第二章 信息融合系统的模型和结构
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。
多模态信息融合模型选择和集成研究
多模态信息融合模型选择和集成研究第一章：引言1.1 研究背景和意义多模态信息融合是指将来自于不同传感器或模态的数据进行融合和集成，以获取更全面、更准确的信息。
多模态信息融合技术在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域具有重要应用价值。
然而，由于多模态数据的异构性和复杂性，如何选择和集成合适的模型成为了研究的关键问题。
1.2 研究现状目前，有关多模态信息融合的研究主要集中在以下几个方面：(1)多模态特征提取，包括图像、音频、视频等不同类型的特征提取方法；(2)多模态数据融合，包括传统的融合方法和基于深度学习的融合方法；(3)多模态任务建模，包括图像分类、语音识别、情感分析等不同任务的建模方法。
第二章：多模态信息融合模型选择2.1 多模态特征选择在进行多模态信息融合之前，首先需要对多模态数据进行特征提取。
多模态特征选择是指从多个模态数据中选择合适的特征表示方法。
常见的特征选择方法有主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)等。
2.2 多模态数据融合方法多模态数据融合是将来自不同模态的数据融合成一个整体的过程。
常见的多模态数据融合方法有加权求和、距离度量、相似度融合等。
此外，近年来基于深度学习的多模态数据融合方法也取得了显著的进展，例如使用卷积神经网络(CNN)进行图像和文本的融合，使用循环神经网络(RNN)进行语音和文本的融合。
2.3 多模态任务建模方法多模态任务建模是指将多模态数据用于解决具体的任务。
常见的多模态任务建模方法有基于图像和文本的图像分类方法、基于语音和文本的语音识别方法等。
对于不同的任务，需要选择合适的建模方法来进行处理。
第三章：多模态信息融合模型集成3.1 模型选择与评价准则在进行多模态信息融合模型集成时，需要根据具体的任务选择合适的模型。
常见的选择准则包括模型的性能指标、训练速度、模型复杂度等。
3.2 模型集成方法模型集成是将多个模型的预测结果进行融合，以提高整体性能。
常见的模型集成方法包括投票法、加权平均法、堆叠法等。
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
信息融合技术
1.3信息融合技术1.3.1信息融合的基本原理信息融合这一概念是20世纪70年代提出的，在其后的较长一段时期，人们普遍使用“数据融合”这一名词。
近年来，随着科学技术的迅猛发展，军事、民用工业领域中不断增长的复杂度使得出现了数据泛滥、信息超载，而现有大型设备结构小型化、功能复杂化使得传感器安装的数量和类型受到限制，需要新的技术途径对过多的信息进行消化、解释和评估，“信息融合”一词被广泛采用[23]。
对信息融合概念的描述多种多样。
美国军方成立的数据融合工作组联合指导实验室（JDL）将信息融合概括为：一个处理探测、互联、相关、估计以及组合多元信息和数据的多层次、多方面过程，目的是获得准确的状态估计和识别，完整而及时地对战场态势和威胁评估。
欧洲遥感实验室协会（EARSel）以及法国电器和电子协会（FSEE）建立的工作组的定义为：一个由方法和工具表示的框架，用于进行不同来源的数据的联合，目的是获得更高质量的信息[18]。
“高质量”的精确含义依赖于应用。
这样，存在各种不同种类、不同等级的融合，如数据融合、图像融合、特征融合、决策融合、传感器融合、分类器融合等。
对不同来源、不同模式、不同媒质、不同表现形式的信息进行综合，最后可以得到对被感知对象更加精确的描述。
国外对信息融合技术的研究起步较早。
20世纪70年代初，美国研究机构就在国防部的资助下，开展了声纳信息理解系统的研究。
从那以后，信息融合技术便迅速发展起来，不仅在各种C3I系统（Computing Communication Control and Information）中尽可能采用多个传感器来收集信息，而且在工业控制、机器人、空中交通管制、海洋监视、综合导航和管理等领域也在朝着多传感器的方向发展。
1988年，美国国防部把信息融合技术列为90年代重点研究开发的二十项关键技术之一，且列为最优先发展的A类[10,11]。
