智能传感器系统多传感器信息融合技术
多传感器信息融合及其运用
多传感器信息融合及其运用多传感器信息融合是指利用不同传感器获取的信息并结合，以提高信息的准确性、完整性和可靠性。
随着科技的不断发展，传感器技术已经成为人们生活和工作中不可或缺的一部分，而多传感器信息融合技术的运用也越来越广泛。
本文将介绍多传感器信息融合的原理、技术和应用，并探讨其在各个领域的重要性和发展前景。
一、多传感器信息融合的原理和技术多传感器信息融合的原理是将来自不同传感器的信息进行整合，以得到更完整、准确的信息。
在实际应用中，多传感器信息融合通常包括数据融合、特征融合和决策融合三个方面。
数据融合是指将来自不同传感器的原始数据进行整合和处理，以得到更准确和可靠的信息。
这包括数据的预处理、校正、修正、配准、对齐、筛选和融合等过程。
数据融合技术主要包括数学建模、统计分析、数据处理、信号处理和图像处理等方法。
特征融合是指在数据融合的基础上，通过提取和融合不同传感器获取的特征信息，以得到更全面和丰富的信息。
特征融合技术主要包括特征提取、特征匹配、特征提取、特征融合和特征选择等方法。
决策融合是指在特征融合的基础上，通过运用不同的决策算法和技术，对融合后的信息进行最终的判定和决策。
决策融合技术主要包括模式识别、机器学习、人工智能、专家系统和智能控制等方法。
多传感器信息融合技术在军事、航空航天、环境监测、智能交通、医疗健康、工业制造、物联网等领域具有广泛的应用价值和前景。
在军事领域，多传感器信息融合技术被广泛应用于军事侦察、目标识别、导航定位、火力打击等方面，能够提高情报作战和精确打击的能力，提高作战效能和战场生存能力。
在航空航天领域，多传感器信息融合技术被广泛应用于航空器导航、空中交通管理、航天器控制、星座导航、太空探测等方面，能够提高航行安全和导航精度，提高系统可靠性和性能指标。
在环境监测领域，多传感器信息融合技术被广泛应用于气象预测、地震预警、海洋观测、污染监测等方面，能够提高监测精度和覆盖范围，提高预警和应急响应能力。
多传感器信息融合研究综述
多传感器信息融合研究综述多传感器信息融合是指从多个传感器获取的不同类型的数据进行整合和分析，以获得更准确、更完整的信息。
随着传感技术的不断进步和应用的扩大，多传感器信息融合成为了许多领域的研究热点，如环境监测、交通管理、智能机器人等。
本文将从多传感器信息融合的定义、分类、算法以及应用领域等方面进行综述。
首先，多传感器信息融合的定义。
多传感器信息融合是指通过不同类型的传感器获取的数据进行融合和分析，以提高信息的精确性和可靠性。
这些传感器可以是同种类型的，如多个摄像头用于图像融合；也可以是不同类型的，如摄像头和温湿度传感器用于环境监测。
其次，多传感器信息融合可分为数据级信息融合和特征级信息融合。
数据级信息融合是指直接采用传感器原始数据进行处理和融合，如数据融合、数据对准等。
特征级信息融合是指从传感器数据中提取有用的特征，并将这些特征进行融合和分析，如特征抽取、特征选择等。
数据级信息融合和特征级信息融合可以相互补充，提高信息融合的准确性和鲁棒性。
再次，多传感器信息融合的算法主要包括基于模型的方法和基于数据的方法。
基于模型的方法是指根据传感器的物理模型和系统模型，将传感器数据与模型进行匹配和融合，如卡尔曼滤波器、粒子滤波器等。
基于数据的方法是指根据大量的历史数据进行统计分析和建模，以获得传感器数据之间的关联性，并进行数据融合和预测，如神经网络、支持向量机等。
最后，多传感器信息融合在许多领域都得到了广泛的应用。
在环境监测方面，多传感器信息融合可以帮助提高空气质量、水质监测的准确性；在交通管理方面，多传感器信息融合可以帮助更准确地监测交通流量、路况等信息；在智能机器人方面，多传感器信息融合可以帮助机器人实现自主导航、目标识别等功能。
综上所述，多传感器信息融合是通过将不同类型的传感器数据进行整合和分析，以提高信息的精确性和可靠性的方法。
多传感器信息融合可以分为数据级信息融合和特征级信息融合，其算法主要包括基于模型的方法和基于数据的方法。
