数据融合第1章
异构数据融合与集成的数据一致性保证
异构数据融合与集成的数据一致性保证第一章引言1.1 研究背景与意义在信息时代的背景下，数据的规模和种类不断增长。
这些数据大多来自于不同的数据源，如关系型数据库、文本文件、传感器、社交媒体等。
由于数据源的异构性，异构数据融合与集成成为了一个重要的问题。
数据融合与集成的目标是将来自不同数据源的数据整合成一个统一的数据集，以便进行有效的数据分析和决策支持。
1.2 研究内容本文的主要研究内容是关于异构数据融合与集成的数据一致性保证。
数据一致性是指融合后的数据与原始数据的一致性，即融合后的数据应该具有准确、完整和一致的特性。
本章将对数据融合与集成的基本概念进行介绍，并阐述数据一致性的重要性。
第二章异构数据融合与集成技术2.1 异构数据融合与集成方法在异构数据融合与集成过程中，存在多种方法可供选择。
常见的方法包括数据映射、数据匹配、数据转换等。
本章将重点介绍其中的数据映射方法，该方法用于将不同数据源的数据映射到一个统一的数据模型上。
2.2 数据一致性检测与解决方法数据一致性是数据融合与集成的关键问题，本章将介绍数据一致性检测与解决方法。
其中，数据一致性检测方法可以通过比较融合后的数据与原始数据之间的差异来判断数据一致性。
而数据一致性解决方法则通过数据清洗、数据修复等手段来保证数据一致性。
第三章数据一致性保证的关键技术3.1 数据清洗技术数据清洗是保证数据一致性的关键技术之一。
其目标是对数据进行去重、修复、填充空值等操作，以消除数据中的错误和不一致之处。
3.2 数据模型设计技术数据模型是数据融合与集成的基础，合理的数据模型设计可以提高数据一致性保证的效果。
本章将介绍常用的数据模型设计方法，并探讨其在数据融合与集成中的应用。
第四章数据一致性保证的实验与应用4.1 实验设计本章将设计一系列实验来验证数据一致性保证的方法和技术。
通过对不同数据源的数据融合与集成，并通过数据一致性检测与解决方法进行数据一致性保证，最终评估数据一致性的效果。
数据融合概念
数据融合概念的提出源自战争的需要，是依赖于军事应用的。
但随着数据融合的发展，它已经成为一门独立的学科，不受某一种应用明显的影响，而是借助于推理，对概念进行一般化，特殊化的综合分析来提出自己的问题。
数据融合是一个具有广泛应用领域的概念，很难给出一个统一的定义。
数据融合是针对一个系统中使用多个传感器这一特定问题而展开的研究方向，它的定义可以概括为：利用计算机技术对按时序获得的若干传感器的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估计任务而进行的信息处理过程。
按照这一定义，多传感器系统是数据融合的硬件基础，多源信息是数据融合的加工对象，协调优化和综合处理是数据融合的核心。
数据融合最早用于军事领域，美国国防部JDL（Joint Directors of Laboratories）从军事应用的角度将数据融合定义为这样的一个过程，即把来自许多传感器和信息源的数据进行联合（Association）、相关（Correlation）、组合（Combination）和估值的处理，以达到准确的位置估计（Position Estimation）与身份估计（Identity Estimation），以及对战场情况和威胁及其重要程度进行及时的完整评价。
吉林大学博士学位论文：多传感器数据融合问题的研究有的专家对上述定义进行了补充和修改，用状态估计代替位置估计，并加入了检测的功能，从而给出了如下定义：数据融合是一个多层次、多方面的处理过程，这个过程是对多源数据进行检测、结合、相关、估计和组合，以达到精确的状态估计和身份估计，以及完整及时的态势评估和威胁估计。
此定义有三个要点：数据融合是多信源、多层次的处理过程，每个层次代表信息的不同抽象程度；数据融合过程包括数据的检测、关联、估计与合并；数据融合的输出包括低层次上的状态身份估计和高层次上的总战术态势的评估。
从非军事应用的角度来说，数据融合是对多个传感器和信息源所提供的关于某一环境特征的不完整信息加以综合，以形成相对完整、一致的感知描述，从而实现更加准确的识别判断功能。
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。
大数据分析中的多源数据融合方法教程
大数据分析中的多源数据融合方法教程随着大数据时代的到来，越来越多的数据被生成和收集。