信息融合由简单的多传感器融合起步，经历了同一系统内部不同信息的融合，少数简单系统之间的单一信号融合，发展到现在多个不同复杂系统之间的不同类型信号之间的融合。
信息化与工业化融合理论体系
信息化与工业化融合理论体系一、信息化与工业化融合层次模型信息化与工业化融合发展的特征是全方位、多层次、跨领域、一体化。
信息化不只是与某个门类工业融合，而是与所有工业门类都融合。
信息化不只是与工业企业的某个环节融合，而是与采购、设计、生产、销售、客服等多个环节融合。
信息化与工业化融合不仅体现在技术、产品层面，还体现在管理、产业层面。
此外，信息化与工业化融合把生产和管理紧密地结合起来，实现管控一体化。
分类分析，信息化与工业化融合可以分为技术融合、产品融合、业务融合、产业衍生四个层次，如下图（1）所示。
图1 信息化与工业化融合层次模型技术融合是指工业技术与信息技术的融合，产生新的技术，推动技术创新。
例如，汽车制造技术和电子技术融合产生的汽车电子技术，工业生产和计算机控制技术融合产生的工业控制技术。
产品融合是指信息技术或产品融合到工业产品中，增加产品的技术含量，提高产品的附加值。
例如，普通机床增加数控系统之后就变成了数控机床，传统家电采用了电子信息技术之后就变成了信息家电，普通玩具增加电子遥控技术之后就成了遥控玩具，产品价格比原来有大幅提高。
业务融合是指信息技术应用到原材料采购、产品研发设计、生产制造、市场营销、财务管理、人力资源管理等各个环节，促进业务创新和管理创新。
例如，计算机管理方式改变了传统手工台账，极大地提高了企业财务管理、人力资源管理、进销存管理等企业管理效率；通过网上订购系统，可以直接在网上下订单；计算机辅助设计可以极大地提高工业产品设计效率；电子商务为市场营销提供了新的途径，产品信息可以在网上发布并达成交易。
产业衍生是指信息化与工业化融合可以催生出的新产业，如电子信息产业以及新型服务业，如教育培训业、IT咨询业等。
信息化与工业化融合对电子信息产品制造业、软件产业、信息服务业、电信业等产生了大量市场需求，可以有效推动这些产业的发展壮大。
二、信息化与工业化融合的需求供给模型信息化与工业化融合的需求供给模型如下图（2）所示。
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
信息物理融合系统的结构与特征
188 •电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering数据库技术• Data Base Technique【关键词】信息物理融合系统 物理科学 分析研究1 信息物理融合系统的理论支持体系信息物理融合系统，也就是现阶段人们常说的CPS 技术，利用计算、通讯以及调控技术有机结合，从而将电子计算机资源和物理学科密切地融合在一起，形成崭新的智能系统。
微观层面，信息物理融合系统在物理学科中应用了电子计算机和通讯内核，以满足电子计算机程序和物理系统全面朝着一体化方向发展，二者有机结合，利用反馈循环的方法互相影响，满足了嵌入式的互联网络对物理系统程序进行实时稳定地检测和调控。
宏观层面，信息物理融合系统工作在不同时间和空间的分布式、异布系统中，涵盖了感知、决策以及调控等类型的可编辑程序，各个子系统利用有限或无限通讯手段，凭借网络基础设备进行相互协调工作，有效满足了对物理系统的远程协调感知，从而为人们提有效服务。
2 信息物理融合系统的整体结构信息物理融合系统基础组件中包含传感设备、执行设备以及决策调控设备。
其中，传感设备是一类嵌入式器材，可以精准地检测到外部讯号、光、热等物理信息以及烟雾等化学成分；执行设备也是嵌入式器材，可以在第一时间接收到调控命令，并对调控对象加以处理；而决策调控设备则是一类逻辑调控器材，可以依据用户自定义的语序生成调控逻辑。
基础组件的协调结合运行，组合形成了循环调控体制，进一步形成了信息物理融合系统的基础性能逻信息物理融合系统的结构与特征文/赖丹丹 张立臣辑层面，进而执行最基础的检测和调控性能，系统实际运行过程中，传感设备和执行设备是物理计算空间纬度的接入端，决策调控层面依据调控规则安排检测工作，进而再将所收集到的数据信息反馈到决策调控层面，作为调控规则算法的录入经过计算获取调控命令，进而执行设备再依据调控命令对物理对象进行调控。
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数据融合模型
7
2.1 信息融合系统的功能模型
促进系统管理人员、理论研究者、设计人员、评估 人员相互之间更好地沟通和理解，从而使得整个系 统的设计、开发和实施过程得以高效顺利地进行。
