决策支持，基于融合后的信息，提供决策和行动的支持，能够更好地解决实际问题。
多源信息融合技术的应用研究领域非常广泛。
在军事领域，多源信息融合技术可以对来自雷达、卫星、无人机等传感器的信息进行融合，提供更准确的战场态势认知和目标跟踪。
在安全领域，可以对视频监控、传感器网络等数据进行融合，实现对异常行为、恶意入侵的检测和预警。
在情报领域，可以对不同来源的情报信息进行融合分析，提供更精准和及时的情报支持。
在交通领域，可以对交通流量、道路状况等信息进行融合，实现交通控制和管理的智能化。
在环境领域，可以对气象、地质、水文等数据进行融合，实现对自然环境的监测和预测。
多源信息融合技术的研究还面临一些挑战和问题。
不同数据源之间存在异构性，包括数据格式、分辨率、时间精度等方面的差异，如何有效地进行数据关联和融合是一个难题。
多源信息融合需要考虑不确定性和冲突，如何处理不确定性和冲突，提高融合结果的可靠性和准确性是一个挑战。
多源信息融合需要大量的计算和存储资源，如何提高计算效率和存储效率也是一个问题。
多源信息融合技术在各个领域具有广泛的应用前景，可以为决策者提供更全面、准确和可靠的信息支持，但同时也需要解决一些技术难题和问题。
多源信息融合技术及其应用研究
多源信息融合技术及其应用研究多源信息融合技术是将来自多个来源的异构数据进行整合和分析的一种技术。
随着信息技术的发展和数据量的急剧增加，多源信息融合技术变得越来越重要。
本文将介绍多源信息融合技术的基本概念、主要方法和应用领域，并展望其未来的发展方向。
多源信息融合技术是指将来自不同来源、具备异构性的信息进行集成和分析的技术。
这些信息可以是来自传感器、社交媒体、云存储等不同的数据源。
多源信息融合技术可以帮助我们更好地理解和利用这些信息，从而做出更准确、更全面的决策。
在多源信息融合技术中，主要有以下几种方法：数据融合、模型融合和决策融合。
数据融合是将多个数据源的信息进行整合，通过建立统一的数据模型来表示数据。
模型融合是将多个模型的结果进行整合，通过建立统一的模型来表示数据。
决策融合是将多个决策结果进行整合，通过建立统一的决策模型来做出最终决策。
多源信息融合技术在很多领域都有广泛的应用。
在军事领域，多源信息融合技术可以将来自雷达、卫星、无人机等不同来源的信息进行融合，帮助指挥员更好地判断敌情和做出作战决策。
在环境监测领域，多源信息融合技术可以将来自气象站、空气质量监测站、水质监测站等不同来源的信息进行融合，提供全面的环境监测数据。
在金融领域，多源信息融合技术可以将来自不同交易所、新闻媒体、社交媒体等不同来源的信息进行融合，帮助投资者做出更明智的投资决策。
未来，多源信息融合技术还有很大的发展空间。
随着物联网、大数据和人工智能的快速发展，我们可以预见到更多的数据源和更复杂的数据类型。
多源信息融合技术将需要更高效、更智能的算法和模型来应对这些挑战。
多源信息融合技术也将在更多的应用领域中得到应用，如智能交通、智能城市、健康医疗等。
多源信息融合技术是一种重要的数据处理和决策支持技术。
它能够整合和分析来自不同来源的信息，帮助我们做出更准确、更全面的决策。
未来，多源信息融合技术还将继续发展，并在更多的领域中发挥重要作用。
多传感器信息融合算法在无人机目标跟踪中的应用
多传感器信息融合算法在无人机目标跟踪中的应用无人机技术的迅速发展使得其在各个领域得到广泛应用，其中目标跟踪是一个重要的研究方向。
在无人机的目标跟踪中，传感器信息融合算法起到了至关重要的作用。
传感器信息融合算法可以整合来自多个传感器的数据，提供更准确、更全面的目标跟踪信息，提升目标跟踪的性能和效果。
在无人机目标跟踪中，多传感器信息融合算法可以利用多种传感器的信息来获取目标的位置、速度、姿态等关键信息。
传感器可以包括雷达、红外传感器、相机等。
不同的传感器有着不同的测量精度和特点，传感器信息融合算法可以通过将多个传感器的测量数据进行融合，消除各种传感器的误差和局限性，得到更加准确和可靠的目标信息。