多传感器信息融合的研究现状和发展趋势
多传感器信息融合的研究现状和发展趋势多传感器信息融合是一项重要的研究领域，它具有广泛的应用前景。
多传感器信息融合研究的目的是使用多个传感器的信息，对周围的环境状态、活动信息、数据和其他指标进行有效的检测和识别、定位和跟踪。
多传感器信息融合技术能够在少量探测器空间布局和资源条件下，实现和模拟复杂系统以及多传感器系统内部的强大功能。
现状多传感器信息融合研究有很多研究领域，主要包括传感器网络、自动机器人、模式识别、信息检索、定位技术、目标跟踪、可靠性分析、安全防护等。
传感器网络是一种系统监测和控制的技术，这种技术主要利用传感器节点来监测、采集和传输信息，以及实现远程控制和管理。
近些年，传感器网络的研究深入，如何在多传感器环境中实现融合，已成为一个研究热点。
自动机器人是利用传感器采集信息、实现自主控制和目标定位等技术组成的一种系统，具有自动发现、跟踪和路径规划等功能。
多传感器信息融合有助于实现自主导航和动态定位，这对机械手、无人机和自动巡检机器人等系统的应用大有裨益。
模式识别是多传感器信息融合的重要方面，它使用特征抽取和分类、纹理分析和主成分分析等方法，使得被观测实体和目标物体能够被准确识别，并获得更多丰富的信息描述。
定位技术是多传感器信息融合应用的重要分支，它同样可以使用特征抽取、分类和纹理分析等方法，联合使用GPS、车载信标系统等传感器，实现对物体的精确定位。
发展趋势随着计算机硬件技术的发展，多传感器信息融合技术也在不断发展壮大。
未来，多传感器信息融合的研究可能会发展到更多方向。
增强现实多传感器信息融合虚拟现实和增强现实技术把实际环境和虚拟环境融合在一起，使得视觉、听觉、触觉和其他感官信息都能够使用多种传感器信息融合技术实现。
非线性多传感器信息融合现有的多传感器信息融合技术主要是基于线性模型的，但是很多系统并非线性，多传感器信息融合研究会更加聚焦于非线性系统多传感器信息融合。
基于智能体的多传感器信息融合智能体是模拟一个有具体功能和智能的实体，具有模拟真实世界活动的能力。
多传感器信息融合技术的原理和应用
一、概述随着物联网、智能交通系统、智能制造等领域的迅速发展，传感器技术的应用日益广泛。
多传感器信息融合技术作为其中一种重要技术，其原理和应用备受关注。
本文将针对多传感器信息融合技术的原理和应用进行深入探讨。
二、多传感器信息融合技术的原理1. 传感器信息融合概述传感器信息融合是利用多个传感器获得的信息，通过合理的融合算法和处理方法，得到比单个传感器更准确、更全面的信息。
传感器信息融合技术在多领域有着广泛的应用，如军事、航空航天、智能交通等。
2. 传感器融合的优势多传感器信息融合技术的优势主要表现在提高信息获取的准确性、可靠性和全面性等方面。
通过融合多个传感器的信息，可以弥补单个传感器信息不足的缺陷，提高信息的综合利用效率。
3. 传感器信息融合的原理传感器信息融合的原理主要包括数据融合和决策融合两个方面。
数据融合是将来自不同传感器的原始数据进行整合处理，得到更完整、更准确的信息；决策融合则是基于融合后的数据进行分析和判断，得出最终的决策结果。
4. 传感器信息融合的方法在实际应用中，常见的传感器信息融合方法包括卡尔曼滤波、粒子滤波、最大似然估计等。
这些方法在不同的应用场景下都能够有效地实现传感器信息的融合和提取。
三、多传感器信息融合技术的应用1. 智能交通系统中的应用在智能交通系统中，通过融合多个传感器的信息，如地磁传感器、摄像头、雷达等，可以实现对车辆、行人的实时监测和跟踪，提高交通管理的效率和精准度。
2. 智能制造领域中的应用在智能制造领域，通过融合各类传感器的信息，可以实现对生产过程的实时监测和控制，提高生产效率和产品质量。
3. 军事领域中的应用在军事领域，多传感器信息融合技术被广泛应用于目标探测、识别和追踪等方面，可以提高军事作战的效能和保障国家安全。
