第1讲 信息融合概述
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。
移动通信中信息融合技术
移动通信中信息融合技术移动通信中信息融合技术移动通信中信息融合技术是指通过将不同类型的信息进行整合和融合，实现更加智能化、高效化的移动通信服务。
随着移动通信技术的不断发展和普及，人们对通信服务的需求也在不断增加。
信息融合技术的出现，为满足人们对通信服务的更高要求提供了解决方案。
信息融合技术的核心是将不同类型的信息进行整合和融合。
以往，不同类型的通信方式相互，无法进行有效的交互和融合。
但是，在信息融合技术的支持下，不同类型的信息可以进行有机结合，实现更加便捷、全面的通信服务。
首先，信息融合技术可以实现多媒体信息的融合。
在过去，人们使用手机主要是进行语音通话和短信交流。
然而，随着移动互联网的普及，人们对通信方式的要求发生了变化。
他们希望在通信过程中能够传输和共享更多类型的信息，如图像、视频、音频等。
信息融合技术可以将这些多媒体信息进行融合，实现更加丰富多样的通信体验。
其次，信息融合技术可以实现不同通信方式的融合。
传统的通信方式主要包括移动网络通信、固定电话通信、无线局域网通信等。
这些通信方式之间往往相互，无法进行有效的交互和融合。
但是，信息融合技术可以将这些不同的通信方式进行整合，实现更加灵活、高效的通信服务。
例如，用户可以通过手机同时接听固定电话和移动电话，无论在何处都能保持通信畅通。
此外，信息融合技术还可以实现不同应用领域的融合。
传统的通信系统往往局限于某一特定领域，无法满足多样化的需求。
而信息融合技术可以将不同领域的应用进行整合，实现更加全面、一体化的通信服务。
例如，在智能家居领域，信息融合技术可以将家庭安防、智能设备控制、家庭娱乐等不同应用进行整合，为用户提供更加智能、便捷的家居体验。
总的来说，移动通信中的信息融合技术为人们提供了更加智能化、高效化的通信服务。
通过整合和融合不同类型的信息、通信方式、应用领域，信息融合技术可以满足人们对通信服务的多样化需求。
随着技术的不断进步，信息融合技术将进一步发展，为人们创造更加便捷、全面的通信体验。
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
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。
信息融合
信息融合技术发展与应用信息融合或数据融合是指为完成决策和估计任务而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、综合的信息处理过程。
近十几年来，多传感器信息融合技术获得了广泛应用。
采用信息融合技术对多源战场感知信息进行目标检测、关联/相关、组合，以获得精确的目标状态和完整的目标属性 /身份估计，以及高层次的战场态势估计与威胁估计，从而实现未来战争中陆、海、空、天、电磁频谱全维战场感知。
通过信息融合技术可以扩展战场感知的时间和空间的覆盖范围，变单源探测为网络探测；能改进对战场目标的探测能力，进步目标的发现概率和识别水平；能进步合成信息的精度和可信度，支持对重要战场目标的联合火力打击；能产生和维持一致的联合战场态势，支持联合作战决策和方案制定；能进步威胁判定的实时性和正确度，支持战场预警；能进行战场感知信息共享，进步战场信息使用效率；能科学配置和控制探测/侦察平台和传感器，充分利用战场空间感知资源。
1 国外信息融合技术的发展美国国防部三军实验室理事联席会（JDL）的对信息融合技术的定义为：信息融合是一个对从单个和多个信息源获取的数据和信息进行关联、相关和综合，以获得精确的位置和身份估计，以及对态势和威胁及其重要程度进行全面及时评估的信息处理过程；该过程是对其估计、评估和额外信息源需求评价的一个持续精练（refinement）过程，同时也是信息处理过程不断自我修正的一个过程，以获得结果的改善。
后来，JDL将该定义修正为：信息融合是指对单个和多个传感器的信息和数据进行多层次、多方面的处理，包括：自动检测、关联、相关、估计和组合。
信息融合技术自1973年初次提出以后，经历了20世纪80年代初、90年代初和90年代末三次研究高潮。
各个领域的研究者们都对信息融合技术在所研究领域的应用展开了研究，取得了一大批研究成果，并总结出了行之有效的工程实现方法。