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
数 据 源
数据库管理系统 四级处理 过程评估 支持数据库 融合数据库
14
2.2 融合级别——数据级融合
数据级融合是最低层次的融合 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。
传感器1 数 据 级 融 合 特 征 提 取 身 份 识 别 融 合 的 身 份 识 别 结 果
传感器2
关 联
传感器3
数据级融合
15
2.2 融合级别——数据级融合
良好性能稳健性 宽阔的时空覆盖区域
很高的测量维数
良好的目标空间分辨力 ……
4
引言
美国“数据融合联合实验室”在防御系统中通用的 数据融合处理模型： 数据融合分为五级：
第一个层次为检测/判决融合； 第二个层次为空间（位置）融合； 第三个层次为属性数据融合； 第四个层次为态势评估； 第五个层次为威胁估计。
传感器1 特 征 提 取
身份识别 决 策 层 融 合
传感器2
身份识别
关 联
传感器3
身份识别 决策级融合
融 合 的 身 份 识 别 结 果
19
2.2 融合级别——决策级融合
这种处理方法数据损失量最大，因而相对来说精度最低，但 其具有通信量小，抗干扰能力强，对传感器依赖小，不要求 是同质传感器，融合中心处理代价低等优点。常见算法有 Bayes推断、专家系统、D－S证据推理、模糊集理论等。
2
引言
数据融合
将某一目标的多源信息进行融合，形成比单一信息
源更精确、更完全的估计和判决； 把各个传感器在空间上、时间上冗余或互补的数据， 依据某种准则进行组合，以获得对被测对象的一致 性描述或理解，使系统比组成它的各子系统具有更 优越的性能。
3
引言
数据融合的概念定义为： 把来自多个传感器和信息源的数据加以联合、相关和组 合，以获得精确的位置估计和身份估计，以及对战况和威胁 及其重要程度进行适时的完整评价。
进行数据相关和状态估计。具体数学方法包括卡尔曼滤波理
论、联合概率数据关联、多假设法、交互式多模型法和序贯 处理理论。 目标特征信息融合实际属于模式识别问题，常见的数学方法 有参量模板法、特怔压缩和聚类方法、人工神经网络、K阶
最近邻法等。
18
2.2 融合级别——决策级融合
决策级融合是一种高层次的融合 由每个传感器基于自己的数据作出决策，然后在融合中心完 成的是局部决策的融合处理。 决策级融合是三级融合的最终结果，是直接针对具体决策目 标的，融合结果直接影响决策水平。
中的数据，对我军要害部位受敌人攻击时的脆弱性做出估计，
以及对作战事件出现的程度和可能性进行估计，并对敌方作 战企图给出指示和告警。
11
2.1 功能模型——第四级处理
第四级处理：过程评估（process assessment）
过程评估是一个更高级的处理阶段。通过建立一定的优 化指标，对整个融合过程进行实时监控与评价，从而实现多 传感器自适应信息获取和处理，以及资源的最优分配，以支 持特定的任务目标，并最终提高整个实时系统的性能。 难点：如何对系统特定任务目标以及限制条件进行建模和优 化，以平衡有限的系统资源，如计算机的运算能力以及通信 带宽等。当前，利用效用理论来开发系统性能及效率模型， 以及利用基于知识的方法来开发基于上下文环境的近似推理 是研究的重点。
信息融合与控制
第二章 信息融合系统的模型和结构
重庆大学 自动化学院 柴毅 魏善碧
2014.3
引言
对于目标测量识别，单传感器提取的信息往往是待
识别目标的不完全描述，而利用多个传感器提取的
独立、互补信息，能带来许多特殊效果，因而各种 面向复杂应用背景的多传感器数据系统也随之大量 涌现。 数据融合技术最早由美国军方用于目标跟踪和目标 识别，随着研究的深入和应用领域的扩大，数据融 合技术已成功地应用于军事和民用领域的诸多方面。
抗干扰性能
容错性能 算法难度 融合前处理 融合性能
最差
最差 最难 最小 最好
中等
中等 中等 中等 中等
最好
最好 最易 最大 最差
对传感器的依赖程度
最大
中等
最小
21
第2章 信息融合系统的模型和结构
2.1 信息融合系统的功能模型 2.2 信息融合的级别
2.3
信息融合系统的通用处理结构
2.4 信息融合要解决的几个关键问题 2.5 信息融合的主要技术和方法
2.5 信息融合的主要技术和方法
6
2.1 信息融合系统的功能模型
