浅析信息融合技术及应用
信息技术融合应用的研究与实践
信息技术融合应用的研究与实践当今社会，信息技术在各行各业中起到了重要的作用，对于提高工作效率，创造更多的经济价值有着不可忽视的影响。
信息技术融合应用，也就是将不同领域的信息技术有机结合，以提升信息处理能力，改变了我们日常的生活和工作方式，对于推动社会的进步有重要的推进作用。
一、信息技术融合应用的发展历程信息技术融合应用的发展历程可以追溯到20世纪70年代，当时计算机技术的快速发展带来了信息时代的到来，各种信息技术相继涌现，包括数据库技术、网络技术等等。
随着信息技术的飞快发展，人们开始思考将不同信息技术进行结合，以创造更大的经济价值。
而且，信息技术和其他行业的交叉应用也逐步成为了一种趋势。
例如，智慧城市就是一种信息技术与城市发展相结合的产物。
二、信息技术融合应用的现状随着技术的不断发展，信息技术融合应用在各个领域得到了广泛的应用，如智能医疗、智能城市、智能交通、智能制造等等，这些领域中涉及的技术非常多，如人工智能、物联网、云计算等等。
这些技术相互协作,互相促进，创造了曾经想都不敢想的可能性，也给人们的生活带来了很多便利和创新。
例如智能医疗，通过整合交叉信息技术和医疗技术，实现了从疾病预防到临床服务全过程的信息化管理，为患者提供了更加精细化、个性化的医疗服务，同时也有效防范医疗事故的发生。
又例如智能城市，通过人工智能、5G、区块链等技术的应用，实现了城市智慧化、数字化方向的发展，为人们带来了智慧交通、智慧环保、智慧生活、智慧医疗等众多便利。
三、信息技术融合应用的未来在未来，我们还将看到更多的信息技术被应用于其他行业之中，例如农业，它也将逐渐走向数字化、智能化的方向。
信息技术的融入，让我们的农业产业走向了更新、更高效的层次。
通过物联网技术与硬件装置联网，在云平台上进行数据处理和算法优化，并通过现代技术实现了生产农作物的全面高效化。
而且，未来的环境和资源限制，也将会促进更多的信息技术与其他领域的结合。
比如能源行业，随着能源需求的不断增加，我们需要寻找更加高效的能源机制，通过与可再生能源、蓄电池等行业的融合，建立更加联通的供能系统。
初中英语教学中信息技术的融合与应用
初中英语教学中信息技术的融合与应用在初中英语教学中，信息技术的融合与应用已经成为一种常见的教学手段。
信息技术的融合与应用不仅可以丰富教学内容，提高教学效果，还可以培养学生的信息素养、创新思维和合作精神。
下面，我将从教学内容、教学方法和教学评价三个方面详细介绍信息技术在初中英语教学中的融合与应用。
信息技术的融合与应用可以丰富教学内容。
传统的英语教学主要以课本为依据，教学内容相对单一，难以激发学生的学习兴趣。
而通过信息技术的融合与应用，可以为学生提供更加丰富多样的学习素材。
引入互联网资源，让学生通过搜索引擎查找相关的英语学习资料，并运用这些资料进行学习和教学活动。
还可以通过利用多媒体软件和互动课件等，将教学内容以图像、音频、视频等形式呈现，使得学生能够更直观地理解和掌握知识。
信息技术的融合与应用可以改变传统的教学方法。
传统的英语教学方法大多以教师为中心，教师主导教学活动，学生被动接受知识。
而通过信息技术的融合与应用，教师可以更好地发挥引导者和组织者的作用，提供给学生更多的学习资源和学习工具。
学生可以通过互联网进行线上学习，在线上参加教学活动，与教师和其他学生进行互动交流。
学生还可以利用信息技术进行自主学习，通过在线学习平台、英语学习软件等进行自学，提高学习效果。
信息技术的融合与应用可以改变传统的教学评价方式。
传统的英语教学评价主要以考试为主，以学生对知识点的掌握程度为评价标准。
而通过信息技术的融合与应用，可以采用更多元化的评价方式，如演讲、写作、小组讨论、网上问卷调查等。
这些评价方式不仅可以考察学生的语言运用能力，还可以培养学生的合作意识和创新思维。