美国在该项技术的研究方面一直处于世界领先地位，1973年，在美国国防部资助开发的声纳信号理解系统中首次提出了数据融合技术，1988年，美国国防部把数据融合技术列为90年代重点研究开发的20项关键技术之一。
第1讲信息融合概述
20
2 信息融合的应用
□军事应用
信息融合技术在航空武器装备中的应用具有重大意义。数据融合技术 已国外军事装备中得到广泛应用，俄罗斯和美国军方都在多传感器数 据融合和信息处理技术方面进行了大量的研究工作，并已用于多种型 号的军用飞机
自主式武器系统和自备式运载器 战斗机及直升机上应用 截获、跟踪和指挥制导的火控系统 军事力量的指挥和控制站 敌情指示和预警系统
13
C3I系统
C3I（Communication，Command，Control and Intelligence systems）系统: 指挥自动化系统。C3I技术是 运用系统工程的理论和方法，对军事指挥、控制、通信、情 报系统进行开发和管理的技术。应用电子计算机 、数据通信 、控制技术、传感和显示技术等，集中管理和协调远离中心 的各种资源的大型综合信息系统。通信指挥控制情报系统的 简称。军用上则称作指挥自动化系统。
《多源测试信息融合》
第一讲 多源信息融合概述
授课团队：万江文，吴银锋，于宁 yfwu@ 新主楼B502
1
主要参考书籍
韩崇昭等,《多源信息融合》，清华大学出版社 杨露菁, 余华.《多源信息融合理论与应用》，北京邮电大学出版社 David L. Hall.《Handbook of Multisensor Data Fusion》 何友, 王国宏 等.《多传感器信息融合及应用》(第二版) , 电子工业出版社 王润生. 《信息融合》 , 科学出版社
11
1.3 信息融合发展历史
20世纪70年代首次提出（美国）
20世纪80年代初步形成信息融合技术
20世纪90年代末，研究热点
目前，仍为学术界研究的热点
12
几个重要事件
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
信息融合技术
信息融合技术之马矢奏春创作1引言融合(Fusion)的概念开始呈现于70年代早期,那时称之为多源相关、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.融合是指收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过程.数据融合技术结合多传感器的数据和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、实时性以及低成赋性.多传感器信息融合与经典信号处置方法之间存在实质的区别,其关键在于信息融合所处置的多传感器信息具有更为复杂的形式,而且可以在分歧的信息条理上呈现.2信息融合的结构模型由于信息融合研究内容的广泛性和多样性,目前还没有统一的关于融合过程的分类.2.1依照信息表征条理的分类系统的信息融合相对信息表征的条理相应分为三类:数据层融合、特征层融合和决策层融合.数据层融合通经常使用于多源图像复合、图像分折与理解等方面,采纳经典的检测和估计方法.特征层融合可划分为两年夜类:一类是目标状态信息融合,目标跟踪领域的年夜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另外相应技术.决策层融合是指分歧类型的传感器观测同一个目标,每个传感器在本地完成处置,其中包括顶处置、特征抽取、识别或判决,以建立对所观察目标的初步结论.然后通过关联处置、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)和λ-JDL模型该模型将融合过程分为四个阶段:信源处置,第一层处置(即目标提取)、第二层处置(即态势提取)、第三层提取(即威胁提取)和第四层提取(即过程提取).模型中的每一个模块都可以有条理地进一步分割,而且可以采纳分歧的方法来实现它们.λ-JDL模型为JDL模型的简化,把0层包括进了1层, 4层融入其他各层中.2.3依照数据流融合的位置进行分类多传感器融合系统中的一个关键问题是在何处对数据流进行融合.依照融合位置的分歧可以将融合结构分为以下三种类型:集中式融合、分布式多传感器融合和无中心融合结构.对特定的信息融合应用不成能找到一种最优的融合结构,结构的选择必需综合考虑计算资源、可用的通信带宽、精度要求、传感器能力等3信息融合的典范方法数据融合技术综合了多种传统的学科,包括:数字信号处置,统计估算,控制理论,人工智能和经典数字方法.