第三讲数据融合的关键技术
数据融合技术简介
数据融合技术简介数据融合技术是指利用计算机对按时序获得的若干观测信息，在一定准则下加以自动分析、综合，以完成所需的决策和评估任务而进行的信息处理技术。
数据融合的概念虽始于７０年代初期，但真正的技术进步和发展乃是８０年代的事【1】，尤其是近几年来引起了世界范围内的普遍关注，美、英、日、德、意等发达国家不但在所部署的一些重大研究项目上取得了突破性进展，而且已陆续开发出一些实用性系统投入实际应用和运行。
我国“八五”规划亦已把数据融合技术列为发展计算机技术的关键技术之一，并部署了一些重点研究项目，尽可能给予了适当的经费投入。
但这毕竟是刚刚起步，我们所面临的挑战和困难是十分严峻的，当然也有机遇并存。
这就需要认真研究，针对我国的国情和军情，采取相应的对策措施，以期取得事半功倍的效果。
数据融合可分为：（1）像素级融合：它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报未经预处理之前就进行数据的综合与分析。
数据层融合一般采用集中式融合体系进行融合处理过程。
这是低层次的融合，如成像传感器中通过对包含若一像素的模糊图像进行图像处理来确认目标属性的过程就属于数据层融合。
（2）特征层融合：特征层融合属于中间层次的融合，它先对来自传感器的原始信息进行特征提取(特征可以是目标的边缘、方向、速度等)，然后对特征信息进行综合分析和处理。
特征层融合的优点在于实现了可观的信息压缩，有利于实时处理，并且由于所提取的特征直接与决策分析有关，因而融合结果能最大限度的给出决策分析所需要的特征信h。
特征层融合一般采用分布式或集中式的融合体系。
特征层融合可分为两大类：一类是目标状态融合；另一类是目标特性融合。
（3）决策层融合决策层融合通过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基本的处理，其中包括预处理、特征抽取、识别或判决，以建立对所观察目标的初步结论。
然后通过关联处理进行决策层融合判决，最终获得联合推断结果。
数据融合作为一种数据综合和处理技术，实际上是许多传统学科和新技术的集成和应用，其中涉及的知识包括通信、模式识别、决策论、不确定性理论、信号处理、估计理论、最优化技术、计算机科学、人工智能、神经网络等，特别是神经网络和人工智能等新概念、新技术在多传感器数据融合中将起到越来越重要的作用。
数据融合技术简介
数据融合技术简介数据融合技术是指利用计算机对按时序获得的若干观测信息，在一定准则下加以自动分析、综合，以完成所需的决策和评估任务而进行的信息处理技术。
数据融合的概念虽始于７０年代初期，但真正的技术进步和发展乃是８０年代的事【1】，尤其是近几年来引起了世界范围内的普遍关注，美、英、日、德、意等发达国家不但在所部署的一些重大研究项目上取得了突破性进展，而且已陆续开发出一些实用性系统投入实际应用和运行。
我国“八五”规划亦已把数据融合技术列为发展计算机技术的关键技术之一，并部署了一些重点研究项目，尽可能给予了适当的经费投入。
但这毕竟是刚刚起步，我们所面临的挑战和困难是十分严峻的，当然也有机遇并存。
这就需要认真研究，针对我国的国情和军情，采取相应的对策措施，以期取得事半功倍的效果。
数据融合可分为：（1）像素级融合：它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报未经预处理之前就进行数据的综合与分析。
数据层融合一般采用集中式融合体系进行融合处理过程。
这是低层次的融合，如成像传感器中通过对包含若一像素的模糊图像进行图像处理来确认目标属性的过程就属于数据层融合。
（2）特征层融合：特征层融合属于中间层次的融合，它先对来自传感器的原始信息进行特征提取(特征可以是目标的边缘、方向、速度等)，然后对特征信息进行综合分析和处理。
特征层融合的优点在于实现了可观的信息压缩，有利于实时处理，并且由于所提取的特征直接与决策分析有关，因而融合结果能最大限度的给出决策分析所需要的特征信h。
特征层融合一般采用分布式或集中式的融合体系。
特征层融合可分为两大类：一类是目标状态融合；另一类是目标特性融合。
（3）决策层融合决策层融合通过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基本的处理，其中包括预处理、特征抽取、识别或判决，以建立对所观察目标的初步结论。
然后通过关联处理进行决策层融合判决，最终获得联合推断结果。
