结
环传 境感
A/D
据
征
合
果
处
提
计
输
器
理
取
算
出
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2.3 关键技术
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。
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和国外相比，我国在数据融合领域的研究起 步较晚。1991年海湾战争结束以后，数据融合 技术引起国内有关单位和专家的高度重视。 一 些高校和科研院所相继对数据融合的理论、系统 框架和融合算法开展了大量研究，但基本上处于 理论研究的层次上，在工程化、实用化方面尚未 取得有成效的突破，有许多关键技术问题尚待解 决，在工程应用领域，需要开发出有重要应用价 值的实用系统。 近年来数据融合技术已形成研 究热点，国家自然科学基金和国家863计划已将 其列入重点支持项目。
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4、数据融合方法
表1 各种融合方法的比较
融合方法 运行环境 信息类型 信息表示 不确定性 融合技术 适用范围
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1.2 定义
数据融合，是多元信息综合处理的一项新技 术,它有多种译名,如多传感器相关、多源相关、 多传感器融合、信息融合等。
数据融合比较确切的定义可概括为:
充分利用不同的时间和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
息在一定的准则下加以自动分析、综合、支配和
使用,获得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个组
成部分更优越的性能。
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1.3 内容
1. 数据关联:确定从多传感器来的数据是否反映同一个 目标。
2. 多传感器ID/轨迹估计:假设从多源来的报告反映的是 同一目标,对这些数据进行综合以改进对该目标的估 计,或是改进对整个当前/未来情况的估计。
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2、基本原理、融合过程及关键技术
2.1 基本原理
多传感器数据融合就像人脑综合处理信息一样,其基本 原理就是充分利用多传感器资源，通过对这些传感器及观测 信息的合理支配和使用，把多传感器在空间或时间上的冗余 或互补信息依据某种准则进行组合，以获得被测对象的一致 性解释或描述。
数据融合的目的是通过数据信息组合而不是出现在输入 数据中的任何个别信息，推导出更多的信息，得到最佳协同 作用的结果。也就是利用多个传感器共同或联合操作的优势， 提高传感器系统的有效性，消除单个或少量传感器的局限性。
3. 采集管理: 给定传感器环境的一种认识状态,通过分 配多个信息捕获和处理源,以最大限度地发挥其性能, 从而使其操作成本降到最低。
简言之,传感器的数据融合功能主要包括多传感 器的目标探测、数据关联、跟踪与识别、情况评估和 预测。
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1.4 特点
1.生存能力强； 2.扩展了空间覆盖范围； 3.扩展了时间的覆盖范围； 4.提高了可信度； 5.降低了信息的模糊度； 6.改进了探测性能； 7.提高了空间分辨率； 8.增加了测量维数；
传感器2
传感器n
初级融合中心1
初级融合中心2
二级融合中心
最终结果
图3 混合融合方式
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3.2 功能模型
传感器 1
·探测
数
数
状态
估计
传感器 2
据
据
·探测
校
相
目标
传感器 N
准
关
识别
·探测
状态向量
行
态势高层估计
动
·行为
估
·企图
计
·动向
特征属性
目标属性测量
目标状态测量
图4 功能图
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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。
1998年成立了国际信息融合学会( ISIF) ，每年举 行一次信息融合国际学术会议。促进了信息融合技 术的交流与发展，相继取得了一些有重要影响的研 究成果。
多传感器 数据融合技术
1. 引言 2. 基本原理、融合过程及关键技术 3. 数据融合系统的结构及功能模型 4. 数据融合方法
5. 研究方向和存在问题
1、引 言
1.1国内外研究现状
数据融合从20 世纪70 年代末被提出， “数据 融合”出现于20世纪70年代，源于军事领域的 C3I( command， control， communication and intelligence)系统的需要，当时称为多源相关、多传 感器混合数据融合，并于80年代建立其技术。 美国 是数据融合技术起步最早的国家，1983年，美国国防 高级研究计划局(DARPA)推出的战略计算机计划中， 将多传感器数据融合列为重大研究课题。
在多传感器数据融合系统中，各种传感器的数据可以具 有不同的特征，可能是实时的或非实时的、模糊的或确定的、 互相支持的或互补的，也可能是互相矛盾或竞争的。
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2.2 融合过程 数据融合过程主要包括多传感器(信号获取) 、
数据预处理、数据融合中心(特征提取、数据融合 计算) 和结果输出等环节, 其过程如下图 所示。
③生成综合态势, 并实时地根据多传感器观测 结果通过数据融合计算, 对综合态势进行修 改。
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3、数据融合系统的结构及功能模型
3.1 结构
传感器1
传感器1
传感器2
传感器n
传感器2
数据融合中心
传感器n 最终结果
最终结果 图2 并联融合方式
图1 串联融合方式
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传感器1
1984年，美国国防部(DOD)成立了数据融合专 家组(DFS—Data Fusion Subana1) ，负责指导、组 织并协调有关这一国防关键技术的系统研究， 1988 年又将其列入国防部22项关键技术之一。
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同时其它西方发达国家和国际组织(如英、日、 德、法及欧共体等)也积极开展了数据融合技术研究 工作。1986年开始，每年IEEE主办的“机器人与自动 化”(Robotics and Automation)学术会议上都有专门关于 数据融合的专题。 各种学术刊物也纷纷开辟专栏和 出版专集，交流和探讨数据融合的有关问题。