融合方法研究的内容是与信息融合有关的算法.比力典范的融合方法有:加权平均、卡尔曼滤波、贝叶斯估计、统计决策理论、D-S证据推理、模糊推理、小波变换和神经网络技术.加权平均方法是对一组冗余的原始传感数据进行加权平均处置,处置的结果作为最后融合的结果.卡尔曼滤波是用丈量模型的统计特性递推决定最优融合数据的估计.贝叶斯估计理论是将多传感器作为分歧的贝叶斯估计器,由他们组成一个决策系统,然后利用某一种决策规则来选择对被测对象的最佳假设估计.在D-S证据推理中,每一个传感器相当于一个证据体,多传感器信息融合实质就是在同一鉴别框架下,将分歧特征的证据体合并成一个新的证据体的过程.这种方法要求所使用的依据必需相互自力.模糊推理利用模糊集合和隶属函数来暗示不确定性推理.该方法运用模糊集合的知识通过综合考虑客观证据与人的主观评判,将主客观之间的信息进行最佳的匹配,由此获得问题的最优解.人工神经网络具有分布式存储和并行处置方式、自组织和自学习的功能以及很强的容错性和鲁棒性等优点.将神经网络用于多传感器信息融合技术,首先要根据系统的要求以及传感器的特点选择合适的神经网络模型,然后再对建立的神经网络系统进行离线学习.确定网络的联接权值和联接结构,最后把获得的网络用于实际的信息融合傍边.小波分析具有良好的信号时域局部化特征,能处置信号的局部特征信息.将小波分析引入遥感数据融合,是目前正在探索的课题之一.由于处置对象和处置过程的复杂性,而且每种方法都有自己的适用范围,目前还没有一套系统的方法可以很好地解决多传感器融合中呈现的所有问题.比力理想的解决方案就是多种融合方法的综合使用.4典范应用多传感器信息融合在军事、工业、医学、交通和金触等领域也有着十分广泛的应用前景.下面介绍多传感器信息融合在几个特定领域的应用,主要有:信号检测、跟踪、机器人导航、图像融合等.对信号检测,多采纳并行或串行的结构.并用Nyman- Pearson 准则或贝叶斯公式获得最优化的决策规则.对目标跟踪的融合包括两个主要的把持:估计和关联.分布式跟踪问题的两个主要方法是联合概率的数据关联和多假设跟踪.机器人导航所采纳的主要方法有:卡尔曼滤波、基于规则的技术、基于行为的算法以及从信息论中借鉴的方法(D-S推理、摸糊逻辑和神经网络).图像融合的目的是利用多传感器提供的关于统一场景的多幅图像获得这个场景的完整理解,不单是在位置和几何上,更重要的是从语义上的解释.采纳的工具有:贝叶斯框架下的概率论、模糊集理论、证据理论、马尔可夫随机场以及和其它领域(如人工智能)相结合的方法.图像融合中的难点是如何建立一个合适的模型,即如何从图像信息中寻找估计的条件概率、模糊隶属度函数和信任度函数.具体的应用包括:图像定位、图像复原、图像解释、图像分割等.5发展方向虽然信息融合的应用研究已是如此广泛,但至今仍未形成基本的理论框架和有效的广义融合模型及算法.正在进行的研究有新算法的形成、己有算法的改进以及如何综合这些技术以形成统一的结构用于多样的信息融合应用.建立融合系统的关键技术和难点是如何获得可靠的隶属度和基本概率赋值等.另外,信息融合学科一直缺少对算法的严格的测试或评价,以及如何在理论和应用之间进行转换.数据融合团体需要使用高标准的算法、测试和评估准则、标准测试的发生和适于实际应用的技术的系统评价.交叉学科的交流和研究将进一步增进信息融合技术的发展,人工智能和神经网络方法将继续成为信息融合研究的热点.神经网络会在目标识别和鲁棒多传感器系统两个领域里发挥重要的作用.参考文献[1] Lambert, D.A.; Grand challenges of information fusion. Information Fusion, 2003. Proceedings ofthe Sixth International Conference of Volume 1,2003 Page(s):213 - 220.[2] 王莉.多传感器信息融合结构及其实现. 中国航空学会航空机载财富及技术发展研讨会,2002,09.[3] 黄心汉.自主系统多传感器融合结构浅析. “面向新世纪中国机器人财富化发展论坛”年夜会.2000,08.。
关于信息融合赋能人才发展的思考