数据融合作为一种数据综合和处理技术，实际上是许多传统学科和新技术的集成和应用，其中涉及的知识包括通信、模式识别、决策论、不确定性理论、信号处理、估计理论、最优化技术、计算机科学、人工智能、神经网络等，特别是神经网络和人工智能等新概念、新技术在多传感器数据融合中将起到越来越重要的作用。
智能交通系统中的数据融合技术
智能交通系统中的数据融合技术在当今科技飞速发展的时代，智能交通系统正逐渐成为改善交通运输效率、安全性和可持续性的关键因素。
而在智能交通系统的众多技术中，数据融合技术无疑扮演着至关重要的角色。
什么是数据融合技术呢？简单来说，它是一种将来自多个来源、多种类型的数据进行综合处理和分析的技术手段。
在智能交通领域，这些数据来源广泛，包括但不限于交通摄像头、传感器、GPS 设备、气象站等等。
这些设备所采集到的数据类型各异，有图像、视频、位置信息、速度数据、环境数据等等。
数据融合技术的重要性不言而喻。
首先，它能够提高数据的准确性和可靠性。
单一数据源可能存在误差或局限性，而通过融合多个数据源的数据，可以相互补充和验证，从而减少错误和不确定性。
例如，一个交通摄像头可能因为视角问题无法准确捕捉车辆的速度，但结合车辆上的 GPS 设备所提供的速度信息，就能更准确地判断车辆的行驶状况。
其次，数据融合技术有助于实现全面的交通监测和管理。
不同类型的数据能够反映交通系统的不同方面，将它们融合在一起可以形成一个更完整、更全面的交通状况视图。
比如，将交通流量数据与道路施工信息、天气状况数据相结合，交通管理部门就能更精准地预测交通拥堵的发生，并提前采取措施进行疏导。
再者，数据融合技术能够支持更智能化的交通决策。
基于融合后的数据，交通系统可以自动优化信号灯设置、调整公交线路、规划新的道路设施等，从而提高整个交通系统的运行效率。
在实际应用中，数据融合技术面临着一些挑战。
数据的多样性和复杂性就是其中之一。
不同数据源的数据格式、精度、更新频率都可能不同，如何将这些差异巨大的数据有效地整合在一起是一个难题。
此外，数据的安全性和隐私保护也是必须要考虑的问题。
在融合和处理大量个人和车辆相关数据时，必须确保数据不被泄露或滥用。
为了应对这些挑战，研究人员和工程师们采用了一系列的方法和技术。
在数据预处理阶段，会进行数据清洗、转换和标准化，以便不同数据源的数据能够相互兼容。
第3讲贝叶斯数据融合
❖ 假设由n个传感器对一未知目标参数进行测量，
每一传感器根据测量结果利用一定算法给出一
个关于目标的身份说明。设A1，A2，…，An为n
个互斥的穷举目标，Bi为第j个传感器给出的目
标身份说明，且Ai满足：n PAi 1 i 1
则：
PAi
B
P Ai B PB
PB Ai PAi
n
PB
Ai
P
Ai
i 1
器的输出Xi，i=1，2，…，m。一般认为它们 服从正态分布，用xi表示第i个测量值的一次 测量输出，它是随机变量Xi的一次取样。
❖ 设：
~
N
0
,
2 0
Xk
~
N
,
2 k
基于Bayes估计的传感器检测数据融合
基本理论和方法—置信距离和置信距离矩阵
❖ 为对传感器输出数据进行选择，必须对其可 靠性进行估计，为此定义各数据间的置信距 离。
❖ 根据具体问题选择合适的临界值ij 由dij 对数 据的可靠性进行判定。
1 rij 0
dij ij dij ij
❖ 由此得到一个二值矩阵，称为关系矩阵。
r11 r12 r1m
Rm
r21
r22
r2
m
rm1
rm2
rmm
基于Bayes估计的传感器检测数据融合
基本理论和方法—基于Bayes估计的数据融合算法
基于Bayes估计的数据融合一般步骤
④
将
0
、
2 0
和最佳融合数对应的
xk
、
2 k
代
入Bayes融合估计公式求的参数估计值。
ˆ
l xk
2
k 1 k
数据库中的数据融合与集成技术
数据库中的数据融合与集成技术数据融合与集成技术是现代数据库管理系统中的重要部分。
随着数据量的增长和多源数据的普遍存在，对不同数据源的融合和集成成为了一个重要的任务。
本文将探讨数据库中的数据融合与集成技术，并分析其在实际应用中的作用和挑战。
首先，我们需要了解什么是数据融合与集成。
数据融合是指将来自不同数据源的数据进行合并，形成一致、同质的数据集合。
数据集成是指将不同数据源的数据通过某种方式集成到一个统一的数据存储系统中。
这两个概念是紧密相关的，通常在实际应用中同时进行。
数据融合与集成技术的重要性在于解决了以下几个方面的问题：首先，不同的数据源使用不同的格式和结构存储数据，数据融合与集成技术能够将这些数据进行转化和整合。
通过数据转换和数据清洗等技术，可以将不同数据源的数据转化成一致的格式和结构，方便后续的分析和应用。