四、多传感器信息融合技术的发展趋势1. 传感器融合技术的发展随着传感器技术的不断发展和进步，传感器信息融合技术也在不断演进，新的传感器类型和融合算法不断涌现。
人工智能在智能制造中的多传感器数据融合与分析
人工智能在智能制造中的多传感器数据融合与分析智能制造作为当前制造业的重要发展方向，在实现高效生产和资源优化利用方面扮演着关键角色。
而多传感器数据融合与分析技术在智能制造中的应用，则使得生产过程的监控、控制和优化达到了前所未有的精准度和高效性。
1.多传感器数据融合的必要性在智能制造中，多个传感器被广泛应用于生产现场的监测与数据采集任务。
然而，由于传感器之间存在差异性和数据冗余性，协同利用这些数据变得尤为重要。
多传感器数据融合技术的引入，可以实现对不同传感器数据的有效整合，消除数据冗余，提高数据可信度和信息价值。
2.多传感器数据融合的方法与技术多传感器数据融合技术包括底层的数据融合与高层的信息融合。
底层数据融合主要解决传感器数据的预处理和融合问题，包括数据质量评估、数据对准与同步、数据插补与修正等。
而高层信息融合则通过将融合后的数据进行进一步的分析与抽取，提取出更高层次的信息与知识。
常见的多传感器数据融合方法包括卡尔曼滤波、粒子滤波和贝叶斯网络等。
3.人工智能在多传感器数据融合中的应用人工智能技术在多传感器数据融合中发挥着重要作用。
其中，机器学习算法是应用较为广泛的方法之一。
通过对大量数据的学习和分析，机器学习算法可以自动发现数据中的潜在规律和关联性，并用于数据融合和信息提取中。
此外，深度学习算法的兴起也进一步改进了多传感器数据融合与分析的效果。
深度学习模型的强大拟合能力和自动特征提取能力，使得对多传感器数据的分析和融合更加精确和高效。
4.多传感器数据融合在智能制造中的应用实例多传感器数据融合在智能制造中的应用具有广泛的前景和潜力。
例如，在生产过程中，通过多个传感器采集到的温度、湿度和振动数据可以融合分析，实现对设备状态的实时监测和预测维护，提高设备的利用率和生产效率。
另外，利用多传感器数据融合与分析技术，可以实现对供应链中的物流信息进行实时追踪与调度，从而缩短产品的交付周期和降低物流成本。
5.挑战与展望尽管多传感器数据融合与分析技术在智能制造中已经取得了很大进展，但仍然面临一些挑战。
多传感器信息融合技术的作用
多传感器信息融合技术的作用
多传感器信息融合技术是一种将多个传感器采集的数据进行集成、分析和处理的技术。
它可以将多个传感器的数据进行合并，从而提高系统的可靠性和准确性。
该技术在军事、航空、医疗和工业等领域得到了广泛应用。
在军事领域，多传感器信息融合技术可以帮助军队进行情报搜集和目标跟踪。
通过融合多个传感器的数据，可以提高情报收集的准确性和及时性，从而为军队的作战决策提供有力支持。
在航空领域，多传感器信息融合技术可以帮助飞行员更好地了解飞行环境，提高飞行安全。
例如，在飞机上安装多个传感器可以提高飞机的自主导航能力，减少对地面导航站的依赖。
在医疗领域，多传感器信息融合技术可以帮助医生更好地了解病情，提高诊断准确性。
例如，通过使用多个生物传感器可以同时监测多项生理指标，从而更全面地了解病人的健康状况。
在工业领域，多传感器信息融合技术可以帮助企业进行智能化生产。
例如，在生产线上安装多个传感器可以实时监测生产过程中的各项指标，从而及时发现并解决问题，提高生产效率和产品质量。
总之，多传感器信息融合技术的作用是多方面的，它可以提高系统的可靠性、准确性和效率，为各行各业提供有力支持。
- 1 -。
多传感器信息融合技术研究
多传感器信息融合技术研究多传感器信息融合技术（Multi-sensor Information Fusion Technology）是一种通过整合多种传感器信息来获得更好结果的技术。
多传感器信息融合技术能够有效地解决单一传感器无法完成的任务，例如环境感知、目标检测和定位等。
本文将讨论多传感器信息融合技术的概念、应用、挑战和未来发展方向。
一、多传感器信息融合技术的概念多传感器信息融合技术是指通过整合多种类型的传感器信息，以及运用人工智能和机器学习算法等技术，将信息转换为更精确的数据和知识。