还可以利用语音评测软件和在线评估系统，对学生的发音、语法、听力等进行全方位的评估。
浅析信息融合技术及应用
信息融合技术及应用近年来，由于信息融合技术充分利用多源数据的互补性和电子计算机的高速运算和智能，提高了信息处理结果的质量而受到广泛的关注。
信息融合是利用计算机技术将来自多个传感器或多源的观测信息进行分析、综合处理．从而得出决策和估计任务所需的信息的处理过程。
另一种说法是信息融合就是数据融合．但其内涵更广泛、更确切、更合理，也更具有概括性．不仅包括数据，而且包括了信号和知识。
根据美国国防部三军实验室理事联席会给出的定义：信息融合是一个对从单个和多个信息源获取的数据和信息进行关联、相关和综合，以获得精确的位置和身份估计，以及对态势和威胁及其重要程度进行全面及时评估的信息处理过程；该过程是对其估计、评估和额外信息源需求评价的一个持续精练过程，同时也是信息处理过程不断自我修正的一个过程，以获得结果的改善。
随着系统的复杂性日益提高，依靠单个传感器对物理量进行监测显然限制颇多。
因此在故障诊断系统中使用多传感器技术行多种特征量的监测(如振动、温度、压力、流量等)，并对这些传感器的信息进行融合，以提高故障定位的准确性和可靠性。
信息融合技术是随着雷达信息处理和指挥自动化系统的发展而形成的。
它是关于如何协同利用多源信息，以获得对同一事物或目标更客观、更本质认识的综合信息处理技术。
指挥自动化系统中的信息融合，是指对来自多个传感器的数据与信息进行多层次、多方面检测、关联、相关、估值和综合等处理，以达到精确的状态与身份估计，以及完整、及时的态势和威胁评估。
由于各类传感器的性能相互差别很大，所测物理量各不相同，有互补性，它们协同动作就能获取比单传感器更多、更有效的信息，主要体现在：系统可靠性高；更大的空间和时间覆盖范围；良好的置信度和分辨率；增加了测量空间的维数，拓宽了侦察范围；系统生存能力强、抗毁性好。
随着应用系统逐渐扩大，所需的功能也越来越复杂，使用的传感器种类也相应增多。
原先的单一传感器检测技术已不能满足要求，多传感器融合技术应运而生。
多源信息融合技术及其应用研究
多源信息融合技术及其应用研究1. 引言1.1 背景介绍多源信息融合技术是指利用不同传感器或数据源获取的多种信息，通过合理的融合方法和算法将这些信息整合在一起，以提高信息的准确性、完整性和可靠性。
随着信息技术的不断发展和应用领域的拓展，多源信息融合技术在图像处理、目标跟踪、情报分析等领域得到了广泛的应用。
随着信息技术的飞速发展，信息的来源也变得越来越多样化和复杂化。
传统的单一传感器或数据源往往无法满足对信息的全面获取和准确分析的需求，因此多源信息融合技术应运而生。
该技术通过整合多源信息，不仅可以提高信息的可靠性和精度，还可以实现对信息的更加全面和深入的理解。
在军事、安全、医疗、交通等领域，多源信息融合技术已经得到了广泛的应用。
通过将不同传感器获取的信息进行融合，可以提高情报的准确性和及时性，为决策提供更加全面的依据。
在医疗领域，多源信息融合技术也可以帮助医生更准确地诊断疾病，提高治疗效果。
多源信息融合技术具有重要的理论和实际意义，对于促进信息技术的发展和应用具有重要作用。
本研究旨在探讨多源信息融合技术的方法和应用，为相关领域的研究和实践提供理论支持和参考依据。
1.2 研究目的研究目的是为了探讨多源信息融合技术在不同领域中的应用情况，分析其优势和局限性，并寻找改进方法。
通过深入研究多源信息融合技术的方法与算法，可以帮助我们更好地理解不同信息源之间的关联性，提高信息处理的效率和准确性。
研究多源信息融合在图像处理、目标跟踪和情报分析等领域的具体应用，可以为相关领域的技术发展提供参考和指导，促进技术的创新和进步。
通过对多源信息融合技术的研究和应用探讨，我们可以更好地应对信息爆炸时代带来的挑战，实现对大量信息进行有效整合和利用，从而为各行业的发展和进步提供有力支持。