多传感器信息融合算法在无人机目标跟踪中的应用可以提供以下几个方面的优势。
首先，多传感器信息融合算法可以提高目标跟踪的准确性。
通过将多个传感器的测量数据进行融合，可以消除单个传感器的误差和不确定性，从而提高目标的定位精度。
同时，多传感器信息融合算法可以利用不同传感器的互补性，提供更全面、更准确的目标信息，为无人机的自主决策提供更可靠的依据。
其次，多传感器信息融合算法可以提高目标跟踪的鲁棒性。
在无人机操作的复杂环境中，传感器可能受到噪声、干扰、遮挡等因素的影响，导致单个传感器的性能下降。
通过利用多个传感器的信息，可以减小这些干扰的影响，提高目标跟踪的鲁棒性。
例如，当一个传感器由于干扰无法准确测量目标位置时，可以通过其他传感器的信息来补偿，从而保证目标跟踪的连续性和稳定性。
再次，多传感器信息融合算法可以提高目标跟踪的实时性。
在无人机目标跟踪中，实时性是一个非常重要的指标。
传感器信息融合算法可以将多个传感器的信息进行快速融合处理，提供实时的目标跟踪结果。
通过并行处理和优化算法，可以实现传感器数据的实时更新和目标状态的实时估计，满足无人机实时控制和决策的需求。
最后，多传感器信息融合算法具有较好的适应性和扩展性。
在不同的无人机应用场景中，可能涉及到不同传感器的组合和配置。
多源信息融合技术及其应用研究
多源信息融合技术及其应用研究
多源信息融合技术的基本原理是通过对来自不同源头的信息进行收集、预处理、融合和分析，最终得出综合的信息结果。
多源信息融合技术的关键问题包括数据的异构性、数据质量的评估、信息冲突的处理和数据的更新与维护。
数据的异构性是指来自不同源头的信息具有不同的格式、结构和语义，需要进行统一和转换以便融合和分析。
数据质量的评估是指对不同源头的数据进行质量的量化评估，以确保融合结果的可靠性和准确性。
信息冲突是指来自不同源头的信息可能存在冲突，需要采取适当的方法处理和解决。
数据的更新与维护是指对融合结果进行周期性的更新和维护，以保持其有效性和实时性。
多源信息融合技术在许多领域都有广泛的应用。
在情报领域，多源信息融合技术可以将来自不同情报源的信息进行整合和分析，提供全面、准确和及时的情报支持。
在环境监测领域，多源信息融合技术可以将气象数据、地理信息、传感器数据等进行融合和分析，为环境监测和预警提供可靠的依据。
在金融领域，多源信息融合技术可以将股市数据、新闻信息、舆情数据等进行整合和分析，提供全面的金融决策支持。
在医疗领域，多源信息融合技术可以将医学影像数据、生理监测数据、病历数据等进行融合和分析，辅助医生进行准确的诊断和治疗。
当前，多源信息融合技术的研究中存在一些挑战和难点。
如何有效地处理数据的异构性是一个关键问题，需要研究有效的数据转换和集成方法。
如何评估数据质量和解决信息冲突是一个具有挑战性的任务，需要研究可靠的质量评估和冲突解决方法。
如何处理大规模数据和快速更新的数据也是一个重要的问题，需要研究高效的算法和技术。
多传感器加权信息融合算法研究
的估计有关。 目 前测量方差大多是通过传感器 自身
的方差参数指定或凭经验确定 ， 没有考虑环境 干扰 等 因素。因而 ， 用这种方法确定的测量方差并不能 反 映实 际测量 的不 确定 性 。由于这 些 原 因 ， 实 际 在 应 用 中加 权融合 的效 果并 未达 到最 优 。在多传 感器 系统 中， 的分配对融合效果 的影响十分明显 。权 权
２１ ００年 １ ０月 第２ ８卷第 ５期
西 北 工 业 大 学 学 报
Ｊｕ ａ ｆＮｏｔｗ ｓｅ ｏｙｅ ｈ ｉａ ｎｖ ｒｉ ｏ ｒ ｌ ｒ ｅ ｔｒ Ｐ ｌｔｃ ｎｃ ｌＵ ｉｅｓｔ ｎ ｏ ｈ ｎ ｙ
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ห้องสมุดไป่ตู้
多传感器信息融合利用多元信息的互补性来提 高信息的质量 。在多传感器系统 中， 需要用多个传 感器从不 同位置对 同一 目标 的特征参数进行测量 ， 当多传感器系统 中的单个传感器以不 同的置信度对