多传感器信息融合技术能够将多种数据源（如可见光、红外、声音、气体、温度等）的信息相结合，以获取丰富的信息和更完整的数据。
通过多传感器信息融合技术，可以提高传感器的工作效率和准确性。
二、多传感器信息融合技术的应用1.智能交通：多传感器信息融合技术已经在智能交通领域得到了广泛应用。
通过整合多种类型的传感器（如雷达、视频、红外、微波、光学等），交通系统可以实时监测交通流量、车辆速度和事故等情况，并实现智能化的交通管制。
2.工业生产：在工业生产中，多传感器信息融合技术可以帮助企业检测设备故障、监测生产过程和优化生产效率。
通过整合不同类型传感器的信息，可以更精确地实现设备状态监测和故障诊断。
3.智能家居：多传感器信息融合技术可以帮助智能家居系统实现个性化的家居控制。
例如，通过整合温度、湿度、光线等传感器的信息，系统可以自动地调整室内温度和照明等环境，提供更舒适和安全的家庭环境。
三、多传感器信息融合技术的挑战多传感器信息融合技术的应用还面临一些挑战。
首先，不同类型传感器所采集的信息不一定匹配，因此需要对传感器信息进行标准化处理。
其次，传感器之间可能存在互相影响的情况，例如传感器之间的干扰或协作。
最后，多传感器信息融合技术需要用复杂的算法实现数据的整合和分析，算法的复杂度和计算量也需要考虑。
四、多传感器信息融合技术的未来发展方向未来多传感器信息融合技术的发展趋势将更加注重智能化和自主化。
多传感器数据融合技术概述
多传感器数据融合技术概述一、引言- 背景介绍- 研究目的二、多传感器数据融合技术概述- 多传感器数据融合的定义- 多传感器数据融合的分类- 多传感器数据融合的优势与挑战三、多传感器数据融合的应用- 智能交通领域- 智能家居领域- 物联网领域四、多传感器数据融合实现的方法- 模型融合法- 特征融合法- 决策融合法五、多传感器数据融合技术的发展前景- 设备智能化的需求- 多传感器数据融合技术的潜在应用- 多传感器数据融合技术的发展趋势六、结论派生- 研究贡献- 不足之处- 后续研究的展望一、引言随着物联网、大数据和智能化技术的快速发展，传感器已经广泛应用于各个领域，成为重要的有益工具。
传感器通过感知环境信息，能够采集大量数据来描述事件或过程。
然而，属于同一物根的传感器它们之间可能存在的误差、不确定性等问题会引起数据不一致、低质量数据，使得数据质量不能满足精度要求。
解决此问题的有效方法是多传感器数据融合技术。
多传感器数据融合是将从不同传感器获得的数据以及其他知识结合在一起来估计系统状态。
因此多传感器数据融合技术是目前学术界和工业界关注的一项重要技术，并已经被广泛应用于科研和实际场景中。
本论文将对多传感器数据融合技术的相关内容进行综述。
论文的主要目的是介绍多传感器数据融合技术的基本概念、分类、应用、实现方法和发展前景。
本文将第1章介绍研究的背景和目的，第2章将重点介绍多传感器数据融合技术的定义、分类、优势与挑战，第3章将介绍多传感器数据融合技术的应用，第4章将介绍多传感器数据融合的实现方法，第5章将对多传感器数据融合技术的发展前景进行展望。
本文的意义在于提供了有关多传感器数据融合技术的最新资讯和科学认知，为科研人员和工程师提供了一些有用的参考。
此外，本文的结论也将为相关领域的研究提供新的思考角度。
二、多传感器数据融合技术概述2.1 多传感器数据融合的定义多传感器数据融合是指将不同传感器采集的数据以及其他知识和信息结合在一起来估计系统状态。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
3、在自动化领域 以各种控制理论为基础，信息融合技术采用模糊控 制、智能控制、进化计算等系统理论，结合生物、经济、 社会、军事等领域的知识，进行定性、定量分析。按照 人脑的功能和原理进行视觉、听觉、触觉、力觉、知觉、 注意、记忆、学习和更高级的认识过程，将空间、时间 的信息进行融合，对数据和信息进行自动解释，对环境 和态势给予判定。目前的控制技术，已从程序控制进入 了建立在信息融合基础上的智能控制。智能控制系统不 仅用于军事，还应用于工厂企业的生产过程控制和产供 销管理、城市建设规划、道路交通管理、商业管理、金 融管理与预测、地质矿产资源管理、环境监测与保护、 粮食作物生长监测、灾害性天气预报及防治等涉及宏观、 微观和社会的各行各业。
