多传感器数据融合技术概述
多传感器集成与融合概述
多传感器集成与融合概述多传感器集成与融合是指将多个不同类型的传感器和感知设备进行整合和协同工作，以获取更全面、准确的信息，并提高系统的性能和可靠性。
在现代科技和工程领域中，多传感器集成与融合技术被广泛应用于各种领域，如智能交通、环境监测、无人机导航等。
多传感器集成与融合的主要目标是通过融合不同传感器的信息，从而提高对环境和目标的感知和理解能力。
传感器的种类繁多，包括但不限于摄像头、声纳、激光雷达、红外传感器等。
不同传感器具有各自的特点和局限性，通过集成和融合这些传感器的信息，可以弥补各自的不足，提高系统的全面性和可靠性。
多传感器集成与融合技术的关键在于如何有效地融合不同传感器的信息。
传感器融合可以分为数据级融合和决策级融合。
数据级融合是指将多个传感器收集到的原始数据进行处理和融合，以得到更准确的信息。
常用的数据级融合方法包括传感器数据融合、特征级融合和决策级融合。
传感器数据融合主要是将不同传感器的数据进行融合，得到更全面的环境信息。
特征级融合是将不同传感器提取的特征进行融合，以提高目标检测和识别的准确性。
决策级融合是将不同传感器的决策结果进行融合，以得到更可靠的决策结果。
多传感器集成与融合技术的应用非常广泛。
在智能交通领域，通过集成和融合不同传感器的信息，可以实现交通流量监测、智能导航、交通事故预警等功能，提高交通系统的效率和安全性。
在环境监测领域，通过集成和融合不同传感器的信息，可以实现大气污染监测、水质监测、噪声监测等功能，帮助人们更好地了解和保护环境。
在无人机导航领域，通过集成和融合不同传感器的信息，可以实现无人机的自主导航、环境感知和障碍物避免等功能，提高无人机的飞行安全性和自主性。
多传感器集成与融合技术的发展离不开计算机科学和人工智能的支持。
传感器融合涉及到数据处理、特征提取、模式识别、机器学习等领域的知识和技术。
近年来，随着人工智能技术的快速发展，如深度学习、强化学习等，多传感器集成与融合技术取得了很大的进展。
多传感器数据融合算法的研究与应用
3、神经网络法：这种方法利用神经网络的自适应学习能力，将多个传感器 的数据进行融合，以获得最优的估计结果。其优点是适用于非线性系统的数据融 合，具有自适应学习能力；缺点是训练时间长，需要大量的样本数据进行训练。
4、遗传算法：这种方法利用遗传算法的全局搜索能力，对多个传感器的数 据进行融合，以获得最优的估计结果。其优点是适用于复杂系统的数据融合，具 有全局搜索能力；缺点是容易陷入局部最优解。
4、医疗诊断：通过对多个医疗设备的传感数据进行融合，可以提高医疗诊 断的准确性和可靠性。例如在医学影像中，通过对X光、CT、MRI等多种影像数据 的融合，提高医学诊断的准确性和可靠性。
5、交通管理：通过对多个交通传感器的数据进行融合，可以实现智能交通 管理。例如在交通控制中，通过对车流量、速度、道路状况等多种传感器的数据 进行融合实现对交通的有效控制和管理。
8、导航系统：在导航系统中常利用多传感器信息融合技术以提高导航系统 的定位精度和稳定性；例如通过GPS和惯性测量单元（IMU）的数据融合以实现高 精度导航。
9、无人系统：在无人驾驶、无人机等无人系统中常利用多传感器信息融合 技术以实现对环境的感知和理解以及自主决策和控制；例如通过摄像头、雷达、 超声波等传感器的数据融合以实现无人车的自动驾驶或无人机自主飞行。
参考内容二
随着科技的快速发展，多传感器数据融合技术在许多领域都得到了广泛的应 用。这种技术通过整合多个传感器的数据，可以提供更全面、准确的信息，有助 于提高决策的精度和效率。多传感器数据融合算法是实现这一目标的关键。本次 演示将对多传感器数据融合算法进行综述。
一、多传感器数据融合的基本概 念
多传感器数据融合是一种利用多个传感器获取和整合信息的技术。这些传感 器可以是有线的，也可以是无线的，可以在同一环境中部署，也可以分布在不同 地理位置。通过数据融合，我们可以获得比单一传感器更丰富、更准确的信息。
物联网中的多传感器融合技术
物联网中的多传感器融合技术近年来，随着信息技术的快速发展，物联网（IoT）逐渐成为人们瞩目的热门领域之一。
在物联网系统中，传感器被用来采集各种实时数据，使得物联网可以实现对各种物体的监测、远程控制和自动化处理等功能。