关于信息融合赋能人才发展的思考作者：杨晓辉来源：《商情》2020年第14期一、基本概念（一）信息融合信息融合又称数据融合，也可以称为传感器信息融合或多传感器信息融合，是一个对从单个和多个信息源获取的数据和信息进行关联、相关和综合，以获得精确的位置和身份估计，以及对态势和威胁及其重要程度进行全面及时评估的信息处理过程;该过程是对其估计、评估和额外信息源需求评价的一个持续精炼过程，同时也是信息处理过程不断自我修正的一个过程，以获得结果的改善。
我们知道创新多指以现有的思维模式提出有别于常规或常人思路的见解为导向，利用现有的知识和物质，在特定的环境中，本着理想化需要或为满足社会需求，去改进或创造新的事物、方法、元素、路径、环境，并能获得一定有益效果的行为。
那么按照创新思维，我们能否将人才学习过的多个学校与工作过的多个单位看做“多传感器”？我们所要做的，就是将这“多传感器”提供的有关人才的不同信息进行关联、相关和综合，再通过一定条件的筛选，整理归纳出这些人才与社会已确定的高端人才的差异及他们各自面临的挑战，最终明确他们各自的目标能力，进行有针对性的培养。
（二）赋能以前在人才发展中，我们考虑的很多是管控问题，即只要我们让每个人才安于他的角色，让每个人能够发挥他的职责功能，我们就能把组织的流程、组织的体系完整的建立并运行起来。
但随着时间的推移，外部的变化非常动态，我们不得不随着外部的变化而进行一定的对应和调整，这时我们就会发现，管控无法很好的应对外部的变化，需要赋能。
何为赋能？从创新的角度定义，就是让那些有能力的人才，能够去充分展示自己的才华，能够得到提升和成长，而不是固化在某一个他并不喜欢却不得不扮演的角色上。
有了赋能，有能力的人才非但不会流失，还能够和组织组合在一起，发挥更大的效能，甚至影响更多优秀的人才前来加盟。
二、信息融合赋能人才发展的必要性分析那么信息融合的必要性在哪里呢？在于信息的泛滥与单个信息的不完整不准确。
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
信息融合技术
信息融合功能模型
多源信息融合的功能模型包涵了多个层次的、多个环 节的功能模块,按照数据的抽象层次划分,这些功能可以分 为低级处理过程和高级处理过程。低级处理过程主要包括 信息探测、数据关联,目标状态估计及属性分类等功能模 块;高级处理过程主要有行为模式检测、目标身份估计、 行为预测、逻辑推理、态势评估和威胁评估等功能模块。 低级处理主要是数据处理,产生的主要是数值结果;高级处 理主要是符号逻辑处理,产生的是语义层次更高的结果。
信息融合的发展 数据融合由多传感器融合问题发展而来,目前已不局限传 感器数据的融合。从字面上看,数据是记录信息的符号,是 信息的载体和表示;信息是数据的语义,是数据在特定场合 下的具体含义;知识是把有关信息关联在一起表达某些实 际社会意义的信息结构。 目前的数据融合技术不仅涵盖了声、光、电等物理层数据 的处理,而且涉及到了数据库、网页、视频、资讯、自然 语言等较高层次的信息整合,因此数据融合也称为信息融 合,而且目前的许多研究工作已经涉及到了知识融合 (knowledge fusion)的层次。
2 信息融合的基本概念
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(DataFusion)，现在 多称之为信息融合 (InformationFusion)或数据融合。 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过程。 数据融合技术结合多传感器的数据和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。 传感器信息融合技术从多信息的视角进行处理及综合，得到各 种 信息的内在联系和规律，从而剔除无用的和错误的信息，保 留正确的和有用的成分，最终实现信息的优化。
6） X.Rong Li 的定义： “信息融合是为了某一目的对多个实体包含的信息的组 合。” 在上述6种定义中,前5种都强调信息融合是一个“过程”, 但第6种定义认为信息融合未必是一个过程。 现在,一个更加确切且被广泛接受的定义是:利用计算机技 术对时序获得的若干传感器的观测信息在一定准则下加以 分析、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。 上述各种定义各有其特点。从信息融合定义的演变过程可 以看出,其定义越来越简化,而包含的内容也越来越宽广。
信息融合