1.3 研究意义多源信息融合技术的研究意义主要体现在以下几个方面：1. 提高信息利用效率：不同信息源包含的信息可能存在冗余或互补的情况，通过多源信息融合技术，可以将各个信息源的优势进行整合，减少冗余信息，提取出更为有效的信息，从而提高信息的利用效率。
信息融合技术与应用
信息融合技术与应用随着科技的不断进步，信息融合技术在各个领域得到了广泛的应用。
信息融合技术是指将多源异构的信息进行整合、分析和利用的一种技术手段，通过对不同类型、不同来源的信息进行有效融合，可以提高信息的价值和利用效率。
本文将从信息融合技术的概念入手，探讨其在实际应用中的重要性和具体应用情况。
信息融合技术的概念是指将来自不同传感器、不同网络、不同平台的信息进行整合和分析，从而得到更全面、更准确、更可靠的信息结果。
信息融合技术的核心在于如何有效地将多源异构的信息进行整合和分析，以提供更有价值的信息支持。
信息融合技术主要包括数据融合、特征融合和决策融合三个层次。
数据融合是指将来自不同传感器或不同平台的原始数据进行整合，形成一个完整的数据集。
在传感器网络中，由于传感器的数量众多且分布广泛，不同传感器所采集到的数据具有不同的特点和精度。
因此，通过数据融合技术可以将不同传感器的数据整合在一起，提高数据的可靠性和准确性。
特征融合是指将来自不同传感器或不同平台的特征信息进行整合，形成一个更全面、更准确的特征集。
在目标识别、图像处理等领域，不同传感器或不同平台所提取的特征具有不同的表达能力和辨识度。
通过特征融合技术可以将不同特征信息进行整合，提高目标识别和图像处理的准确性和鲁棒性。
决策融合是指将来自不同传感器或不同平台的决策结果进行整合，形成一个更可靠、更准确的决策结果。
在智能交通、环境监测等领域，不同传感器或不同平台所提供的决策结果可能存在差异和不确定性。
通过决策融合技术可以将不同决策结果进行整合，提高决策的可信度和准确性。
信息融合技术在各个领域都得到了广泛的应用。
在智能交通领域，通过融合来自不同传感器的车辆信息和道路信息，可以实现车辆的实时监控和交通流量的预测，提高交通管理的效率和交通安全性。
在环境监测领域，通过融合来自不同传感器的空气质量、水质监测数据，可以实现对环境污染的及时监测和预警，保障人民群众的生活质量。
多传感器信息融合技术的应用
多传感器信息融合技术的应用在现代智能化的应用中，多传感器信息融合技术是一种重要的应用技术。
多传感器指的是多个传感器设备，例如红外传感器、摄像头、声音传感器等，通过融合各个传感器设备的采集信息，可以实现更加全面、精准的物体检测、跟踪、识别等功能。
本文主要介绍多传感器信息融合技术的应用领域和发展前景。
一、多传感器信息融合技术在安防领域的应用多传感器信息融合技术在安防领域得到了广泛的应用。
传统的视频监控系统只能通过摄像头收集视频信息，但是其存在视野盲区或者光线不足时无法有效地监测物体的移动轨迹。
而基于多传感器信息融合技术的安防系统则可以利用红外传感器、声音传感器等多个传感器设备，实现对物体的360度监测。
此外，多传感器信息融合技术的应用还可以实现人脸、车牌等特定标识的自动识别，降低了对人工干预的依赖性，提高了安防系统监测的效率。
二、多传感器信息融合技术在智能家居领域的应用在智能家居领域，多传感器信息融合技术的应用也越来越普遍。
通过将各种传感器设备的信息融合在一起，智能家居系统可以智能化地控制温度、照明、电器设备等，提高居住舒适度。
例如，当用户离开家时，智能家居系统可以通过多传感器信息融合技术感知到，并自动关闭照明、空调等设备，降低能源的浪费。
此外，多传感器信息融合技术还可以实现智能安防功能，例如监测家庭异常情况并及时报警等。
三、多传感器信息融合技术在机器人领域的应用多传感器信息融合技术在机器人领域的应用也具有巨大的潜力。