传感器信息融合的实例
1. 信息融合的民事应用领域
1）工业过程监视及工业机器人 2）遥感与金融系统 3）空中交通管制与病人照顾系统 4）船舶避碰与交通管制系统 5）生物特征的身份识别
2. 信息融合技术军事上的应用
1）采用多传感器的自主式武器系统和自备式运载器 情报收集系统 2）采用多传感器进行截获、跟踪和指挥制导的火控系统 3）军事力量的指挥和控制站 4）敌情指示和预警系统
特征提取：对传感器的观测值进行时间校准和空间坐 标变换，形成统一的时间和空间参考点； 分类：数据关联。判别不同时间与空间的数据否来自 同一个被观测目标；将集到的多个传感器的新观测值 与过去的观测值进行相关处理（要求来自同一个观测 目标。通过分类可以得出每一个传感器对观测区域内 每一个目标在某一时刻的观测值
三、优点
1. 增加了系统的生存能力
2. 扩展了空间覆盖范围
3. 扩展了时间覆盖范围 4. 提高了可信度 5. 降低了信息的模糊度 6. 改善了探测性能 7. 提高了空间分辨率 8. 增加了测量空间的维数
传感器信息融合分类和结构
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。 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。
一、嵌入约束法
由多种传感器所获得的客观环境(即被测对象)的多组数据就是客观环境 按照某种映射关系形成的像，信息融合就是通过像求解原像，即对客观环境 加以了解。用数学语言描述就是所有传感器的全部信息，也只能描述环境的 某些方面的特征，而具有这些特征的环境却有很多，要使一组数据对应惟一 的环境(即上述映射为一一映射)，就必须对映射的原像和映射本身加约束条 件，使问题能有惟一的解。 通俗地说：即是通过把被测对象的观测值与被选假设进行比较，以确定哪个 假设能最佳的描述观测值。 嵌入约束法最基本的方法：Bayes估计和卡尔曼滤波
y b0 b1x1 b2 x2 bn xn
一元线性回归方程：
y b0 b1 x
Example
X:15.0 30.0 40.0 Y:75.0 80.0 82.0
用一元线性回归建立x与 y的关系。
L AX V
1 15.0 A 1 30.0 1 40.0
……
初级融合中心L
次级融合中心
最终融合结果
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。
传感 功能模型 器1 特 征 提 取 分
参 数 估 计 决
传感 器2
类 识 别
策
传感 器3
目标状态测量 目标属性测量
状态向量 特征、属性
功能模型主要有特征提取、分类、识别、参数估计和 决策，其中特征提取和分类是基础，融合在估计和决 策阶段完成。 融合步骤： 1）低层处理：包括象素级融合和特片级融合，输出的 是状态、特征和属性等； 2）高层处理：决策级融合，输出的是抽象结果。
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。
p( f | d ) p( d | f ) p( f ) / p(d )
上式为概率论中的Bayes公式，是嵌入约束法的核心。
在数据采集与信号处理系统中， 经常需要多个传感 器从不同的方位测量同一个指标参数， 测得的数据越 完整 越精确， 系统完成复杂任务的能力越强 然而在多 传感器数据采集系统中， 由于传感器所处的方位不同 和传感器自身质量的差异， 以及一些无法控制的随机 因素的作用， 如受到传感器精度传输误差 环境噪声和 人为干扰等因素的影响， 在实际中各传感器所测定的 参数必定会有偏差 这就存在如何审定被测参数结果的 问题， 其实这就是利用多个传感器对同一目标进行检 测， 并运用合理的算法融合多个传感器的观测数据， 可以获得比单个传感器更加可靠的结果。