信息融合1.简介：视频监控毫无疑问是一个强大的视频监控公共安全和安全的工具。
此外,随着日益增长的机场的安全需要[1]，海洋环境(2、3)，铁路、地面[4]，以及其他重要的环境。
视频监控的需求正在日益增长。
典型的例子是商业监视系统DETEC[9]、[10]，他们通常是基于运动探测器，选择数字存储的测定事件(输入图像和记时元数据)。
其他的视频监控系统(如道路交通、港口、铁路),看[2、5、8、11、12]。
许多这类系统中需要一个广泛的地理分布,称为相机管理和数据通信。
通过这种方式,[5]结合现有交通监控系统提出了基于网络的智能相机。
术语“智能相机”通常被用来指一个具有处理能力的照相机。
视觉传感器网是基于空间分布的多传感器环境。
他们对所提出的监控挑战产生兴趣。
这些挑战关系到用数据融合技术来处理所收集的信息共享的不同类型的传感器[14],[15]通信方面,通信安全[15]和传感器管理。
这些新系统被称为“第三代监控系统”，他们会提供高度自动化的信息,以及报警和紧急情况管理。
PRISMATICA[4]就是这样的一个系统，它由一个网络的智能装置传感器输入过程组成，这些设备从一个中央服务器的模块中发送和接收信息，服务器模块坐标装置的活动、档案/获取数据和通过操作员提供界面。
一个监控系统的设计没有服务器来避免集中化在[16]有说明，所有的独立的子系统是完全独立的,被建立在一个没有互相共享的通信平台，在虚拟存储存取方法(VSAM)项目的一部分。
在[16]提出了一种多幅相机监控系统意为创造一个网络的智能相机”独立和自主视觉模块，上面所描述的监视系统利用了低成本的高性能处理器和多媒体通信。
然而它们不能为临时组织为研究智能相机合作的课题，例如从相机中融合信息作出解释。
在本文中，我们被称作在动态联盟中代理结合的临时组织。
代理可能需要配合以达到更好、更精确的性能，或者需要原本没有的能力。
这种融合通过组建一个融合中心的代理产生，协作意味着数据共享和解决冲突。
信息融合方法
信息融合方法信息融合方法是一种将多个来源的信息进行整合和融合的技术方法。
在当今信息爆炸的时代，人们面对的信息越来越多，而这些信息往往来自不同的渠道，具有不同的形式和结构。
为了更好地利用这些信息，我们需要将它们进行融合，以提取出更有用的知识和洞察力。
信息融合方法有多种，其中一种常见的方法是数据融合。
数据融合是指将来自不同数据源的数据进行整合和分析，以得出更全面、准确的结论。
例如，在金融领域，我们可以将来自不同交易所的股票数据进行融合，以得出更准确的股价走势预测。
在医疗领域，我们可以将来自不同医疗设备的数据进行融合，以辅助医生进行诊断和治疗。
除了数据融合，还有一种常见的信息融合方法是文本融合。
文本融合是指将来自多个文本源的信息进行整合和分析，以提取出更有用的知识和洞察力。
例如，在情感分析领域，我们可以将来自不同社交媒体平台的用户评论进行融合，以分析用户对某个产品或事件的态度和情感。
还有一种常见的信息融合方法是传感器融合。
传感器融合是指将来自多个传感器的信息进行整合和分析，以得出更准确、可靠的结论。
例如，在自动驾驶领域，我们可以将来自多个传感器（如摄像头、雷达、激光雷达）的数据进行融合，以实现对周围环境的全面感知和理解。
除了以上几种方法，还有一些其他的信息融合方法，如知识融合、模型融合等。
知识融合是指将来自不同领域的知识进行整合和分析，以得出更深入、全面的结论。
模型融合是指将来自不同模型的预测结果进行整合和分析，以得出更准确、鲁棒的结论。
信息融合方法的应用非常广泛，涉及到许多领域，如金融、医疗、交通、安全等。
通过信息融合，我们可以充分利用不同来源的信息，提取出更有价值的知识和洞察力，为决策和创新提供支持。
然而，信息融合也面临一些挑战，如数据质量不一致、信息冗余和冲突等。
因此，我们需要不断改进信息融合方法，以提高其准确性和可靠性。
信息融合方法是一种将多个来源的信息进行整合和融合的技术方法。
通过数据融合、文本融合、传感器融合、知识融合和模型融合等方法，我们可以更好地利用不同来源的信息，提取出更有用的知识和洞察力。
《信息融合技术》课件
贝叶斯估计法
基于贝叶斯定理，通过概率统 计方法进行信息融合。
D-S证据理论法
基于不确定性推理原理，通过 证据组合规则进行信息融合。
神经网络法
通过训练神经网络进行信息融 合，具有自学习、自适应能力
。
贝叶斯估计法
贝叶斯定理
基于概率论的推理方法，通过已知信息更新对未知信息的判断。