在多传感器的情形下，如何在统一平台上处理来自不同传感器的数据成为了一个挑战性的问题。
为解决这个问题，多传感器融合技术被广泛应用于物联网系统。
本文将介绍多传感器融合技术在物联网系统中的应用以及其实现原理。
一、多传感器融合技术的应用传感器是物联网中非常重要的组成部分，它可以感知环境中的各种信息，包括气象信息、环境污染信息、灯光亮度信息、声音信息等。
然而，当多个传感器被应用于同一系统时，这些传感器采集的数据可能存在不一致或重叠的情况，从而导致数据的冲突和误差。
为了解决这个问题，多传感器融合技术被广泛应用于IoT 系统中。
传感器融合技术可以将来自多个传感器的数据进行集成，形成一个可靠和准确的数据源。
这样，IoT系统可以利用这些数据集中的信息，提高系统的性能和可靠性。
例如，在气象预报系统中，如果可以利用多个传感器采集的数据进行融合，预测结果将更加准确。
另外，在智能家居系统中，当多个传感器被应用于同一个房间时，将这些传感器数据进行融合，可以使家居系统根据用户的实时需求来调整房间的温度、湿度和照度等属性，实现更加人性化的智能控制。
二、多传感器融合技术的实现原理多传感器融合技术的实现需要涉及到多领域知识，包括信号处理、数据融合、机器学习等。
在多传感器融合技术中，主要有两种数据融合方法：基于模型的方法和基于数据的方法。
基于模型的方法：基于模型的方法是根据物理模型对数据进行预测或补偿，减小融合数据的误差。
这种方法涉及到多种数学模型，如卡尔曼滤波、粒子滤波、贝叶斯网络、模型推理等等。
这些模型都是基于传感器输出的数据进行的，因此需要较强的数学背景和计算机实现能力。
基于数据的方法：基于数据的方法是将传感器采集到的原始数据进行处理，用数学方法实现传感器数据的融合。
多传感器集成与融合概述
多传感器集成与融合概述
多传感器集成与融合是指将来自不同传感器的信息进行整合和处理，以获得更全面、准确、可靠的信息结果。
它是一种有效的信息获取和处理方法，可以应用于许多领域，如机器人技术、环境监测、军事防御等。
在多传感器集成与融合中，首先需要选择适合的传感器，这些传感器可以是不同原理的传感器，可测量的物理量也可以不同。
然后，通过传感器数据的采集、处理和传递，将不同传感器的数据整合在一起。
最后，利用机器学习、数据融合等方法，将多传感器数据进行融合，得到更全面和准确的信息结果。
多传感器集成与融合的优势是可以克服单一传感器存在的局限性和缺点。
由于不同传感器能够探测的物理量和特性不同，通过将多个传感器的数据进行集成和融合，可以弥补单一传感器不能获取全面信息的问题。
此外，多传感器集成与融合还可以提高信息处理的可靠性和准确性，通过对多个传感器数据的交叉验证和冗余度分析，可以提高信息处理的鲁棒性和可靠性。
总之，多传感器集成与融合是一种有效的信息获取和处理方法，通过整合和融合不同传感器的数据，可以获得更全面、准确、可靠的信息结果。
在实际应用中，多传感器集成与融合已经被广泛应用于机器人技术、环境监测、军事防御等领域，为这些领域的发展提供了巨大的推动力。
多模态传感器数据融合与处理技术研究
多模态传感器数据融合与处理技术研究摘要：多模态传感器数据融合与处理技术是一种将来自不同传感器的多种信息有效结合的方法。
本文将讨论该技术的应用和挑战，并提出了一些解决方案，以促进数据融合与处理技术的发展。
引言：随着科技的不断进步和传感器技术的发展，我们现在能够获得各种类型的数据。
然而，这些数据往往来自不同的传感器，导致数据的多样性和复杂性。
为了更好地利用这些数据，多模态传感器数据融合与处理技术成为了一个重要的研究领域。
本研究旨在探讨多模态传感器数据融合与处理技术的最新研究进展，以及与之相关的应用和挑战。
一、多模态传感器数据融合技术1.1 数据融合概述数据融合是将来自不同传感器的多种信息进行有效结合的方法。
通过将不同传感器的数据进行整合，可以获得更全面、准确和可靠的信息。
常用的数据融合方法包括基于模型的融合、基于规则的融合和基于统计的融合。
1.2 数据融合方法1.2.1 基于模型的融合基于模型的融合是通过建立物理模型或数学模型来融合数据。
该方法可以通过对模型进行预测和优化来提高数据准确性和可靠性。
1.2.2 基于规则的融合基于规则的融合是根据特定规则和策略来融合数据，通常基于专家知识和经验。
该方法能够通过人工规则来处理各种复杂情况，但对规则的编制和维护较为困难。
