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。
信息融合综述
信息融合综述信息融合是一种将多个来源的信息进行整合和合并的过程。
它可以是从不同的传感器收集到的数据，也可以是从多个不同的信息源中获取的数据。
信息融合旨在提高最终输出结果的准确性和可靠性。
在各种领域，如计算机视觉、机器学习、无线通信等中都广泛应用了信息融合技术。
信息融合的方法和技术有很多种，并且随着技术的发展和应用领域的不同，不断有新的方法和技术被提出。
以下是一些常见的信息融合技术：1. 数据融合：数据融合是将来自多个传感器或数据源的数据进行合并和整合，以提高数据质量和准确性。
常见的方法包括数据插补、数据降噪和数据关联。
2. 特征融合：特征融合是将来自多个特征源的特征进行合并和整合，以提取更具信息量的特征表示。
常见的方法包括特征加权、特征选择和特征组合。
3. 决策融合：决策融合是将多个决策结果进行合并和整合，以生成一个更可靠和准确的决策结果。
常见的方法包括投票法、加权法和模型融合。
4. 模型融合：模型融合是将多个模型进行合并和整合，以提高模型的准确性和泛化能力。
常见的方法包括集成学习、堆叠模型和深度学习中的网络融合。
信息融合的应用领域非常广泛，包括智能交通系统、物联网、远程监测和医疗诊断等。
在智能交通系统中，信息融合可以将来自不同传感器的交通数据进行整合，以提供实时的交通状况和导航信息。
在物联网中，信息融合可以将来自多个传感器和设备的数据进行整合，以提供更丰富和准确的物联网服务。
在远程监测中，信息融合可以将来自不同监测设备的数据进行合并，以提供更全面和可信的监测结果。
在医疗诊断中，信息融合可以将来自不同医学影像设备的数据进行整合，以提供更精确和可靠的诊断结果。
信息融合是一项重要的技术，它可以将多个来源的信息进行整合和合并，以提高准确性和可靠性。
随着技术的不断发展和应用领域的扩大，信息融合的方法和技术也在不断地演进和完善。
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。
第12~13讲-智能信息融合技术20191118
两个随机向量之间的协方差： 表示的两个变量之间的相关误差，当Y=X的时候就是方差
高斯分布：
多元高斯分布：
10/112ຫໍສະໝຸດ 二、基于Kalman滤波的信息融合
Kalman滤波：基本知识
11/112
二、基于Kalman滤波的信息融合
Kalman滤波：系统模型
优势： 满足比Bayes概率理论更弱的条件，即不需要知道先验概率。具有
直接表达“不确定”和“不知道”的能力。
局限性： 要求证据必须独立，这有时不易满足； 证据合成规则没有坚固的理论支持，其合理性和有效性还存在 较大的争议； 计算上存在着潜在的组合爆炸问题。
50/68
五、基于模糊集的信息融合
42/68
四、基于D-S证据理论的信息融合
D-S证据理论：示例
3种传感器每种测量两个周期： 中频雷达:
ESM:
IFF:
43/68
四、基于D-S证据理论的信息融合
D-S证据理论：示例
中频雷达两个周期融合：
44/68
四、基于D-S证据理论的信息融合
ESM两个周期融合：
45/68
四、基于D-S证据理论的信息融合
根据Bayes公式:
先验概率 后验概率
23/60
三、基于Bayes的信息融合
基于Bayes估计的传感器融合
两个传感器情况：两传感器独立
24/60
三、基于Bayes的信息融合
基于Bayes估计的传感器融合
利用最大似然估计：
25/60
三、基于Bayes的信息融合
基于Bayes估计的传感器融合
Bel({1,2})=0.4 PI({1,2})=1-Bel({3})=0.9
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
信息融合概述
传感器1
传感器2
关 联
…
传感器N
数 据 级 融 合
特 征 提 取
属 性 判 决
联 合 属 性 判 决 结 果
(1） 数据级融合
特点
数据损失量较少 精度最高
不足
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
(2)特征级融合
含义
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N
预处理
多目标 跟踪器
融合中心
坐
标
航
转
迹
换
与
、
航
数
迹
据
相
对
关
正
目
标
航 迹
状 态
合
成
（3） 混合式融合结构
检测与估计 传感器控制/反馈信息
传感器1 传感器2
预处理 预处理
多目标 跟踪器
多目标 跟踪器
… …
传感器N
预处理
多目标 跟踪器
融合中心
坐
标
航
转
迹
换
与
、
航
数
迹
据