其次，不同数据源中可能存在着重复、冲突或者不一致的数据。
数据融合与集成技术可以通过数据去重、数据冲突解决和数据一致性检查等手段，解决这些问题。
这样可以保证融合与集成后的数据的准确性和一致性，提高数据的质量和可信度。
此外，数据库中的数据可能会发生变化，例如不断有新的数据源加入或者旧的数据源退出。
数据融合与集成技术需要能够动态地适应变化。
一方面，它需要能够自动地识别新加入的数据源，并将其正确地融合和集成进数据库中。
另一方面，它需要能够自动地识别退出的数据源，并将其相关数据从数据库中删除或者标记为无效。
在实际应用中，数据融合与集成技术涉及了多种技术和方法。
下面我们将介绍其中的一些常用技术。
首先是数据转换和清洗技术。
数据转换和清洗是将不同数据源的数据转化成统一的格式和结构的过程。
常见的数据转换和清洗技术有数据规范化、数据标准化、数据格式转化和数据清洗等。
通过这些技术，可以解决不同数据源结构和格式的问题，使数据能够比较方便地被融合和集成。
其次是数据匹配和合并技术。
数据匹配和合并是指在融合与集成过程中识别出相同或相似的数据，并将其合并成一个统一的数据集合。
数据融合概念
数据融合概念引言概述：随着信息技术的发展和应用的广泛，数据的处理和分析变得越来越重要。
数据融合作为一种数据处理方法，可以将多个来源的数据整合在一起，提供更全面、准确的信息，有着广泛的应用领域。
本文将介绍数据融合的概念及其在不同领域中的应用。
一、数据融合的定义和原理1.1 数据融合的定义数据融合是指将来自不同来源的数据整合在一起，形成一个综合的数据集合。
通过融合不同来源的数据，可以提高数据的可靠性、准确性和完整性。
1.2 数据融合的原理数据融合的原理包括数据采集、数据预处理、数据融合和数据分析。
首先，需要从不同的来源采集数据，包括传感器数据、社交媒体数据、网络数据等。
然后，对采集到的数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、归一化等。
接下来，将预处理后的数据进行融合，可以采用加权平均、决策融合等方法。
最后，对融合后的数据进行分析和应用，得出有用的结论和决策。
1.3 数据融合的优势数据融合可以提供更全面、准确的信息，有助于决策和问题解决。
通过融合不同来源的数据，可以弥补单一数据源的不足，提高数据的可靠性和可信度。
此外，数据融合还可以发现数据之间的关联性和规律性，为进一步的数据分析和挖掘提供基础。
二、数据融合在智能交通领域的应用2.1 实时交通信息通过融合来自交通监测设备、GPS定位数据、卫星图像等多种数据源，可以实时获取交通状况信息，包括交通流量、拥堵情况等，为交通管理和出行决策提供支持。
2.2 路况预测通过融合历史交通数据、天气数据、道路施工信息等数据源，可以预测未来的路况情况，提前采取交通调控措施，减少拥堵和事故发生的可能性。
2.3 智能导航系统通过融合地理信息、交通信息、用户偏好等数据源，可以为驾驶员提供个性化的导航路线，避开拥堵区域，优化出行时间和路线选择。
三、数据融合在物联网领域的应用3.1 智能家居通过融合家庭设备传感器、环境监测数据、用户行为数据等数据源，可以实现智能家居的自动化控制和智能化管理，提高生活质量和能源利用效率。
数据处理：数据融合与智能化
数据处理：数据融合与智能化引言概述：随着信息时代的到来，数据已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。
然而，数据的处理变得越来越复杂。
为了更好地利用数据，提高数据的价值，数据融合与智能化的技术应运而生。
本文将介绍数据融合与智能化的概念、优势以及应用领域。
一、数据融合的概念与作用1.1 数据融合的定义数据融合是指将来自不同来源、不同格式的数据进行整合，形成一个统一的数据集合。
通过数据融合，我们可以更全面、准确地了解数据的特征和规律。
1.2 数据融合的优势- 提高数据的准确性：通过将多个数据源的信息进行整合，可以消除数据源之间的冲突和不一致性，提高数据的准确性。
- 增加数据的可靠性：通过融合多个数据源的信息，可以减少单一数据源的风险，提高数据的可靠性。
- 扩展数据的维度：通过融合多个数据源的信息，可以增加数据的维度，提供更多的信息和视角，帮助我们更好地理解数据。
1.3 数据融合的应用领域- 金融行业：通过融合多个金融数据源的信息，可以提供更全面、准确的金融风险评估和预测模型。
- 医疗健康：通过融合多个医疗数据源的信息，可以提供更准确、个性化的诊断和治疗方案。
- 物联网：通过融合传感器数据和其他数据源的信息，可以实现对物联网设备的智能化管理和控制。