1.2.3 基于统计的融合基于统计的融合是利用概率统计方法对数据进行融合。
通过建立概率模型和模型参数估计，可以对数据进行有效的融合，提高数据的准确性和可靠性。
二、多模态传感器数据处理技术2.1 数据预处理数据预处理是多模态传感器数据处理的第一步，主要包括数据清洗、数据去噪、数据校正和数据变换等过程。
通过对数据进行预处理，可以提高数据的质量和可用性。
2.2 特征提取与选择特征提取是从原始数据中提取有价值的特征，用于描述和表示数据。
特征选择则是从提取的特征中选择最相关和最具代表性的特征子集。
这些过程可以帮助我们减少数据的维度，提高数据的表示能力。
多传感器数据智能融合理论与应用 第1章 多传感器数据融合概述
类似LANDSAT的卫星使用可见光和红外传感器来提 供有关作物的种类，生长情况，病虫害及耕作情况等信息。 合成孔径雷达（SAR）甚至可以从宇宙飞船上穿过云层拍 摄到地球的图片。SAR提供的关于地球资源的其他信息可 以与其他传感器提供的信息进行融合。
多传感器数据智能融合
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2 多传感器系统的应用及优势
一个能够支持自动目标识别（ART）的多传感器系 统里面的传感器包含了毫米波雷达，毫米波辐射计以及被 动式和主动式红外传感器等。
在这个传感器级数据融合结构中，每个传感器都具 有自己的处理算法，采用何种算法主要考虑如下因素：数 据所处的频段；传感器的类型（主动型或被动型）；空间 分辨率和扫描特性；目标和背景特性以及信号的极化信息 等。
■ 遗传算法（GA）：求最优的一种迭代算法，属于人工智能类。 ■ 确定基因优化的准则？交叉、变异、进化。 ■ 有用遗传算法，用于多传感器信息的融合。
多传感器数据智能融合
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3 数据融合算法
■ 粒子群方法（PSO）：粒子群优化算法（Particle Swarm optimization, PSO）是一种进化计算（evolutionary computation）技术，由Eberhart博士和Kennedy博士于1995年 提出[1]。该算法源于对鸟群捕食的行为研究，主要用于优化 计算，基本思想是通过群体中个体之间的协作和信息共享来 寻找最优解。PSO算法的优势在于简单容易实现并且没有许多 参数的调节。目前已被广泛应用于函数优化、神经网络训练、 模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域。
多传感器数据融合的研究现状及发展趋势
多传感器数据融合的研究现状及发展趋势摘要：近年来，多传感器数据融合的理论和方法已经被应用到许多领域。
本文主要介绍数据融合的概念，论述其原理、模型、结构、方法比较,并总结了当前数据融合研究的主要问题及其研究方向[1]。
并且探讨了该技术未来的发展趋势。
关键词：多传感器；数据融合；融合结构；融合方法1.数据融合概述数据融合技术是近些年来国内外技术研究的热点。
众所周知，协同运用多传感器的传感数据可以提取其所探测环境的尽可能多的有用信息。
这种多传感器数据的融合是在人和其他生物的生理活动中均可以观察到的基本功能。
将图象、声音、味和物理形状或组织结构之类的数据变换成对环境的有意义的感觉要求大量的不同信息的处理和足以说明适当综合数据的含义的知识基础。
因此可以说多传器数据融合本是人类和其它生物系统的一个基本功能。
人类的各感官，诸如眼、耳、鼻、手指就是传感器，通过这些传感器人们获取“数据”（光、声、味、触觉），加上人的先验知识，在人脑很强的关联推理下，带有手工辅助和没有辅助的人都能成功地对传感器和源数据进行综合分析，从而，对周围环境和发生的事件做出估计。
20世纪70年代以来，自动系统已经模拟了许多诸如此类的人的功能，它们借助于计算机综合多传感器的数据来获得任何单个传感器不可能单独提供的有用数据。
此过程有不同名称：多传感器或多源相关，多源综合，传感、混合或数据融合。
目前，在天气预报、交通管制、战场态势估计、目标分类与跟踪等民用及军事领域中，多传感器数据融合技术得到了广泛的重视和应用。
关于数据融合的定义多种多样，美国国防部数据融合试验小组推荐的定义[1]为：数据融合是一个多级，多层面的数据处理过程，主要完成对来自多个信息源的数据进行自动检测、相关、估计及组合等处理。