贝叶斯网络
基于贝叶斯定理构建的概率图模型，用于表示随机变量间的概率 依赖关系。
随着5G、6G等通信技术的发展，信息融合技术有望在智能交通、智慧城市等领 域发挥更大的作用。
信息融合技术的未来应用前景
智能制造
信息融合技术有望在智能制造领域发挥重要作用，实现生产过程 的智能化和优化。
智慧医疗
信息融合技术可以整合医疗设备、影像等多种数据源，为医生提供 更全面、准确的诊断依据。
智慧城市
无人驾驶汽车的信息融合技术需要解决数据同步 、数据预处理、特征提取、目标识别等问题，以 提高车辆的感知精度和安全性。
无人驾驶汽车的信息融合需要处理多种数据，包 括激光雷达数据、摄像头数据、GPS数据、轮速 传感器数据等，将这些数据融合在一起，以获得 车辆周围环境的准确感知。
无人驾驶汽车的信息融合技术还需要考虑数据安 全和隐私保护问题，以确保车辆的正常运行和用 户隐私的安全。
20世纪70年代末期，随着传感器 技术的发展，人们开始研究如何 将多个传感器采集的信息进行融
合处理。
发展阶段
20世纪90年代中期，随着计算机 技术和人工智能技术的快速发展 ，信息融合技术得到了广泛的应
用和研究。
成熟阶段
进入21世纪，随着物联网、云计 算、大数据等技术的兴起，信息 融合技术在军事、航空航天、智 能交通、智能家居等领域得到了
信息融合ppt课件(1)
影像投影到同一的地面坐标系统上，完成配准。
整理课件
15
遥感图像融合前处理：空间配准
✓ 实践中，常用地形图或已配准的遥感图像作 为基础底图，对未配准的图像进行几何精纠 正，使它们具有统一的投影方式和坐标系统， 以便不同类型或不同时相的遥感影像之间的 几何配准和精确融合。
影像空间配准包括：
几何纠正（略）
例2 雷达和陆地卫星影像数据融合
再如，侧视雷达图像可以反映地物的微波反射特 性，地物的介电常数越大，微波反射率越高，色 调越发白，这种特性对于反映土壤、水体、山地、 丘陵、居民点，以及道路、渠道等线性地物明显 优于陆地卫星影像，因此如将雷达影像与陆地卫 星影像复合，可以既反映出可见光，近红外的反 射特性，又可以反映出微波的反射特性，有利于
✓ TM图像：光谱信息丰富，几何性能好，空间分辨率较高，有 利于分析洪水信息；
✓ SAR图像：较易观察水体和线性地物，并且可全天候获取信息， 有利于实地监测洪峰。
复合方案：
➢ 将TM与侧视雷达图像复合，既可获得洪水、水田、旱地情 况，也可获得大堤、水渠等线性地物情况；
➢ 将TM与气象卫星图像复合，可以克服云层影响和气象卫星分 辨率低的不足。
如果将各种遥感数据进行复合与综合分析，便可弥 补单一信息的不足，以达到多种信息源的相互补充、 相互印证。这样，不仅扩大了各信息的应用范围， 而且大大提高了分析精度。
整理课件
3
（一）信息复合的概念和简介
信息复合的发展
起初是进行同种遥感信息多波段、多时相的遥感信 息复合，
后来发展到不同类型遥感数据的复合，如陆地卫星 与气象卫星等，以扩大应用范围，提高分析精度， 获得更好的遥感应用效果。
整理课件
35
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。
信息融合技术概要
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。
3、在自动化领域
以各种控制理论为基础，信息融合技术采用模糊控制、 智能控制、进化计算等系统理论，结合生物、经济、社 会、军事等领域的知识，进行定性、定量分析。按照人 脑的功能和原理进行视觉、听觉、触觉、力觉、知觉、 注意、记忆、学习和更高级的认识过程，将空间、时间 的信息进行融合，对数据和信息进行自动解释，对环境 和态势给予判定。目前的控制技术，已从程序控制进入 了建立在信息融合基础上的智能控制。智能控制系统不 仅用于军事，还应用于工厂企业的生产过程控制和产供 销管理、城市建设规划、道路交通管理、商业管理、金 融管理与预测、地质矿产资源管理、环境监测与保护、 粮食作物生长监测、灾害性天气预报及防治等涉及宏观、 微观和社会的各行各业。