传统的单一传感器对于复杂环境下的移动机器人控制难度较大，而多传感器信息融合技术的应用可以提高机器人的感知和决策能力。
例如，在识别障碍物时，机器人可以通过红外传感器、摄像头等多个传感器设备融合信息，从而实现更加准确的识别和避障。
此外，多传感器信息融合技术还可以应用在机器人的位置定位、姿态控制等方面。
四、多传感器信息融合技术的技术挑战和应对策略随着多传感器信息融合技术的不断发展，其应用领域也在不断扩大。
信息融合技术在军事作战中的应用
信息融合技术在军事作战中的应用信息融合技术，在当今科技时代中扮演着至关重要的角色。
随着现代军事技术的日新月异，信息融合技术在军事作战中的应用也越来越广泛。
本文将围绕信息融合技术的概念、分类以及其在军事作战中的应用进行较为深入的探讨。
一、信息融合技术的概念信息融合技术是将多源异构信息整合成一体的技术。
它是一种通过利用现代通信技术、计算机技术以及传感器技术来获取、处理以及传输具有含义的信息的技术。
信息融合技术在信息处理、决策制定、智能控制以及战术指挥等方面具有广泛应用。
二、信息融合技术的分类信息融合技术可以分为多模态信息融合技术和跨模态信息融合技术。
1、多模态信息融合技术多模态融合技术是指将不同传感器数据的信息进行互相交叉、比对、修正，以获得更为准确的全面信息的一种技术。
采用多传感器的信息融合技术可以避免单一传感器带来的信息误差、减少信息纰漏，增加获取数据的准确性。
其中涉及到的传感器有：雷达、光学、声学、红外等，其中每一种都有其特定的工作模式和测量特点。
2、跨模态信息融合技术跨模态信息融合技术是指在不同领域传感器之间进行信息互动，获取并整合不同模态的信息，并进行分析和处理，以达到更高效地判定和指挥的技术。
跨模态信息融合技术不仅可以优化信息的综合利用，同时还可以在不同领域传感器之间进行数据的传输，进一步提高整体的信息利用率。
三、信息融合技术在军事作战中的应用信息融合技术在军事作战中的应用非常广泛。
其主要应用可分为以下几个方面：1、情报分析方面采用信息融合技术可以对多平台、多传感器、多领域的信息进行集成，通过对折衷后的数据进行分析，获取对目标情况的更为准确、全面的了解。
这样可以通过比对和分析获得更准确的情报信息，为决策制定提供科学依据。
2、任务指挥方面在军事作战中，只求侦察获得信息是不够的，更重要的是需要能将获得的情报信息用于实战指挥。
信息融合技术可以将侦察中获得的信息和指挥系统无缝衔接，提高指挥效率，改善指挥局面。
学科教学创新：信息技术的融合与应用
学科教学创新：信息技术的融合与应用引言随着信息技术的快速发展，其在教育领域的应用也变得越来越重要。
信息技术的融合与应用可以为学科教学带来许多创新的机会和优势。
本文将探讨学科教学创新中信息技术的融合与应用的重要性，并提供一些简单的策略。
信息技术在学科教学中的重要性信息技术在学科教学中的融合与应用能够为教师和学生带来许多好处。
首先，信息技术可以提供丰富多样的教学资源，如网络课件、教学视频和在线学习平台等。
这些资源可以帮助教师更好地展示和解释学科知识，使学生更加直观地理解和掌握。
其次，信息技术可以提供交互式的学习环境，促进学生的积极参与和互动。
例如，通过在线讨论论坛和虚拟实验室，学生可以与教师和同学进行实时的交流和合作，增强学习效果。
此外，信息技术还可以提供个性化的学习支持，根据学生的不同需求和水平进行自适应教学，提高学习效率和成果。
简单的信息技术融合与应用策略在实施信息技术融合与应用时，我们可以采用一些简单的策略，以避免法律复杂性和保持教学效果。
以下是几个简单的策略：1. 使用教学管理系统：教师可以利用教学管理系统来发布课程资料、作业和考试信息等。
学生也可以通过该系统提交作业、参与讨论和查看成绩等。