由于多传感器信息的冗余性、互补性、时效性和低代价，使得多传感器信息融合系统具有较强的鲁棒性。
从实质上说，数据融合不仅仅是一种处理数据的方法，同时它也是认识和改造世界的方法学。
Matlab中的多传感器数据融合技术与应用
Matlab中的多传感器数据融合技术与应用引言随着科技的发展，传感器技术已经成为现代社会不可或缺的一部分。
传感器可以感知和测量各种物理量，如温度、压力、光强等，并将这些信息转化为数字信号。
然而，当多个传感器同时测量同一物理量时，由于传感器之间的不准确性以及环境干扰等因素，会产生数据不一致的问题。
为了提高数据的准确性和稳定性，多传感器数据融合技术应运而生。
一、多传感器数据融合技术的概念与意义1.1 多传感器数据融合技术的概念多传感器数据融合技术指的是将来自不同传感器的数据进行合并和处理，以获得更准确、可靠和全面的信息。
通过融合多个传感器数据，可以弥补单个传感器的不足，减小测量误差，并提高系统的性能。
1.2 多传感器数据融合技术的意义在现实生活中，许多应用需要同时监测多个物理量。
以无人驾驶汽车为例，它需要通过多个传感器获取道路、交通信号和周围车辆等信息，以做出安全而准确的驾驶决策。
而单个传感器可能无法满足所有的要求，所以需要将多个传感器的数据融合起来，提高系统的可靠性和鲁棒性。
二、多传感器数据融合技术的分类2.1 基于概率的多传感器数据融合技术基于概率的多传感器数据融合技术通过建立数学模型，将传感器的测量结果转化为概率分布，然后通过贝叶斯推断等方法将各个传感器的信息进行融合。
常见的方法包括卡尔曼滤波、粒子滤波等。
2.2 基于模型的多传感器数据融合技术基于模型的多传感器数据融合技术通过建立物理模型，描述传感器之间的关系，并通过最小二乘拟合等方法对传感器数据进行融合。
这种方法适用于已知传感器之间的数学关系的情况，如线性传感器等。
三、Matlab中的多传感器数据融合技术实现在Matlab中，可以利用多种工具箱和函数实现多传感器数据融合技术。
以下将介绍几种常用的方法。
3.1 卡尔曼滤波卡尔曼滤波是一种基于概率的多传感器数据融合技术，常用于估计系统的状态。
在Matlab中，可以使用“kalman”函数来实现卡尔曼滤波。
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科技信息SCIENCE &TECHNOLOGY INFORMATION2010年第15期多传感器数据融合技术概述黄惠宁刘源璋梁昭阳（桂林理工大学土木与建筑工程学院广西桂林541004）【摘要】多传感器数据融合技术是一门新兴前沿技术。
近年来,多传感器数据融合技术已受到广泛关注,它的理论和方法已被应用到许多研究领域。
介绍多传感器数据融合的基本原理和过程，重点介绍多传感器数据融合的三个层次并对三个层次进行比较，最后论述数据融合技术的发展趋势。
【关键词】数据融合；多传感器；方法Overview of the Multi-sensor Data Fusion Technology【Abstract 】Multi-sensor data fusion is the front line of technique.rencently,the technique of Multi -sensor data fusion had attained attention widely.It ’s principle and methodology had benn applied in so many fields.Introducing the fundamental principle and basic processing ,This paper had set focus on the contrast of the three levels of Multi-sensor data fusion and had analysed differences of them and had discussed the developing tendency.【Key words 】D ata fusion ；Multi-sensor ；M ethods0前言数据融合是关于协同利用多传感器信息，进行多级别、多方面、多层次信息检测、相关、估计和综合以获得目标的状态和特征估计以及态势和威胁评估的一种多级自动信息处理过程。