功能模型从融合过程出发，描述数据融合包括哪些 主要功能、数据库，以及进行数据融合时系统各组 成部分之间的相互作用过程。
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
数 据 源
数据库管理系统 四级处理 过程评估 支持数据库 融合数据库
22
2.3 信息融合系统的通用处理结构
通用处理结构：在整个融合处理流程中，依照实现融
合处理的场合不同，研究人员提出了通用处理结构的概 念。Heisttand描述了三种处理结构，分别是集中式结 构、分布式结构以及混合式结构。不同处理结构针对不 同的加工对象。
集中式结构：加工的是传感器的原始数据； 分布式结构：加工的是经过预处理的局部数据； 混合式结构：加工的既有原始数据，又有预处理过的
门
关联 身份估计 传感器1 预处理 数据配准 ＊量测文件 ＊传感器信息 ＊航迹文件
一级处理中的对象评估模型
9
2.1 功能模型——第二级处理
第二级处理：态势评估（situation assessment）
态势评估是对整个态势的抽象和评定。
态势抽象就是根据不完整的数据集构造一个综合的态 势表示，从而产生实体之间一个相互联系的解释。 态势评定则关系到对产生观测数据和事件态势的表示 和理解。 态势评定的输入包括事件检测、状态估计以及为 态势评定所生成的一组假设等。 态势评定的输出在理论上是所考虑的各种假设的 条件概率。
特征级和决策级的融合不要求多传感器是同类的。
由于不同融合级别的融合算法各有利弊，所以为了提高信息
融合技术的速度和精度，需要开发高效的局部传感器处理策
略以及优化融合中心的融合规则。
20
2.2 融合级别——三个层次的比较
三个融合层次优缺点的比较：
数据级融合 处理信息量 信息量损失 最大 最小 特征级融合 决策级融合 中等 中等 最小 最大
检测与估计 传感器控制与反馈信息 选通和控制
传感器1
预处理
跟踪和分类 数 据 对 准 组 合 滤 波 目标状态
传感器2
预处理
跟踪和分类
关 联
传感器N
预处理
跟踪和分类 跟踪和分类参数 分布式融合系统结构 分类 ＊目标分类 ＊成功说明的概率
25
2.3 通用处理结构——混合式
混合式系统结构
混合式融合系统同时传输检测报告和经过局部结点处理后的 航迹信息，它保留了上述两类系统的优点，但在通信和计算上要 付出较昂贵的代价。此类系统也有上述两类系统难以比拟的优势，
传感器1
传感器2
特 征 提 取
关 联
特 征 层 融 合
身 份 识 别
传感器3
融 合 的 身 份 识 别 结 果
17
2.2 融合级别——特征级融合
特征级融合可划分为目标状态信息融合和目标特征信息融
合两大类。
目标状态信息融合主要用于多传感器目标跟踪领域，融合处 理首先对多传感数据进行数据处理，以完成数据校准，然后
在实际场合往往采用此类结构。
检测与估计 传感器控制与反馈信息 选通和控制
传感器1
预处理
跟踪和分类 数 据 对 准 组 合 滤 波 目标状态
传感器2
预处理
跟踪和分类
关 联
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 分类 ＊目标分类 ＊成功说明的概率
检测 参数
混合式融合系统结构
26
数据。
23
2.3 通用处理结构——集中式
集中式系统结构
在此结构中，各个传感器录取的检测报告直接被送到融合中 心，在那里进行数据对准、点迹相关、数据互联、航迹滤波、预 测与综合跟踪。这种结构特点是信息损失小，对系统通信要术较 高，融合中心计算负担重，系统的生存能力也较差。
传感器控制 与反馈信息 检测与估计 传感器1 预处理 数 据 对 准 组 合 滤 波 选通和控制
第2章 信息融合系统的模型和结构
2.1 信息融合系统的功能模型 2.2 信息融合的级别 2.3 信息融合系统的通用处理结构
2.4
信息融合要解决的几个关键问题
2.5 信息融合的主要技术和方法
27
12
第2章 信息融合系统的模型和结构
2.1 信息融合系统的功能模型
2.2
信息融合的级别
2.3 信息融合系统的通用处理结构 2.4 信息融合要解决的几个关键问题 2.5 信息融合的主要技术和方法
13
2.2 信息融合的级别
信息融合按照融合系统中数据抽象的层次，融合可
以分为：
数据级融合 特征级融合 决策级融合
传感器2
预处理
关 联
目 标 状 态
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 ＊成功说明的概率