相
对
关
正
多路器
选择与 合并
复目 合标 滤状 波态 、 综 合 跟 踪
3.2 融合处理的过程
高层次融合 筛选、整合和抽象 传感器采集 自然环境信息
决策
信息
由
低
层
数据
到
高
层
环境
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
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。
信息融合技术概要
定义：将经过集成处理的多传感器信息进行合成，形 成一种对外部环境或被测对象某一特征的表达方式。 单一传感器只能获得环境或被测对象的部分信息段， 而多传感器信息经过融合后能够完善地、准确地反映 环境的特征。它也为智能信息处理技术的研究提供了 新的观念。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。
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年代末三次研究热 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。据统计，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。目前已 进入实用阶段。
四、意义及应用 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。信息融合系统要采用多种传感器收集各种 信息，包括声、光、电、运动、视觉、触觉、力觉以及 语言文字等。信息融合技术中的分布式信息处理结构通 过无线网络、有线网络，智能网络，宽带智能综合数字 网络等汇集信息，传给融合中心进行融合。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， 信息融合采用分形、混沌、模糊推理、人工神经网络等 数学和物理的理论及方法。它的发展方向是对非线性、 复杂环境因素的不同性质的信息进行综合、相关，从各 个不同的角度去观察、探测世界。
信息融合综述
信息融合综述信息融合是指将来自多个来源、多个传感器或多个模态的信息进行集成、处理和分析的过程。
它通过整合多源数据、提取重要特征、融合不同角度的信息来获取更全面、准确的信息，从而提高数据的利用价值和决策的精确性。
信息融合技术在实际应用中具有广泛的应用前景，本文将对其进行综述。
一、信息融合的定义与分类信息融合包括传感器级融合、特征级融合和决策级融合三个层次。
传感器级融合主要是对来自不同传感器的原始数据进行校正、配准和对准处理，以消除传感器本身的误差，提高数据的准确性。
特征级融合则是在传感器级融合的基础上，对从不同传感器获取的特征进行集成、选择和提取，以增加信息的丰富度和多样性。
决策级融合是在特征级融合的基础上，将多个特征进行组合、优化和加权，以得到更可靠、准确的决策结果。
二、信息融合的应用领域信息融合技术在军事、交通、环境监测、物联网、智能城市等领域中得到广泛应用。
在军事领域，信息融合技术可用于目标探测、识别与跟踪、情报分析等方面，提高军事作战效能。
在交通领域，信息融合技术可以用于交通拥堵监测、智能导航、交通流预测等方面，提高交通管理的效率。
在环境监测领域，信息融合技术可以用于气象预报、水质监测、地质灾害预警等方面，增强环境监测的准确性和及时性。
在物联网和智能城市领域，信息融合技术可以用于物联网设备数据的整合、智能家居的控制和优化、城市资源的调度等方面，提高物联网和智能城市的整体性能。
三、信息融合的方法和技术信息融合的方法和技术包括统计方法、人工智能方法和模型驱动方法等。
统计方法主要包括最大似然估计、卡尔曼滤波、粒子滤波等，通过对数据进行统计建模和估计，提高数据的准确性和可信度。
人工智能方法主要包括神经网络、遗传算法、模糊逻辑等，通过对数据进行学习和推理，提高数据的分类、识别和决策能力。
模型驱动方法主要利用物理模型和数学模型，对数据进行建模和仿真，以分析和预测系统的行为和性能。
四、信息融合的挑战与未来发展信息融合技术面临着数据质量、信息处理效率、安全性和隐私保护等方面的挑战。
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
信息融合技术
信息融合技术在当今这个信息爆炸的时代，我们每天都被海量的数据和信息所包围。
如何从这些纷繁复杂的信息中提取出有价值的内容，成为了一个至关重要的问题。
信息融合技术，就如同一位智慧的工匠，能够将这些零散的信息碎片巧妙地拼接、整合，为我们呈现出一幅清晰、完整且富有洞察力的画面。
信息融合技术是什么呢？简单来说，它是一种将来自多个来源、多种类型的信息进行综合处理和分析的手段。