器分组加权融合算法。解决了在传感器和环境干扰 未知情况下， 多传感器系统的信息融合问题。但如 何合理选择权因子需要进一步研究 。文献 ［ ］ ３ 提出 了在 由几个子系统构成的多传感器系统 中， 通过实 验方法来确定各子系统权值 ， 以便使各子传感器系 统所对应的权值更合理 。但从理论上来讲 ， 这种由 实验来确定子传感器系统权值 的方法不具 有一般 性。文献［ ］ ４ 在研究 各子传 感器系统的加权时， 提 出要充分考虑各子传感器 系统 中， 传感器性能相同 的权值和传感器性 能不 同的权值 。文献 ［ ］ 出， ５指 在存在外界环境干扰 的条件下 ， 信息融合 的精度会 受到数据传输带 宽和融合 中心数据处理 能力 的限 制， 提出了用数据压缩 方法来改善每个传感器 的融
多源遥感信息融合技术及多源信息在地学中的应用研究
多源遥感信息融合技术及多源信息在地学中的应用研究一、本文概述本文主要研究多源遥感信息融合技术及其在地学中的应用。
多源遥感信息融合技术是一种将来自不同传感器或不同平台的遥感数据进行综合处理和分析的技术，旨在提高遥感数据的利用效率和解译精度。
该技术的研究已经成为遥感领域的一个重要方向。
本文首先对多源遥感信息融合技术进行了概述，介绍了其目的、意义以及国内外的研究现状。
详细阐述了多源遥感信息融合的理论基础，包括融合的概念、层次、模型和结构等。
接着，讨论了多源遥感影像像素级融合技术，包括融合过程、特点及其应用。
本文还探讨了基于不同理论的多源遥感信息融合方法，如Bayes融合法、DempsterShafer证据理论和改进的BP神经网络等。
在地学应用方面，本文研究了遥感技术为地学应用提供的数据来源和探索方式。
通过对遥感地学分析的基本思想进行研究，论述了遥感信息在地学中的应用，并结合实际案例进行了分析和讨论。
本文旨在为多源遥感信息融合技术的研究和应用提供理论和实践指导，以促进遥感技术在地学领域的进一步发展和应用。
二、多源遥感信息融合技术基础多源遥感信息融合技术是指将来自不同传感器、不同平台、不同时间和不同空间分辨率的遥感数据进行集成和综合分析，以获得更全面、更准确的地学信息。
该技术已取得显著进展，主要特点包括：数据来源广泛：随着航天技术的发展，遥感数据的获取平台和传感器类型日益丰富，包括光学传感器、雷达传感器、激光传感器等。
数据分辨率提高：遥感数据的分辨率不断提高，从早期的米级、公里级发展到亚米级、厘米级，甚至毫米级，提高了数据的细节信息含量。
数据融合技术成熟：多源遥感数据融合技术包括图像配准、图像增强、特征提取、分类识别等，实现了多源数据的有效集成和利用。
数据量大：遥感数据的体量庞大，处理和存储这些数据对计算资源和存储空间提出了挑战。
数据异质性强：多源遥感数据具有不同的传感器类型、分辨率和波段范围，导致数据异质性强，融合难度增大。
(完整版)信息融合算法
信息融合算法1 概述信息融合又称数据融合，是对多种信息的获取、表示及其内在联系进行综合处理和优化的技术。
经过融合后的传感器信息具有以下特征：信息冗余性、信息互补性、信息实时性、信息获取的低成本性。
1、组合：由多个传感器组合成平行或互补方式来获得多组数据输出的一种处理方法，是一种最基本的方式，涉及的问题有输出方式的协调、综合以及传感器的选择。
在硬件这一级上应用。
2、综合：信息优化处理中的一种获得明确信息的有效方法。
例：在虚拟现实技术中，使用两个分开设置的摄像机同时拍摄到一个物体的不同侧面的两幅图像，综合这两幅图像可以复原出一个准确的有立体感的物体的图像。
3、融合：当将传感器数据组之间进行相关或将传感器数据与系统内部的知识模型进行相关，而产生信息的一个新的表达式。
4、相关：通过处理传感器信息获得某些结果，不仅需要单项信息处理，而且需要通过相关来进行处理，获悉传感器数据组之间的关系，从而得到正确信息，剔除无用和错误的信息。