共享 存储器
惯性导 航系统
图像摄像机
人机 界面
数据融合 处理器
图像 处理
图像摄像机 万向支架
环境控制
传感器
海军舰船传感器信息融合系统
最小二乘法与回归分析
1、最小二乘法
误差方程：
L AX V
a11 a12 a a A 21 22 a n1 a n 2
a1m a2m a nm
第五章 一、多传感器信息融合技术
多感器信息融合技术
概 述 传感器信息融合的分类和结构 传感器信息融合的一般方法 传感器信息融合的实例
概 述
多传感器信息融合是对来自于不同传感器的信 息进行分析和综合，以产生对被测对象统一的 最佳估计。 研究目标：从工程上实现多个传感器信息处理 的全过程。高度集成、高度融合、高度智能将 成为信息融合系统的发展主线。 信息融合的目的：通过数据组合推导出更多的 信息，得到最佳协同作用效果；即利用多个传 感器共同或联合操作的优势，提高传感系统有 效性，消除单个或少量传感器的局限性。
识别：观测结果形成一个N维的特征向量。将实测特征 向量与已知类型特征进行比较，确定目标类别。识别 是建立在已知目标类别先验知识的基础上。 参数估计：即目标跟踪。 决策：根据被观测目标的行为、企图、动向等制定应 对策略和措施。
结构形式一
传感器1输入 传感器2输入 传感器N输入
传感器2输入
传统的信号采集往往由单一的传感器来完成，即使采 用多个（种）传感器也仅是从多个侧面孤立地反映目 标信息。实际上，在大多数情况下，必须同时处理多 个信号，而这些信号一般又来自多个信号源，即多传 感器。但是多传感器也带来了信息冗余甚至矛盾。所 以必须通过对各种传感器及其观测信息的合理支配与 使用，将其采集的信息依据某种优化准则组合，产生 对观测环境一致性的解释和描述，因此迫切要求对信 息进一步处理。
x1 x 2 X xm
l1 l L 2 l n
v1 v V 2 v n
AV 0
1 X （A A) AL
一元线性拟合
回归分析：应用数理统计的方法，对实验数据进行分析 和处理，从而得出反映变量间相互关系的经验公式，也 称回归方程。 线性回归方程（经验公式）的一般形式为：
传感器1输入
传感器1 传感器1输出 传感器2 传感器2输出 …… 传感器N输入 传感器N
传感器1
传感器2
……
传感器N
信息融合中心
最终融合结果
最终融合结果
结构形式二
传感器1输入
传感器2输入
传感器M输入
传感器1输入
传感器2输入
传感器N输入
传感器1
传感器2
……
传感器M
……
传感器1
传感器2
……
传感器N
初级融合中心1
二、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。
p( f , d ) p ( f | d ) p( d ) p( f | d ) p( f )
p(f|d)表示在已知d的条件下，f关于d的条件概率密度函数 p(d|f)表示在已知f 的条件下，d关于f的条件概率密度函数 p(d)和p(f)分别表示d和f的边缘分布密度函数 已知d时，要推断f，只须掌握p(f|d)即可，即
数据融合的处理形态
复合处理－把几个传感器信息并行地、互补 地组合起来处理。 汇总处理－定义函数，对几个传感器信息进 行归纳得出信息。 融合处理－利用各传感器信息之间或传感器 信息与内部模型之间的相互关系进行处理。 联合处理－通过理解传感器信息相互之间的 关系进行处理
数据融合模型
低层处理 高层处理
Bayes估计是融合静态环境中多传感器低层数据的 一种常用方法。其信息描述为概率分布，适用于具有 可加高斯噪声的不确定性信息。假定完成任务所需的 有关环境的特征物用向量f表示，通过传感器获得的数 据信息用向量d来表示，d和f都可看作是随机向量。信 息融合的任务就是由数据d推导和估计环境f。假设p(f， d)为随机向量f和d的联合概率分布密度函数，则