这些信息来源可能包括传感器、数据库、网络等等，而信息类型则涵盖了图像、声音、文字等各种形式。
通过信息融合技术，我们能够把这些看似毫无关联的信息有机地结合在一起，从而获得更全面、更准确、更有用的信息。
想象一下，在一个智能交通系统中，有来自摄像头的图像信息，显示道路上车辆的行驶情况；有来自雷达的测速数据，告诉你车辆的速度；还有来自交通信号灯的状态信息。
如果没有信息融合技术，这些信息各自为政，难以发挥出最大的作用。
但是，通过信息融合，我们可以综合考虑这些因素，实时准确地判断交通拥堵情况，提前预警交通事故，优化交通流量，让道路变得更加通畅和安全。
再比如在医疗领域，医生在诊断病情时，需要参考患者的症状描述、实验室检查结果、影像学检查图像等多种信息。
信息融合技术能够帮助医生将这些不同类型的信息进行整合分析，从而更准确地诊断疾病，制定出更有效的治疗方案。
它就像是医生的得力助手，为医疗决策提供了更坚实的依据。
信息融合技术并不是一蹴而就的，它经历了多个发展阶段。
早期的信息融合主要是基于简单的规则和逻辑进行的，处理的信息类型也相对单一。
随着技术的不断进步，尤其是计算机技术和算法的飞速发展，信息融合逐渐变得更加智能化和复杂。
现在，我们有了基于人工智能、机器学习等先进技术的信息融合方法，能够处理更加海量、多样化的信息，并从中挖掘出隐藏的模式和规律。
在信息融合的过程中，数据预处理是一个关键的环节。
就像烹饪前要准备好食材一样，我们需要对收集到的原始信息进行清洗、筛选、转换等操作，去除噪声和错误数据，将其转化为适合融合处理的格式。
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。
信息融合概念
信息融合概念
信息融合（Information Fusion）是一种将来自不同源头的信息、数据或知识整合到一起的过程。
这个过程的目标是生成更全面、更准确、更可靠的信息，以便做出更好的决策、分析或推理。
信息融合的概念在多个领域都有应用，包括情报分析、军事、医学、工业、遥感、物联网等。
以下是一些信息融合的关键概念：
1. 多源信息：信息融合通常涉及整合来自不同源头的信息，这些源头可以是传感器、数据库、网络、人类观察等。
2. 融合层次：信息融合可以在多个层次上进行，包括数据层次、特征层次、决策层次等。
在不同的层次上进行融合可以提供更高层次的抽象和理解。
3. 数据融合：将来自不同源头的原始数据整合到一起，以提供更全面的信息。
4. 特征融合：将不同特征或属性的信息整合，以获得更丰富的特征描述。
5. 模型融合：将不同的模型或算法的输出整合，以获得更准确的估计或预测。
6. 决策融合：将来自不同决策者的决策整合，以制定更全面的决策。
7. 时空融合：考虑信息的时序和空间特性，以获取更全面的上下文。
8. 不确定性管理：由于信息可能来自不同的源头，可能存在不同程度的不确定性，信息融合需要考虑如何管理和处理不确定性。
信息融合的目标是通过整合多源信息，提高对系统或环境的理解，减少不确定性，为决策者提供更好的支持。
在现代技术和大数据时代，信息融合的概念变得越来越重要，因为我们面临着从各种各样的传感器和数据源获取的海量信息。
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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
有信息损失
融合性能降低
15
(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。
传感器1 传感器2 传感器N
属性判别
特 征 提 取
属性判别 属性判别
关 联
决 策 层 融 合
联 合 属 性 判 决 结 果
16
„
„
(3) 决策级融合
特点
通信量小 抗干扰能力强 融合中心处理代价低
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
19
（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
传感器1 传感器2 传感器N
关 联
数 据 级 融 合
特 征 提 取
属 性 判 决
联 合 属 性 判 决 结 果
12
„
(1） 数据级融合
特点
数据损失量较少 精度最高
不足
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
13
(2)特征级融合
含义
航 迹 与 航 迹 相 关
航 迹 相 关
目 标 状 态
„
24
（5）不同融合结构的比较
融合方式
信息损失
通信带宽
融合处理
融合控制
可扩充性
集中式
小
大
复杂
容易
差
分布式
大
小
容易
复杂
好
混合式
中
中
中等
中等
一般