它将不同来源、不同模式、不同时间、不同地点、不同表现形式的信息进行融合，最后得出被感知对象的更精确描述。
数据融合其实也就是对数据的提取和处理，得出最终的有效信息。
多传感器数据融合也就是用各种不同的传感器观测信息，然后将不同来源，不同形式，不同时间，不同地点的信息通过计算机技术，对按时间顺序获得的若干传感器的观测信息，用某种方法自动分析、综合，得到更加有效的信息。
1多传感器数据融合的基本原理多传感器数据融合的基本原理就像人脑综合处理信息的过程一样，它充分利用多个传感器资源，通过对这些传感器及其观测信息的合理支配和使用，把多个传感器在时间或空间上的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，使该信息系统由此而获得比它的各组成部分的子集所构成的系统更优越的性能。
传感器之间的冗余数据增强了系统的可靠性，传感器之间的互补数据扩展了单个的性能。
多传感器数据融合与经典信号处理方法之间存在本质的区别，其关键在于数据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多传感器数据融合的过程多传感器数据融合的过程主要包括多传感器、数据预处理、数据融合中心和结果输出等环节，其过程如图1所示。
图1多传感器数据融合过程由于被测对象多半为具有不同特征的非电量，如压力、温度、色彩和灰度等，因此首先要将它们转换成电信号，然后经过A/D 转换将它们转换为能由计算机处理的数字量。
数字化后的电信号由于环境等随机因素的影响，不可避免地存在一些干扰和噪音信号，通过预处理滤除数据采集过程中的干扰和噪音，以便得到有用信号。
预处理后的有用信号经过特征提取，并对某一特征量进行数据融合计算，最后输出融合结果。
2.1信号的获取多传感器信号获取的方法很多，可根据具体情况采取不同的传感器获取被测对象的信号。
图形景物信息的获取一般可利用电视摄像系统或电荷藕合器件，将外界的图形景物信息进入电视摄像系统或电荷藕合器件变化的光通量转换成变化的电信号，再经A/D 转换后进入计算机系统。
2.2信号预处理在信号获取过程中，一方面由于各种客观因素的影响，在检测到的信号中常常混有噪音。
另一方面，经过A/D 转换后的离散时间信号除含有原来的噪音外，又增加了A/D 转换器的量化噪音。
因此，在对多传感器信号融合处理前，常对传感器输出信号进行预处理，尽可能地去除这些噪音，提高信号的信噪比。
信号预处理的方法主要有去均值、滤波、消除趋势项等。
2.3特征提取对来自传感器的原始信息进行特征提取，特征可以是被测对象的物理量。
2.4融合计算数据融合计算方法较多，主要有数据相关技术、估计理论和识别技术等。
3多传感器数据融合的层次在多传感器数据融合中，由于数据的多样化就需要按照数据的类型、采集的方式等特点或工程的需要有层次分步骤的进行融合，这就需要引入数据融合的级别问题。
根据数据融合功能的抽象层次和数据流通方式及传输形式，把数据融合分为高层次和低层次处理。
低层次处理包括数据的预处理，目标的检测、分类和辨识，目标跟踪。
高层次处理包括态势和威胁估计以及对整个融合过程的提取。
一般来说目标识别(属性)级融合有三种基本结构：即数据层融合、特征层融合和决策层融合结构。
3.1数据层融合数据层融合首先将全部传感器的观测数据融合，然后从融合的数据中提取特征向量，并进行判断识别。
这便要求传感器是同质的，如果多个传感器是异质的，那么数据只能在特征层或决策层进行融合。
数据层融合是直接在采集到的原始数据层上进行的融合，在各种传感器的原始测量未经处理之前就进行数据的综合和分析，这是最低层次的融合，如成像传感器对包含若干像素的模糊图像进行处理和模式识别来确认目标属性的过程就属于数据层的融合。
这种融合的优点是能保持尽可能多的现场数据，提供其他融合层次所不能提供的细微信息。
但它所要处理的传感器数据量太大，处理代价高，处理时间长，实时性差。
这种融合是在信息的最低层进行的，传感器原始信息的不确定性、不完全性和不稳定性要求在融合时有较高的纠错能力。
3.2特征层融合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。