相关处理的目的：对识别、预测、学习和记忆等过程的信息进行综合和优化。
2 技术发展现状信息融合技术的方法，概括起来分为下面几种：1)组合：由多个传感器组合成平行或互补方式来获得多组数据输出的一种处理方法，是一种最基本的方式，涉及的问题有输出方式的协调、综合以及传感器的选择。
在硬件这一级上应用。
2)综合：信息优化处理中的一种获得明确信息的有效方法。
例：在虚拟现实技术中，使用两个分开设置的摄像机同时拍摄到一个物体的不同侧面的两幅图像，综合这两幅图像可以复原出一个准确的有立体感的物体的图像。
3)融合：当将传感器数据组之间进行相关或将传感器数据与系统内部的知识模型进行相关，而产生信息的一个新的表达式。
4)相关：通过处理传感器信息获得某些结果，不仅需要单项信息处理，而且需要通过相关来进行处理，获悉传感器数据组之间的关系，从而得到正确信息，剔除无用和错误的信息。
相关处理的目的：对识别、预测、学习和记忆等过程的信息进行综合和优化。
信息融合算法及其应用研究
密
级：
硕 士 学 位 论 文
论文题目：
信息融合算法及其应用研究
学 姓 导 学 研 科 究 专 方
号 名 师 业 向
1010041302 刘涛 李玲娟 教授 计算机软件与理论 基于网络的计算机软件应用技术 工学硕士 二 零 一 三 年 二 月
申请学位类别 论文提交日期
Research and Application of Information Fusion Algorithm
Keywords: Information Fusion, Multi-sensor, Time-dimension, Spatial-dimension, Sliding window, Neural network
研究生签名：____________ 导师签名：____________ 日期：_____________
摘 要
随着无线传感网的日益广泛应用和物联网的产生与应用，信息融合技术已经逐渐融入到 社会生活当中，给人们生活带来了前所未有的便利。随着传感器数据来源越来越复杂，如何 全面、快速、准确的获取信息已成为研究热点，因此对信息融合方法的研究具有重要意义。 本文以多传感器的监测数据作为研究对象，从监测数据的时间和空间冗余性出发，利用 流数据模型构建了基于时间维的数据级信息融合模型和基于空间维的特征级信息融合模型， 提出了对应的信息融合方法，并将之应用于森林火灾监测系统中。具体研究内容如下： 为了更好的利用监测数据上下文的情景信息，提出了基于滑动窗口的信息融合模型，其 基本思想是利用窗口内连续数据序列的上下文情景信息，对属性在窗口内的变化进行估计， 并利用这种估计来表述属性的变化；同时利用同一属性不同窗口以及不同属性相同窗口的数 据序列之间存在的冗余信息，实现多传感器数据的关联和融合。 针对数 据级 的信 息融 合，提 出了 基于 时间 维的数 据级 信息 融合 算法 --DIFAT 算 法 (Data-Level Information Fusion Algorithm based on Time-Dimension)，利用被监测对象自身存在 的变化规律，对窗口内数据序列进行时域和频域分析，建立被监测对象关于时间变化的模型， 并通过最优化方法给出被监测对象规律的最优估计。利用 Matlab 仿真工具，对该算法的有效 性进行了验证，结果表明该算法能有效地去除部分噪声，减少感知数据的不确定性，得到相 对可靠的对属性变化特性的估计。 针对特征级的信息融合，既考虑了同一属性不同传感器数据的融合，也考虑了不同属性 不同传感器的数据融合， 提出了基于空间维的特征级信息融合算法--FIFAS 算法(Feature-Level Information Fusion Algorithm based on Spatial-Dimension)，通过数据关联、神经网络等方法确 定被监测属性之间的映射关系，并利用这种关系进行信息融合，确定被监测属性的状态。利 用 Matlab 仿真工具，对该算法的有效性进行了验证，结果表明该算法能很好的描述属性的真 实情况，对属性的原始的数据频域分布能做出合理的估计。 为了进一步验证所提出的算法的实用性，设计了各算法在森林火灾监测系统中的应用架 构，运用 DIFAT 算法和 FIFAS 算法给出森林火灾的预警等级。 关键字：信息融合，多传感器，时间维，空间维，滑动窗口，神经网络