二、智能化数据处理的概念与方法2.1 智能化数据处理的定义智能化数据处理是指利用人工智能、机器学习等技术，对数据进行自动化的分析、挖掘和决策，以提高数据处理的效率和准确性。
2.2 智能化数据处理的方法- 机器学习：通过训练模型，使计算机能够从数据中学习并做出预测或决策。
- 自然语言处理：通过对文本数据进行分析和处理，使计算机能够理解和生成自然语言。
- 图像识别：通过对图像数据进行分析和处理，使计算机能够识别和理解图像中的内容。
2.3 智能化数据处理的应用领域- 金融行业：通过智能化数据处理技术，可以实现自动化的风险评估和交易决策。
- 市场营销：通过智能化数据处理技术，可以实现精准的用户画像和个性化的营销策略。
无线传感网络中的数据融合技术
无线传感网络中的数据融合技术随着物联网技术的快速发展，无线传感网络在各个领域中的应用越来越广泛。
无线传感网络由大量的传感节点组成，这些节点能够感知和采集环境中的各种数据。
然而，传感节点通常具有资源有限和能耗约束的特点，如何高效地利用传感节点采集到的数据成为了一个重要问题。
数据融合技术便是解决这一问题的重要方法之一。
数据融合技术是将多个传感节点采集到的数据进行聚合、处理和分析，生成更准确、更可靠的信息并有效地传输给上层应用。
数据融合技术可以充分利用网络中的传感节点资源，提高数据利用率和能源效率，并减少网络传输开销。
下面将对无线传感网络中的数据融合技术进行分析和讨论。
一、数据融合方法1. 空间数据融合空间数据融合是指将来自多个传感节点的数据在空间维度上进行融合。
在无线传感网络中，传感节点通常分布在不同的位置，每个节点采集到的数据可能有所不同。
因此，通过空间数据融合可以将不同节点采集到的数据进行整合，得到更全面、更准确的环境信息。
2. 时间数据融合时间数据融合是指将来自多个传感节点的数据在时间维度上进行融合。
传感节点通常以不同的时间间隔进行数据采集，采集到的数据可能存在延时或者丢失。
因此，通过时间数据融合可以对传感数据进行插值、平滑和修复，生成连续、准确的时间序列数据。
3. 特征数据融合特征数据融合是指将来自多个传感节点的数据在特征维度上进行融合。
不同的传感节点可能采集到不同的数据特征，通过特征数据融合可以将不同特征的数据进行关联和整合，得到更丰富、更全面的信息。
二、数据融合算法1. 加权平均算法加权平均算法是一种常用的数据融合算法，它根据传感节点的可靠性和准确性，给予不同的节点不同的权重。
传感节点的权重可以通过节点的能量消耗、距离中心节点的距离以及节点的传感性能等因素来计算。
2. 卡尔曼滤波算法卡尔曼滤波算法是一种基于状态估计的数据融合算法，它通过动态地估计目标状态和测量误差，实现对传感数据的滤波和预测。
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自
4、融合计算
1)对多传感器的相关观测结果验证、分析、 1)对多传感器的相关观测结果验证、分析、补 对多传感器的相关观测结果验证 取舍、修改和状态跟踪估计。 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。 生成综合态势， 3)生成综合态势，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。 果通过数据融合计算，对综合态势进行修改。 4)态势决策分析。 态势决策分析。
第三讲 数据融合的关键技术
智能信息处理技术
主要内容
1、数据融合的主要技术 2、传感器组成及描述 3、数据融合的重要性和潜在能力 4、数据融合系统的应用
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3.1 数据融合的主要技术
1、数据转换 2、数据相关 3、数据库 3、融合推理
3
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（4）增加系统的可信度。多个传感器对同一目标或 增加系统的可信度。 事件进行判决和确认，增加了结果的可信程度。 事件进行判决和确认，增加了结果的可信程度。 （5）减小系统的信息模糊程度。由于采用多传感器 减小系统的信息模糊程度。 的信息进行检测、判断、推理等运算， 的信息进行检测、判断、推理等运算，降低了事 件的不确定性。 件的不确定性。 （6）改善系统的检测能力。利用多传感器信息，可 改善系统的检测能力。利用多传感器信息， 以在虚警一定的情况下，提高系统的发现概率。 以在虚警一定的情况下，提高系统的发现概率。