这些数据往往来自于不同的源头，如传感器、社交媒体、物联网设备等。
而在实际应用中，这些源头数据往往需要进行融合和整合，以提供更全面的信息和洞察。
多源数据融合是大数据分析中的一个重要环节，它可以将来自不同源头的数据进行集成，并通过合适的方法和技术，将其转化为有用的知识和信息。
接下来，我们将介绍一些常见的多源数据融合方法。
1. 数据清洗与预处理在进行多源数据融合之前，首先需要对数据进行清洗和预处理。
这包括数据去重、缺失值处理、异常值检测等。
通过数据清洗和预处理，可以确保数据的质量和一致性，为后续的数据融合提供可靠的基础。
2. 数据对齐与匹配多源数据往往具有不同的格式和结构，因此在进行数据融合之前，需要对数据进行对齐和匹配。
常见的数据对齐和匹配方法包括基于时间的对齐、基于属性的匹配等。
通过数据对齐和匹配，可以将来自不同源头的数据进行整合，并建立起它们之间的关联关系。
3. 特征选择与提取在多源数据融合中，选择和提取合适的特征是非常重要的。
特征选择可以帮助我们从原始数据中选择出最具代表性的特征，用于后续的数据融合分析。
特征提取则是将原始数据转化为更高层次的抽象特征，以提高数据的表示能力。
常见的特征选择与提取方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
4. 模型选择与融合在多源数据融合中，选择合适的模型和算法是非常重要的。
不同的模型和算法对多源数据的融合效果和结果能力有很大影响。
常见的模型选择与融合方法包括集成学习、层次模型等。
通过对多个模型和算法的综合应用，可以提高数据融合的准确性和鲁棒性。
5. 结果评估与优化在进行多源数据融合之后，需要对结果进行评估和优化。
评估可以帮助我们判断数据融合的效果和质量，优化则是对融合过程中的参数和算法进行调整和改进。
常见的结果评估与优化方法包括交叉验证、网格搜索等。
通过结果评估和优化，可以不断提升数据融合的准确性和效率。
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。
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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。
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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。
多源数据融合的算法与应用
多源数据融合的算法与应用第一章引言多源数据融合技术是指将来自不同数据源的信息整合起来，以更为准确、完整和实用的方式呈现数据信息的技术。
在现代社会中，数据的积累和使用已经成为各行各业发展的关键因素，而多源数据融合技术已成为实现数据集成、数据分析、数据挖掘、决策支持等应用的一种有效手段。
本文将结合实际案例，介绍多源数据融合的概念、算法、应用以及未来发展趋势。
第二章多源数据融合算法2.1 数据融合的分类根据数据来源、数据类型、融合时机和数据实体等特点，多源数据融合可以分为以下几种：（1）静态数据融合：所有数据在融合时都是已知的。
例如，将照片和身份证信息进行融合，以实现人脸识别。
（2）动态数据融合：数据的来源和类型在融合之前不确定，需要实时融合处理，例如，随机数生成器中的数据就需要实时融合处理。
（3）异构数据融合：数据来自于不同类型的数据源，例如，图像、文本和视频等。
（4）同质数据融合：数据来自于同一类型的数据源，例如，多个传感器采集的温度数据。
2.2 数据融合的方法（1）基于加权的数据融合方法：包括简单加权、指数加权、多维加权等多种方法，可根据数据类型的不同而定。
（2）基于模型的数据融合方法：通过建立数学模型或者计算机模拟来描述数据的变化情况。
例如，通过回归分析和时间序列分析来预测房价的波动情况。
（3）基于信任的数据融合方法：通过建立信任评价来确定数据的可靠性，减小不稳定因素对数据集成的影响。
（4）基于规则的数据融合方法：通过事先确定规则来对数据进行筛选、过滤。
第三章多源数据融合的应用3.1 计算机视觉中的应用计算机视觉是多源数据融合的常见应用场景，在人脸识别、目标跟踪、图像处理等领域中有广泛的应用。
例如，人脸识别中使用的算法就需要从多个来源的数据中进行融合处理，例如照片、视频、居民身份证等信息。