多源数据融合算法的研究与应用
多源数据融合算法的研究与应用随着信息技术的快速发展，多源数据融合算法在各个领域得到了广泛的应用。
本文将介绍多源数据融合算法的研究进展和应用场景，并对其中一些重要的算法进行了详细介绍。
通过对不同领域中多源数据融合算法的研究与应用，可以发现该领域存在着一些挑战和问题，需要进一步研究和探索。
1. 引言随着信息技术的快速发展，各个领域产生了大量的数据。
这些数据通常来自不同来源、不同格式、不同精度，并且包含大量噪声。
如何将这些来自多个源头、具有不同特点和属性的数据进行有效地融合成为了一个重要问题。
2. 多源数据融合算法2.1 数据预处理在进行多源数据融合之前，首先需要对原始数据进行预处理。
常见的预处理方法包括噪声去除、缺失值填充、异常值检测等。
2.2 数据对齐由于多源数据通常具有不同格式和精度，需要将其进行对齐。
对齐的目的是将不同源头的数据映射到同一坐标系下，以便进行后续的融合操作。
常见的对齐方法包括基于特征匹配和基于几何变换等。
2.3 数据融合数据融合是将多源数据进行整合和综合，以产生更准确、更全面、更可靠的结果。
常见的数据融合方法包括加权平均法、模型融合法和决策级融合法等。
2.4 数据模型多源数据融合算法通常需要建立一个适当的数学模型来描述不同源头之间的关系。
常见的数学模型包括贝叶斯网络、神经网络和支持向量机等。
3. 多源数据融合算法在实际应用中的挑战尽管多源数据融合算法在各个领域都取得了一定程度上的成功，但仍然存在一些挑战和问题需要解决。
3.1 数据质量问题多源数据通常来自不同来源，具有不同精度和可靠性。
如何在进行数据融合时考虑到这些因素是一个重要问题。
3.2 大规模数据处理问题随着大规模数据时代的到来，如何有效地处理大规模数据成为了一个挑战。
多源数据融合算法需要具备高效的处理能力，以满足大规模数据处理的需求。
3.3 数据隐私保护问题多源数据融合通常涉及到个人隐私和商业机密等敏感信息。
如何保护这些信息的安全性和隐私性是一个重要问题。
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neural network, to determine the mapping relations between the monitored attributes. These relations are used to fuse multi-sensor data and determine the states of monitored attributes. Matlab simulation tool is used to verify the validity of the algorithm, the results show that the algorithm can descript the real state of attribute very well, and make a reasonable estimate of the original frequency distribution of the attribute data. To further verify the practicality of the proposed algorithm, a forest fire monitoring system is designed. DIFAT and FIFAS algorithm are used to give forest fire warning level.