25
4 信息融合算法
融合算法是融合处理的基本内容，它将多维输入数据根据信息
融合的功能，在不同融合层次上采用不同的数学方法，对数据进 行综合处理，最终实现融合。 目前，已有大量的融合算法，都有各自的优缺点，其中比较流 行的算法有贝叶斯方法、证据推理、神经网络以及模糊理论等，
属性融合
5
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
改善探测性能 提高空间分辨率
提高可信度
降低信息的模糊度
增加测量空间的维数
6
3 数据融合系统模型与处理结构
3.1 JDL数据融合模型-从军事应用的角度
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 四级处理 过程评估
2
1.4 信息融合的分类
按融合技术分类
假设检验型
滤波跟踪型
人工智能
模式识别型
聚类分析型
基于专家系统的
基于人工神经网络
以生物为基础
3
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
4
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
这四种算法的研究约站整个信息融合算法的85%。
26
融合算法简介
贝叶斯方法是最早应用于不确定信息融合的一种推理方法 , 其基本思 想是在设定先验概率的条件下，利用贝叶斯规则计算出后验概率，从 而根据后验概率做出决策，这样就可以处理不确定性问题 证据理论是经典概率理论的扩展，首先由Dempster提出构造不确定推 理模型的一般框架，将命题的不确定问题转化为集合的不确定问题，之 后， Shafer对该理论进行了补充，从而形成了处理不确定信息的证据 理论。它允许人们对不确定性问题进行建模，并进行推理。其最大特点 是对不确定信息采用“区间估计”来描述，而不是用“点估计”的方法。
9
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
10
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
11
(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。
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
14
„
(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
28
融合算法比较
算法 优点
缺点
要求给出先验概率和概率独立假设 适应条件苛刻，要求统一的识别框架 不能区分“不确定”和“不知道”信 息 计算具有潜在的指数复杂度 推理链较长时，使用不方便
Bayes准则
直观性好，具有公理基础 易于理解，计算中等
证据理论
具有较强理论基础 不要求给出先验概率 能区分“不确定”和“不知道” 信息
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。
数 据 源
数据库管理系统 支持数据库 融合数据库
人 机 接 口
7
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 ○过程评估
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 行评估。 通过建立一定的优化指标，对融合过程进行实时监控与评价， 实现多传感器自适应信息获取与处理、资源最优分配等。
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) 1
1.2 信息融合定义
JDL(美国三军组织实验室理事联合会)定义：
可解决信息或决策冲突问题 模糊集理论 可是现主、客观件的信息融合
算法原理直观性不好 运算复杂
神经网络
具有较强的特征分类与映射能力 很强的自适应能力 并行处理、运算效率高
学习过程运算量大 寻找全局最优解较为困难
29
作业
① 简述信息融合的基本思想。 ② 信息融合处理结构的分类，并列举其主要优缺点。 ③ 简述四种常用信息融合算法的优缺点。 ④ 查阅信息融合技术在某一领域的具体应用实例，画出系统解 决方案图。
30
融合结构的模型如下图所示
20
（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
传感器2
预处理
传感器N
预处理
航航 迹迹 滤文 波件 与与 更综 新合 跟 踪
目 标 状 态
„
„
21
（2） 分布式融合结构
复 合 滤 波 、 综 合 跟 踪
目 标 状 态
„
„
多路器
选择与 合并
23
（4）多级式融合结构