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2、数据相关技术
数据相关的核心问题： 数据相关的核心问题： 克服传感器测量的不精确性和干扰引起的相关 二义性，保持数据的一致性。 二义性，保持数据的一致性。 因此，控制和降低相关计算的复杂性，开发相 因此，控制和降低相关计算的复杂性， 关处理、 关处理、融合处理和系统模拟的算法与模型是数据 处理的一项关键技术。 处理的一项关键技术。
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信息输出单元：包括数据缓存、坐标变换、 信息输出单元：包括数据缓存、坐标变换、数据 单位转换、 变换、平滑、滤波等。 单位转换、D／A变换、平滑、滤波等。 输出可以是数据，也可以是图像。 输出可以是数据，也可以是图像。可以是时域信 号或频域信号， 号或频域信号，也可以是目标测量位置向量或目 标预测位置向量，还可以是目标的身份描述数据、 标预测位置向量，还可以是目标的身份描述数据、 传感器状态信息和环境信息等。 传感器状态信息和环境信息等。
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1)探测性能 1)探测性能 在指定噪声背景，给定虚警概率， 在指定噪声背景，给定虚警概率，已知信噪比情 况下的检测概率来表示的。 况下的检测概率来表示的。与此对应的是探测距 指在一定的发现概率下的距离。 离，指在一定的发现概率下的距离。 2)空间／ 2)空间／时间分辨率 空间 在时间和空间上区分两个或多个目标的能力。 在时间和空间上区分两个或多个目标的能力。 3)空间覆盖范围 3)空间覆盖范围 传感器所覆盖的空间体积。 传感器所覆盖的空间体积。
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信号处理单元： 信号处理单元： 抑制杂波、噪声与干扰，提取有用信号。 抑制杂波、噪声与干扰，提取有用信号。包括 门限设置、检测、变换、滤波、存储等。 门限设置、检测、变换、滤波、存储等。信号处 理后的信噪比会有较大的提高。 理后的信噪比会有较大的提高。处理后的信号可 直接输出，也可送到后级继续进行处理。 直接输出，也可送到后级继续进行处理。 数据和图像处理及判决单元： 数据和图像处理及判决单元： 完成特征提取、图像处理、跟踪、识别、分类， 完成特征提取、图像处理、跟踪、识别、分类， 把观测数据变成身份说明。 把观测数据变成身份说明。
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1、传感器的组成
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功能上传感器主要分七个单元： 功能上传感器主要分七个单元： 能量发射单元 能量接收单元 传感器引导与控制单元 信号调节单元 信号处理单元 数据处理单元 信息输出单元
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1、数据转换
多传感器输出的数据形式、 多传感器输出的数据形式、环境描述等各不一 信息处理的首要任务， 样，信息处理的首要任务，是把这些数据转换成相 同的形式和描述，然后进行相关处理。 同的形式和描述，然后进行相关处理。
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数据转换的内容： 数据转换的内容： 1)转换不同层次的信息 转换不同层次的信息; 1)转换不同层次的信息; 2)转换对环境或目标的描述的不同与相似处; 2)转换对环境或目标的描述的不同与相似处; 转换对环境或目标的描述的不同与相似处 3)对同一层次信息，也存在不同的描述； 3)对同一层次信息，也存在不同的描述； 对同一层次信息 4)数据融合存在时间性与空间性， 4)数据融合存在时间性与空间性，要用到坐标 数据融合存在时间性与空间性 变换。 变换。坐标变换的非线性带来的误差直接影响数据 的质量和时空校准，影响融合处理的质量。 的质量和时空校准，影响融合处理的质量。
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2、传感器特征描述
主要参数： 主要参数： 探测性能、空间与时间分辨率、空间覆盖范围、 探测性能、空间与时间分辨率、空间覆盖范围、 探测与跟踪模式、目标复现率、测量精度、 探测与跟踪模式、目标复现率、测量精度、测量 维数、 软数据报告、检测与航迹报告。 维数、硬／软数据报告、检测与航迹报告。