这样可以方便地管理学科教学过程，并提供学生与教师之间的有效沟通渠道。
2. 利用多媒体资源：教师可以使用多媒体资源，如图像、视频和音频等，来增强学科教学的吸引力和趣味性。
例如，在教授历史课程时，教师可以使用历史照片和视频片段来展示历史事件和人物，使学生更好地理解和记忆。
3. 推广在线学习平台：教师可以借助在线学习平台，为学生提供更多学科学习资源和学习机会。
这些平台可以包括在线课程、学习社区和学习工具等。
通过推广和使用这些平台，学生可以随时随地进行学习，并与其他学生进行交流和合作。
结论信息技术的融合与应用对学科教学创新具有重要意义。
通过充分利用信息技术的优势，我们可以提供更丰富多样的教学资源，促进学生的积极参与和互动，并提供个性化的学习支持。
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浅析信息融合技术及应用近年来，由于信息融合技术充分利用多源数据的互补性和电子计算机的高速运算和智能，提高了信息处理结果的质量而受到广泛的关注。
信息融合是数学、军事科学、计算机科学、自动控制理论、人工智能、通信技术、管理科学等多种学科的交叉和具体运用。
随着应用系统逐渐扩大，所需的功能也越来越复杂，使用的传感器种类也相应增多。
原先的单一传感器检测技术已不能满足要求，多传感器融合技术应运而生。
多传感器融合技术就是对同一检测对象，利用各种传感器检测的信息和不同的处理方法以获得该对象的全面检测信息，从而提高检测精度和可靠性。
在多传感器系统中，信息表现为多样性、复杂性以及大容量，信息处理不同于单一的传感检测处理技术，多传感器信息融合技术已成为当前的一个重要研究领域。
1．信息融合技术的基本理论1.1 信息融合的定义和基本原理定义：充分利用不同时间与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准则下加以自动分析、综合、支配和使用，获得对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组成部分更优越的性能而进行的信息处理过程。
基本原理：充分利用多个传感器资源，通过对传感器及其观测信息的合理支配和使用，把多传感器在空间或时间上可冗余或互补信息，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。
将信息融合划分成如下几个过程：对准、相关、滤波、识别和威胁评估及态势评估。
图1 多传感器信息融合处理模型多传感器信息融合与单传感器信号处理相比，单传感器信号处理是对人脑信息处理的一种低水平模仿，不能像多传感器信息融合那样有效的利用更多的信息资源，而多传感器信息融合可以更大程度地获得被测目标和环境的信息量。
多传感器信息融合与经典信号处理方法之间也存在本质的区别，关键在于数据融合所处理的多传感器信息具有更复杂的形式，而且可以在不同的信息层次上出现。
1.2 信息融合的分类和结构分类：（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。
在硬件这一级上应用。
（2）综合信息优化处理中的一种获得明确信息的有效方法。
（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。
其目的是对识别、预测、学习和记忆等过程的信息进行综合和优化。
结构:体系结构可分为集中式、分布式和混合式。
（1）集中式：各个传感器的数据都送到中央处理器（融合中心）进行融合处理。
这种方法可以实现时间和空间的融合，数据处理的精度较高，但对中央处理器的数据处理能力要求高，传输的数据量大，要求有较大的通讯带宽。
（2）分布式：各个传感器对自己的量测数据单独进行处理，然后将处理结果送到融合中心，由融合中心对各传感器的局部结果进行融合处理。