应用人工智能技术（专家系统、神经网络等）解决 目标识别、战场态势关联与估计处于应用试验阶 段；信息融合仿真试验、测试与评估技术目前正 在向适应联合作战需求的方向发展，效能评估处 于建模阶段。上述技术所形成的信息融合产品已 装备在某些战术、战略系统中。如‘全球网络中 心监视与瞄准‘（GNCST）系统是美国空军的新 型情报信息融合处理系统，该系统对信息源几乎 没有限制，可接收无人机（UAV）、E-8C、RC135等平台上光电、合成孔径雷达、信号情报侦 察装置等各种传感器的近实时信息，将它们消化 处理成对作战官兵有用的信息，并以很快的速度 和很高的精度发送给用户。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
《多源测试信息融合》
第一讲 多源信息融合概述
授课团队：万江文，吴银锋，于宁 yfwu@ 新主楼B502
1
主要参考书籍
韩崇昭等,《多源信息融合》，清华大学出版社 杨露菁, 余华.《多源信息融合理论与应用》，北京邮电大学出版社 David L. Hall.《Handbook of Multisensor Data Fusion》 何友, 王国宏 等.《多传感器信息融合及应用》(第二版) , 电子工业出版社 王润生. 《信息融合》 , 科学出版社
2
主讲内容及教学计划
信息融合概述（2课时） 多源检测融合原理（4课时） 不确定推理（6课时） 分布式检测与融合（4课时） 集中式检测与融合（4课时） 多传感器目标识别与融合模型（4课时） 应用实例（4课时） 复习(2课时) 3
考核方式
最终成绩: 平时作业（30%） 出勤（10%） 期末考试（60%）
4
本次课讲解内容
信息融合基本概念 信息融合应用 融合系统模型与处理结构 信息融合算法 待解决的问题 研究方向
5
1 信息融合基本概念
盲人摸象
丢失的骆驼
6
1 信息融合基本概念
视 觉 可能是红糖水、 可乐、咖啡……
?
一杯冰咖啡
嗅 觉
是咖啡……
触 觉
冰的……
7
d
8
1 信息融合基本概念
其它： 服 务 于 美 国 海 军 的 ATW(Advanced Tactical workstation) 、 CEE （Conditional Events and Entropy）； 服务于美国空军的ABI （AWACS Broadcast Intelligence ）、 AMSTE （ Affordable Moving Surface Target Engagement ） 、 DADFA （Dynamic Adaptation of Data Fusion Algorithms）等等 。
分类：通过对特征数据的分析，确定目标的类型等
30
3.2 融合处理的过程
高层次融合
决策
筛选、整合和抽象
信息 由 低 层 到 高 层
传感器采集
数据
自然环境信息
环境
31
3.3 数据融合的级别
按照数据抽象 的层次划分
数据级融合
特征级融合
决策级融合
32
(1) 数据级（像素级）融合
含义 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。
41
（1） 集中式融合结构
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 坐 标 转 换 、 数 据 对 正 点 迹 相 关 、 数 据 互 联 航航 迹迹 滤文 波件 与与 更综 新合 跟 踪 目 标 状 态
传感器2
预处理
…
传感器N
…
预处理
42
（2） 分布式融合结构
分布式融合结构中，每个传感器的检测报告在进入融合以前，先由 它自己的处理器产生局部多目标跟踪航迹，然后将处理过的信息送 至融合中心，完成航迹-航迹相关、航迹合成，形成全局估计。
中间层次的融合，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。可划分为目标状态和目标特征信息融合两类
传感器1 传感器2 传感器N
特 征 提 取
关 联
特 征 层 属 性 融 合
属 性 判 决
联 合 属 性 判 决 结 果
35
…
(2)特征级融合
特点
进行了数据压缩，
对通信带宽的要求低
11
1.3 信息融合发展历史
20世纪70年代首次提出（美国）
20世纪80年代初步形成信息融合技术
20世纪90年代末，研究热点
目前，仍为学术界研究的热点
12
几个重要事件
1973年，美国国防部资助研究了“声纳信号的理解系统”研究。（起始） 1984年，美国成立了数据融合专家组；
1988年，美国国防部将数据融合技术列为90年代重点开发的20项关键技术
28
其它的功能模型
Dasarathy提出的I/O功能模型
指挥控制融合模型 omnibus处理模型等