3.2 物联网中的应用物联网是多源数据融合的另一个常见应用场景，在物流、智慧城市、工业自动化等领域中有着重要的应用。
数据融合的理论
第一章 概 论
多传感器数据融合在解决探测、跟踪和识别问题方面,具 有如下的性能裨益:
(1)生存能力强——在有若干传感器不能利用或受到干扰, 或某个目标/事件不在覆盖范围时,总会有一种传感器可以提供 信息；
(2)扩展了空间覆盖范围——通过多个交叠覆盖的传感器 作用区域,扩展了空间覆盖范围,一种传感器可以探测其它传感 器探测不到的地方；
第一章 概 论
数据融合系统的开发受现代战争需求的驱动。现代战争的许 多因素要求及时地提供精确、易于理解的信息来取代大量的原始 信息。因此,模拟人的思维方式,提高处理速度、容量或改善处理 精度是形成数据融合的重要原因。
随着科学技术的发展,现代武器的速度#,射程#,命中精度#,杀 伤力和机动性等战术技术性能大大提高,战争的范围正向外层空间 扩展,战争的突然性大大增加,作战的方式常常是诸兵种协同行动, 因此,原来的指挥体制#,方式和手段远远不能适应现代战争的这些 要求。于是,世界各国在大力发展武器系统的同时,非常重视 C3I(Command,Control,CommunicationandIntelligence) 系统。C3I系 统是一种用于军事目的的信息系统,是指挥人员对部队进行管理, 实施指挥控制所使用的以合在军事C3I中的应用范围列举如下: (1)使用单一的武器平台或分布式传感器网络的广域监 视系统； (2)采用多传感器发现、跟踪和指挥导航的火力控制系 统； (3)收集情报系统(态势和威胁估计)； (4)敌情指示和预警系统； (5)使用传感器的自主式武器； (6)军事力量的指挥和控制。
(7)提高了空间分辨率——多传感器孔径可以获得比任何 单一传感器更高的分辨率；
(8)增加了测量空间维数——系统不易受到敌方行动或自 然现象的破坏。
与单传感器相比,多传感器系统的复杂性大大增加,由此会 产生一些不利因素,如提高成本,降低系统可靠性,增加设备物理 因素(尺寸#,重量#,功耗) ,以及因辐射而增大系统被敌方探测的 概率等。在执行每项具体任务时,必须将多传感器的性能裨益 与由此而带来的不利因素进行权衡。
深度相机和激光雷达数据融合的算法实现介绍
深度相机和激光雷达数据融合的算法实现介绍全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：深度相机和激光雷达是两种常见的感知设备，它们在自动驾驶、机器人导航、三维环境重建等领域起着至关重要的作用。
深度相机可以提供准确的RGB-D图像，而激光雷达则可以提供高精度的点云数据。
将这两种传感器的数据融合在一起，可以提高感知系统的鲁棒性和准确性。
本文将介绍深度相机和激光雷达数据融合的算法实现。
一、数据获取与预处理深度相机和激光雷达通常以不同的频率和分辨率采集数据，在进行融合之前，需要将它们的数据对齐和校准。
将深度相机获取的RGB-D图像和激光雷达获取的点云数据转换到同一个坐标系中。
然后，根据两种数据的特点（例如分辨率、精度）对其进行预处理，例如去除噪声、滤波、尺度对齐等操作。
二、数据融合算法数据融合算法主要包括传感器融合和特征融合两种方法。
1. 传感器融合传感器融合是将深度相机和激光雷达的数据直接融合在一起。
常见的方法包括投影和拼接。
投影是将点云数据投影到RGB-D图像上，得到一个混合的点云图像。
拼接是将RGB-D图像和点云数据拼接到一起，得到一个新的混合图像。
传感器融合可以提高数据的完整性和丰富性。
2. 特征融合特征融合是将深度相机和激光雷达的特征数据融合在一起，例如特征点、边缘、平面等。
常见的方法包括特征匹配、特征插值、特征融合等。
特征融合可以提高数据的稳定性和准确性。
三、实现与优化在实际应用中，数据融合算法需要考虑实时性和准确性。
一方面，需要考虑算法的复杂度和计算性能，保证算法能够在实时场景下运行。
需要不断优化算法，提高数据的精度和稳定性。
常见的优化方法包括深度学习、SLAM、稀疏优化等。
总结深度相机和激光雷达数据融合是一项复杂而重要的技术，在自动驾驶、机器人导航等领域有着广泛的应用前景。
通过合理的数据获取、预处理、融合算法、实现与优化，可以更好地利用深度相机和激光雷达的优势，提高感知系统的性能和稳定性。
希望本文对数据融合算法的介绍有所帮助，同时也希望读者能够在实践中不断探索和创新，为深度相机和激光雷达数据融合技术的发展贡献自己的力量。