与集中式相比，分布式处理对通讯带宽要求低，计算速度快，可靠性和延续性好，但精度没有集中式高。
（3）混合式：以上两种方式的组合，用于大型系统之中。
层次结构可分为数据层融合、特征层融合和决策层融合。
（1）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报未经预处理之前就进行数据的综合和分析这是最低层次的融合。
（2）特征层融合是利用从各个传感器的原始信息中提取的特征信息进行综合分析和处理的中间层次过程.通常所提取的特征信息应是原始信息的充分表示量或统计量，据此对多传感器信息进行分类，汇集和综合。
（3）决策层融合是在信息表示的最高层次上进行融合处理。
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预处理，特征抽取，识别或判断，以建立对所观察目标的初步结论。
然后通过相关处理，决策级融合判决，最终获得联合推断结果，从而直接为决策提供依据。
图2 信息融合结构形式1.3信息融合的一般方法信息融合的研究内容极其丰富，涉及的基础理论也非常广泛，而信息融合方法是信息融合研究的核心技术。
目前融合方法大致可以分两类:概率统计方法和人工智能方法。
随机类算法有加权平均法（最简单、最直观的数据融合方法。
该方法将一组传感器提供的冗余信息进行加权平均，结果作为融合值。
）、卡尔曼滤波法（用于实时融合动态的低层次冗余传感器数据，该方法用测量模型的统计特性，递推决定统计意义下最优融合数据合计。
）、多贝叶斯估计法（把每个传感器作为一个贝叶斯估计，将各单独物体的关联概率分布组合成一个联合后验概率分布函数，通过使联合分布函数的似然函数最小，可以得到多传感器信息的最终融合值。
）、证据推理（贝叶斯推理的扩充）、产生式规则（采用符号表示目标特征和相应传感器信息之间的联系，与每一个规则相联系的置信因子表示它的不确定性程度。
当在同一个逻辑推理过程中，2个或多个规则形成一个联合规则时，可以产生融合。
）等；而人工智能类则有模糊逻辑理论（多值逻辑，使用多值逻辑推理，根据模糊集合理论的各种演算对各种命题进行合并，进而实现数据融合。
）、神经网络（利用神经网络的信号处理能力和自动推理功能，即实现了多传感器数据融合。
）、粗集理论、专家系统等。
表1：常用的数据融合方法比较2.信息融合的应用研究与进展多传感器数据融合系统的应用可大致分为军事应用和民事应用两大类。
2.1 信息融合在军事上的应用军事领域绝大部分是在敌对的现实世界中进行的。
在敌对的现实世界里，被观测目标的运动状态基本上是未知的、难以预测的或不易确定的，它与传感器系统之间的关系是敌对的、不合作的，它会利用速度快、机动性强的优势躲避传感器的探测，甚至干扰传感器的探测或发送虚假信息，传感器获得的信息可能是不连续的、间断的，数据率也基本上是不固定的。
被观测目标的这些特点对信息融合系统提出了较高的要求，如系统要有可变的响应特性，快速、精确的信息处理能力，必要时还要求人工干预等。
军事应用是多传感器数据融合技术诞生的源泉，主要用于包括军事目标的检测、定位、跟踪和识别。
这些目标可以是静止的，也可以是运动的。
具体应用包括海洋监视、空对空、地对空防御系统。
海洋监视系统包括潜艇、鱼雷、水下导弹等目标的检测、跟踪和识别，典型的传感器包括雷达、声纳、远红外、综合孔径雷达等。
空对空、地对空防御系统的基本目标是检测、跟踪、识别敌方飞机、导弹和反飞机武器，典型的传感器包括雷达、ESM 接收机、远红外、敌我识别传感器、电光成像传感器等。
近些年来，随着现代科学技术的发展，军事斗争领域不断出现新情况、新特点，同时，也进一步促进了信息融合在军事领域的发展和应用，这些新特点主要有：一是信息化军事装备的大量应用。