Thesis Submitted to Nanjing University of Posts and Telecommunications for the Degree of Master of Engineering
By Liu Tao Supervisor: Prof. Li lingjuan February 2013
南京邮电大学学位论文原创性声明
本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得 的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包 含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京邮电大学或其它 教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的 任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 本人学位论文及涉及相关资料若有不实，愿意承担一切相关的法律责任。
研究生签名：_____________ 日期：____________
南京邮ห้องสมุดไป่ตู้大学学位论文使用授权声明
本人授权南京邮电大学可以保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子文 档；允许论文被查阅和借阅；可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索； 可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编本学位论文。本文电子文档的内容和纸质 论文的内容相一致。论文的公布（包括刊登）授权南京邮电大学研究生院办理。 涉密学位论文在解密后适用本授权书。
研究生签名：____________ 导师签名：____________ 日期：_____________
摘 要
随着无线传感网的日益广泛应用和物联网的产生与应用，信息融合技术已经逐渐融入到 社会生活当中，给人们生活带来了前所未有的便利。随着传感器数据来源越来越复杂，如何 全面、快速、准确的获取信息已成为研究热点，因此对信息融合方法的研究具有重要意义。 本文以多传感器的监测数据作为研究对象，从监测数据的时间和空间冗余性出发，利用 流数据模型构建了基于时间维的数据级信息融合模型和基于空间维的特征级信息融合模型， 提出了对应的信息融合方法，并将之应用于森林火灾监测系统中。具体研究内容如下： 为了更好的利用监测数据上下文的情景信息，提出了基于滑动窗口的信息融合模型，其 基本思想是利用窗口内连续数据序列的上下文情景信息，对属性在窗口内的变化进行估计， 并利用这种估计来表述属性的变化；同时利用同一属性不同窗口以及不同属性相同窗口的数 据序列之间存在的冗余信息，实现多传感器数据的关联和融合。 针对数 据级 的信 息融 合，提 出了 基于 时间 维的数 据级 信息 融合 算法 --DIFAT 算 法 (Data-Level Information Fusion Algorithm based on Time-Dimension)，利用被监测对象自身存在 的变化规律，对窗口内数据序列进行时域和频域分析，建立被监测对象关于时间变化的模型， 并通过最优化方法给出被监测对象规律的最优估计。利用 Matlab 仿真工具，对该算法的有效 性进行了验证，结果表明该算法能有效地去除部分噪声，减少感知数据的不确定性，得到相 对可靠的对属性变化特性的估计。 针对特征级的信息融合，既考虑了同一属性不同传感器数据的融合，也考虑了不同属性 不同传感器的数据融合， 提出了基于空间维的特征级信息融合算法--FIFAS 算法(Feature-Level Information Fusion Algorithm based on Spatial-Dimension)，通过数据关联、神经网络等方法确 定被监测属性之间的映射关系，并利用这种关系进行信息融合，确定被监测属性的状态。利 用 Matlab 仿真工具，对该算法的有效性进行了验证，结果表明该算法能很好的描述属性的真 实情况，对属性的原始的数据频域分布能做出合理的估计。 为了进一步验证所提出的算法的实用性，设计了各算法在森林火灾监测系统中的应用架 构，运用 DIFAT 算法和 FIFAS 算法给出森林火灾的预警等级。 关键字：信息融合，多传感器，时间维，空间维，滑动窗口，神经网络
Keywords: Information Fusion, Multi-sensor, Time-dimension, Spatial-dimension, Sliding window, Neural network
I
Abstract
With the increasingly widespread application of wireless sensor networks and the generation and application of the Internet of Things, information fusion technology has been gradually integrated into the social life, which brings unprecedented convenience to people's lives. With the more and more complicated of sensor data sources, how to obtain information comprehensively, rapidly and accurately has becomes a research focus. Therefore, the research of information fusion method has significant meaning. In this thesis, the monitoring data of multi-sensor is basic research object. By using the time and spatial redundant information of monitoring data, a data-level information fusion model based on time-dimension and a feature-level information fusion model based on spatial-dimension are built, and the corresponding information fusion methods is proposed and applied to forest fire monitoring system. The research contents are as follows: In order to make a better use of scene context information in the monitoring data, an information fusion model based on sliding window is proposed. The basic ideal of this model is estimating the change rule of attribute by using context information of continuous data sequence in window; using the estimate result to descript the change rule of the attribute, and associating and fusing multi-sensors data by using the redundant information between different windows of one attribute as well as that between the different attributes of the same window. For data-level information fusion, a Data-Level Information Fusion Algorithm based on Time-Dimension (DIFAT) is proposed. As the monitored object has its own change rules, after analyzing the time domain and frequency domain of data sequence in window, a model used to descript the change of monitored object is established. According to the model, optimization method gives the optimal estimation of rule of the monitored object. Matlab simulation tool is used to verify the validity of the algorithm, and the results show that the algorithm can effectively remove part of the noise, reduce uncertainty of perceptual data, and obtain reliable change rules of attributes. For feature-level information fusion, considering the multi-sensor data fusion of both one attribute and different attributes, a Feature-Level Information Fusion Algorithm based on Spatial-Dimension (FIFAS) is proposed. The FIFAS utilizes methods, such as data association and