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数据融合技术 - 鲍其莲-
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多传感器数据融合的特点
多传感器数据融合的特点（2）
信息的冗余性： 对于环境的某个特征，可以通过多个传感器 （或单个传感器的多个不同时刻）得到它的多份 信息，这些信息是冗余的。并且具有不同的可靠 性，通过融合处理，可以从中提取出更加准确和 可靠的信息。此外，信息的冗余性可以提高系统 的稳定性，从而能够避免因单个传感器失效而对 整个系统所造成的影响。
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态势和威胁估计(TSA)的数据融合
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防空系统数据融合系统
ESM：战术电子支援措施(ESM ） IFF：敌我识别（IFF）系统
5）Dasarathy 模型
综上可以看到,瀑布模型对底层功能作了明 确区分,JDL 模型对中层功能划分清楚,而 Boyd 回路则详细解释了高层处理. 情报环 涵盖了所有处理级别,但是并没有详细描述. 而Dasarathy 模型是根据融合任务或功能加 以构建,因此可以有效地描述各级融合行为.
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JDL模型
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JDL（white ,1988）
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JDL 模型把数据融合分为3 级: 第1 级为目标优化、定位和识别目标; 第2 级处理为态势评估,根据第1 级处理提供的 信息构建态势图; 第3 级处理为威胁评估,根据可能采取的行动来 解释第2 级处理结果,并分析采取各种行动的优 缺点. 过程优化实际是一个反复过程,可以称为第4 级, 它在整个融合过程中监控系统性能,识别增加潜 在的信息源,以及传感器的最优部署. 其他的辅助支持系统包括数据管理系统(存储和检 索预处理数据) 和人机界面等。
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第1章 数据融合技术概论
多传感器系统 数据融合定义 数据融合模型 数据融合发展历史 数据融合方法
1.1 什么是多传感器系统
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军事多源数据融合系统
多雷达系统点迹航迹的数据融合
海、陆、空、天、电磁五维作战 C3I（command, control, communication, information）系统 传感器：微波、毫米波、电视、红外、激光、电子 支援措施、电子情报技术等各种有源或无源探测器 目的：根据多种观测数据 ，通过优化处理，实时 发现目标、获取目标状态估计、识别目标属性、分 析行为意图、态势评估、威胁分析、提供火力控制、 精确制导、电子对抗、作战模式、辅助决策等
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扩展OODA模型
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扩展OODA 模型是加拿大的洛克西德马丁公司开发的一种 信息融合系统结构.该种结构已经在加拿大哈利法克斯导 弹护卫舰上使用. 该模型综合了上述各种模型的优点,同时 又给并发和可能相互影响的信息融合过程提供了一种机理. 用于决策的数据融合系统被分解为一组有意义的高层功能 集合 ,这些功能按照构成OODA 模型的观测、形势分析、 决策和执行4 个阶段进行检测评估. 每个功能还可以依照 OODA 的各个阶段进一步分解和评估. 该模型具有较好的特性,即环境只在观测阶段给各个功能 提供信息输入,而各个功能都依照执行阶段的功能行事. 此 外,观测、定向和决策阶段的功能仅直接按顺序影响其下 各自一阶段的功能,而执行阶段不仅影响环境,而且直接影 响OODA 模型中其它各个阶段的功能.