近20年来，世界各主要军事大国的军事装备信息化的步伐明显加快，如通信卫星、全球定位系统、各种类型的数据链、预警机、网络化的指挥通信系统等一大批信息化装备投入使用，这在客观上就对信息融合技术提出了很高的要求，即要发展相应的技术满足信息融合的需要。
二是传感器数量和品种的急剧增加。
在信息化战争的大背景条件下，未来战场的环境更加复杂，敌方作战武器平台不仅呈现出品种多和密度大的特点，而且采用了先进的抗干扰技术后还具有低可观测性的特点，为了能够及时发现目标，不得不装备和使用各种传感器，从而也不得不需要使用信息融合技术。
三是目标机动性的提高和武器杀伤力的增强。
在实现装备信息化的同时，各种作战武器平台本身的性能也在日益提高，机动性能越来越强，其携带的武器弹药的杀伤力也越来越强，这就要求在时间上能更早地探测识别目标和具有更快的响应速度。
四是人工成本的增加以及在某些任务中操作人员危险性的增加。
人的生命是最宝贵的，政治家们在达到战争目标的同时却越来越难以承受战争中人员的伤亡，这也要求采用信息融合技术来实现远程控制或使用自主式武器系统。
2.2 信息融合在民事上应用民事领域主要用于机器人、智能制造、智能交通、医疗诊断、遥感、刑侦和保安等领域。
现已逐步渗入农业工程领域多传感器信息融合技术的发展和应用引起了工业检测系统的改变，其已用于智能检测系统。
机器人主要使用电视图像、声音、电磁等数据的融合来进行推理，以完成物料搬运、零件制造、检验和装配等工作。
智能制造系统包括各种智能加工机床、工具和材料传送装置、检测和试验装置以及装配装置。
目的是在制造系统中用机器智能来代替人进行智能加工、状态监测和故障诊断。
智能交通系统采用多传感器数据融合技术，实现无人驾驶交通工具的自主道路识别、速度控制以及定位。
在以往的医疗诊断中出现了更为复杂而有效的医用传感技术，如超声波成像、核磁共振成像和X-射线成像等。
将这些传感器的数据进行融合能更准确地进行医疗诊断，如肿瘤的定位与识别。
遥感在军事和民事领域都有一定的应用，可用于监测天气变化、矿产资源、农作物收成等。
多传感器数据融合技术在刑侦中的应用，主要是利用红外、微波等传感设备进行隐匿武器、毒品等的检查。
将人体的各种生物特征如人脸、指纹、声音等进行适当的融合，能大幅度提高对人的身份识别认证能力，这对提高安全保卫能力是很重要的。
随着现代遥感技术的不断发展，已使传感器空间分辨率、光谱分辨率得到大幅度提高，从而也使数据呈海量增加。
同时，也导致了数据源的多样性和复杂化。
因此，如何充分利用这些大量的多传感器遥测影像信息，已是遥感领域亟需解决的难题，而遥感影像信息融合技术作为解决这一瓶颈问题的重要理论与方法也日益引起人们的重视。
3．信息融合研究中存在的问题及发展趋势3.1 信息融合研究存在的问题信息融合的绝大部分的研究都是针对特定的问题、特定的对象、特定的层次，并在此基础上形成所谓的最佳方案。
因此信息融合问题本身至今未形成一套完整的理论，目前尚存在以下的问题: （1）未形成基本的理论框架和广义融合算法:目前，绝大多数的融合研究皆是针对特定的应用领域的特定问题开展的，即根据问题的种类，各自建立直观的融合准则，形成最佳融合方案。
目前还没有建立起一种通用的模型结构与方法，用来处理多维不确定性的信息，这不利于学科的发展和应用领域的开发。
（2）信息融合系统的设计实施还存在许多实际的问题。
目前，大多数信息融合是信息的简单合成，并未充分有效地利用多传感器所提供的冗余信息，融合方法研究也还处于初步阶段。
而且目前很多研究工作亦是基础研究和仿真性试验，对于具体实施阶段并没有太大的指导意义。
（3）关联二义性是信息融合研究亟待解决的问题。
进行融合处理前必须对来自多传感器的观测结果进行关联，保证所融合的信息是来自同一观测目标或事件，以保证融合信息的一致性。
如果对不同目标或事件的信息进行融合，将难以使系统得出正确的结论.这就是所谓的关联的二义性问题。