3.3决策层融合在这种方法中，将每个传感器采集的信息变换，以建立对所观察目标的初步结论，最后根据一定的准则以及每个判定的可信度做出最优决策。
决策层融合从具体决策问题的需求出发，充分利用特征层融合所提取的测量对象的各类特征信息。
决策层融合通常采用的方法主要有表决法、贝叶斯方法、广义证据推理理论等。
由于对传感器的数据进行了浓缩，这种方法产生的结果相对而言最不准确，但它对通信带宽的要求最低。
○IT 论坛○72科技信息2010年第15期SCIENCE &TECHNOLOGY INFORMATION ●（上接第57页）24START 125END上面程序中的每一行最前面的数字是语句标号。
1号语句标志GPSS 仿真程序开始；第2号语句定义了一个随机变量函数XP ，该函数的取值是由第3号到第7号语句中的24对数据构成，由1号随机数发生器取值对该函数取样，得到的随机变量是均值为1s 的指数随机变量。
从第10号语句开始到第19号语句为模型段，每一句按顺序与图1.3.5中的方块一一对应。
例如，第11句的功能就是产生均值为20s的指数随机变量；第16句表示为顾客服务的时间均值为17s ，区间半长为8的均匀分布随机变量；第19句则是表示仿真程序到此结束。
从第21句到第22句是仿真时间控制，从中可以看到，仿真钟推进480个单位时产生一个程序来终止仿真，说明该模型的仿真钟时间单位为1s 。
3结语仿真技术是极具挑战性的新兴技术之一，它将广泛的应用在军事、工业、生物、医疗、人类行为、生态环境、农林、牧业、城市规划、空间探测等领域。
在2l 世纪，它的发展将对经济、社会以及人们的观念产生巨大影响。
仿真作为一门综合性科学，将随着其相关领域技术的深入发展，继续向纵深快速发展，同时将扩大其综合应用的领域，在国防建设和国民经济建设中发挥更大的作用。
【参考文献】［1］姜林奇.管理系统模拟与GPSS 语言.清华大学出版社，2000.［2］何江华.计算机仿真导论[M ].科学出版社,2001.［3］李云峰.现代计算机仿真技术的研究与发展[J].计算技术与自动化，2002.[责任编辑：曹明明]●●数据层融合特征层融合决策层融合通信量最大中等最小信息损失最小中等最大容错性最差中等最好抗干扰性最差中等最好对传感器依赖性最大中等最小融合方法最难中等最易预处理最小中等最大分类性能最好中等最差4三种融合层次的比较数据层融合是最低层的融合，是在对传感器原始信息未经过或经过很小处理的基础上进行的，它要求各个融合的传感器信息源具有精确到一个象素的配准精度的任何抽象层次的融合。
其优点是能够提供其他两种层次的融合所不具有的细节信息，但也具有下述几个方面的局限性。
4.1由于它所要处理的传感器信息量大，故处理代价较大。
4.2由于传感器信息稳定性差，特别是在目标检测与分类时，故在融合时要求有较高的纠错处理能力。
4.3由于在该层次上的信息要求各传感器信息之间具有象素级的配准关系，故要求各传感器信息来自同质传感器。
4.4由于其通信量较大，故抗干扰能力较差。
决策层融合的优缺点正好与数据层融合相反。
其传感器可以是异质传感器，预处理代价较高，而融合中心处理代价小，整个系统的通信量小，抗干扰能力强。
由于处理效果很大程度取决于各个传感器预处理的性能，而传感器预处理一般是简单的处理，其性能一般不太高，故融合中心的性能要比数据层融合性能差些。
特征层融合是上述两种信息融合的折中形式，兼容了两者的优缺点。
各层次融合的优缺点可用表1说明。
表1融合层次比较一个系统采用哪个层次上的数据融合方法，要由该系统的具体要求来决定，不存在能够适用于所有情况或应用的普遍结构。
对于多传感器融合系统特定的工程应用，应综合考虑传感器的性能、系统的计算能力、通信带宽、期望的准确率以及资金能力等因素，以确定哪种层次是最优的。
另外，在一个系统中，也可能同时在不同的融合层次上进行融合，一个实际的融合系统是上述三种融合的组合，融合的级别越高则处理的速度也越快，信息的压缩量越大损失也越大。
在数据融合处理过程中，根据对原始数据处理方法的不同，数据融合系统的体系结构主要有两种：集中式体系结构和分布式体系结构。
4.4.1集中式:集中式将各传感器获得的原始数据直接送至中央处理器进行融合处理。
可以实现实时融合,其数据处理的精度高,解法灵活,缺点是对处理器要求高,可靠性较低,数据量大,故难于实现。