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2)时间管理 2)时间管理
多传感器系统可能由多种多样的传感器组成的， 多传感器系统可能由多种多样的传感器组成的， 每个传感器都有不同的任务，即有不同分工。 每个传感器都有不同的任务，即有不同分工。 根据不同的任务和不同的观测对象，可能在某一 根据不同的任务和不同的观测对象， 时刻，只需要某些传感器工作， 时刻，只需要某些传感器工作，或只需要某些方 向上传感器工作。 向上传感器工作。 因此可以根据事件出现的顺序， 因此可以根据事件出现的顺序，选用不同的传感 器组合，按一定的时间顺序进行统一管理。 器组合，按一定的时间顺序进行统一管理。
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数据融合系统的主要研究内容
针对复杂的环境和目标变动， 针对复杂的环境和目标变动，在难以获得先验 知识的前提下， 知识的前提下，建立具有良好稳健性和自适应能力 的目标机动与环境模型。 的目标机动与环境模型。 以最简单的融合计算方法达到融合系统要求， 以最简单的融合计算方法达到融合系统要求， 是任何数据融合系统主要研究内容。 是任何数据融合系统主要研究内容。
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数据融合给系统带来的优点的体现
（1）使系统具有良好的鲁棒性。减小了因环境的突 使系统具有良好的鲁棒性。 然变化对系统性能的影响， 然变化对系统性能的影响，对环境的变化有很强 的适应性。 的适应性。 （2）扩展系统的空间覆盖能力。传感器在空间的交 扩展系统的空间覆盖能力。 扩展了空间覆盖范围， 叠，扩展了空间覆盖范围，这是任何同类的单一 传感器所达不到的。 传感器所达不到的。 （3）扩展系统的时间覆盖能力。某些传感器不工作 扩展系统的时间覆盖能力。 其它传感器仍能保持继续探测， 时，其它传感器仍能保持继续探测，如可见光传 感器与红外传感器就可在白天和夜晚分时工作。 感器与红外传感器就可在白天和夜晚分时工作。
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非实时数据库： 非实时数据库： 存储各传感器的历史数据、 存储各传感器的历史数据、有关目标和环境的 辅助信息以及融合计算的历史信息。 辅助信息以及融合计算的历史信息。态势数据库要 求容量大、搜索快、开放互联性好， 求容量大、搜索快、开放互联性好，且具有良好的 用户接口。 用户接口。 开发更有效的数据模型、 开发更有效的数据模型、新的有效查找和搜索 机制以及分布式多媒体数据库管理系统， 机制以及分布式多媒体数据库管理系统，是数据融 合系统需要解决的重要问题。 合系统需要解决的重要问题。
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3、传感器管理
目的：充分利用有限传感器资源， 目的：充分利用有限传感器资源，使传感器系统 覆盖尽可能大的搜索空域 可能大的搜索空域， 较小的代价、 覆盖尽可能大的搜索空域，以较小的代价、较低 的虚警概率和较高的发现概率发现目标 发现目标， 的虚警概率和较高的发现概率发现目标，以较高 的精度实现对多目标的正确跟踪， 的精度实现对多目标的正确跟踪，以较高的可信 度实现对目标的识别，为指挥员提供更准确、更 度实现对目标的识别，为指挥员提供更准确、 可靠、 可靠、更精确的决策信息 传感器管理的核心问题是如何选择传感器、 传感器管理的核心问题是如何选择传感器、传感 选择传感器 器工作模式和传感器优化策略，以优化系统的整 器工作模式和传感器优化策略， 体性能。 体性能。
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3.2传感器组成及描述 3.2传感器组成及描述
数据融合系统的输入分量： 数据融合系统的输入分量： (1)传感器的观测数据（主要信息源） (1)传感器的观测数据（主要信息源）； 传感器的观测数据 (2)操纵员或用户输入的数据或命令 操纵员或用户输入的数据或命令； (2)操纵员或用户输入的数据或命令； (3)来自数据库的先验数据 来自数据库的先验数据。 (3)来自数据库的先验数据。
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