Bedworth 于 1994 年提出瀑布模型，应用于英国国防 信息融合系统
说明： 实际系统的功能划分不尽相同，一般需要根据具体 应用需求来决定，可能仅需某一级或两级的融合处理
29
3.2 融合处理的过程
融合处理器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一参考时间和空间中 关联：使用某种度量尺度对来自不同传感器的航迹与量测数据进行比较， 确定进行相关处理的候选配对 相关：对关联后的航迹和报表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，实现对目标未来位置的预测
13
C3I系统
C3I（Communication，Command，Control and Intelligence systems）系统: 指挥自动化系统。C3I技术是 运用系统工程的理论和方法，对军事指挥、控制、通信、情
报系统进行开发和管理的技术。应用电子计算机 、数据通信
、控制技术、传感和显示技术等，集中管理和协调远离中心 的各种资源的大型综合信息系统。通信指挥控制情报系统的
基于人工神经网络
以生物为基础
17
1.4 信息融合的分类
按融合判决方式
硬判决
软判决
按传感器组合方式
同类传感器
异类传感器
18
1.4 信息融合的分类
按信息融合结构模型
集中式
分布式
按融合的目的
检测融合
估计融合
属性融合
19
1.5 信息融合的优点
增加系统的生存能力
扩展空间和时间覆盖范围 提高可信度 降低信息的模糊度
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检测、 相关、组合和估计，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适时完整的评价。
一般定义：
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，为完成所需任务（目的）的估计和决策而进 行的信息处理过程。
简称。军用上则称作指挥自动化系统。
14
C3I系统－续
C3I系统，极大地缩短了监视战场——处理信息、发现目标和评 估——下达作战指令和实践打击的这一作战周期的时间，从而使 真刀真枪的实战时间越来越短，战争节奏越发加快，一场战争可
能就是一次战役甚至就是一次战斗。
1986年美国空袭利比亚的“外科手术式”的战争，整个空袭行 动只用了18分钟，其中攻击主要目标的持续时间仅11分钟。
战斗机及直升机上应用
截获、跟踪和指挥制导的火控系统 军事力量的指挥和控制站 敌情指示和预警系统 海事防务
21
一些数据融合系统
法国的“阵风”战斗机装有RBE2双轴、多功能电子 扫描火控雷达、“前扇区光学系统”(OSF)以及“防御 辅助子系统”(DASS)， OSF能与RBE2雷达、DASS系 统交联工作，以在保持其在低可探测性的条件下，发 挥各自的最大效能 美国F-22综合航空电子系统具有综合传感器融合能 力，包含电子战和雷达以及通信、导航和识别能力 苏-27的TsVM-80的火控计算机能将红外瞄准、激光、 光学和多模式雷达输入综合起来向屏显提供信号，具 有一定程度的多传感器数据融合能力
特点
通信量小 抗干扰能力强
融合中心处理代价低
不足
数据损失量最大
Байду номын сангаас度最低
38
(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
39
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
40
（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。 优点：信息损失最小 缺点：互联比较困难，并且要求系统必须具备大容量的能力， 计算负担重，系统生存能力较差 融合结构的模型如下图所示
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 坐 标 转 换 、 数 据 对 正 目 标 状 态
改善探测性能
提高空间分辨率 增加测量空间的维数
20
2 信息融合的应用
□军事应用
信息融合技术在航空武器装备中的应用具有重大意义。数据融合技术 已国外军事装备中得到广泛应用，俄罗斯和美国军方都在多传感器数 据融合和信息处理技术方面进行了大量的研究工作，并已用于多种型 号的军用飞机