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多传感器系统的信息特点
形式多样 数量巨大 关系复杂 实时处理 综合分析
1.2 什么是数据融合
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3）Boyd 控制环(OODA 环)
Boyd 控制环(OODA 环, 即观测、定 向、决策、执行环) , 包括4 个处理阶 段: 1) 观测,获取目标信息; 2) 定向,确定大方向,认清态势； 3) 决策,制定反应计划,还有诸如后勤 管理和计划编制等; 4) 行动,执行计划。只有该环节在实 用中考虑了决策效能问题。 优点是使各个阶段构成了一个闭环, 表明了数据融合的循环性. 同时随着 融合阶段不断递进,传递到下一级融 合阶段的数据量不断减少. 但是不足 之处在于,决策和执行阶段对其它阶 段的影响能力欠缺,并且各个阶段也 是顺序执行的.
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在混合模型中可以很清楚地看到反馈. 该模 型保留了Boyd 控制回路结构,从而明确了信 息融合处理中的循环特性,模型中4 个主要 处理任务的描述取得了较好的重现精度. 另 外,在模型中也较为容易地查找融合行为的 发生位置。
例如形成了前述模型所 没有的环中环结构. DM 为决策制定,CP 为 关系处理,C 为控制,RT 为资源分配,SP 为信号 处理,S为传感,PP 为模 式处理,FE 为特征提取.
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多传感器数据融合的特点（3）
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信息处理的及时性： 各传感器的处理过程相互独立，整个处理 过程可以采用并行的处理机制，从而使系 统具有更快的处理速度，提供更加及时的 处理结果。
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1）UK 情报环（UK information loop）
U K 情报环把信息处理作为 一个环状结构来描述. 包括: 1) 采集,包括传感器和人工信 息源等的初始情报数据; 2) 整理,关联并集合相关的情 报报告,在此阶段会进行一些 数据合并和压缩处理; 3) 评估,在该阶段融合并分析 情报数据,同时分析者还直接 给情报采集分派任务; 4) 分发,在此阶段把融合情报 发送给用户(通常是军事指挥 官) ,以便决策行动,包括下一 步的采集工作.
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关于数据融合的概念众说纷纭，到目前为止尚无定论 数据融合（Data Fusion），又称信息融合 （Information Fusion）是70年代初期由美国最早提 出的，其标志是1973年美国防部资助的声纳理解系统， 用于检测某海域中的敌方潜艇。由于杂波的影响，基 于声纳的目标识别是非常困难的，这也正是引入多传 感器的原因。此后，数据融合技术被推广到整个C3I 系统，目前更是C4I（command, control, communications, computers & information）系统的 核心技术之一。而且在工业和管理领域也发展起来。
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数据融合技术 -Leabharlann 鲍其莲-1.3 数据融合模型
近20 年来,人们提出了多种信息融合模型. 其共同点或中心思想是在信息融合过程中 进行多级处理。分两类： 1）功能型模型：U K情报环、Boyd 控制回 路(OODA 环) 2) 数据型模型：JDL 模型，瀑布模型, Dasarathy 模型，混合模型
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信息处理的低成本性： 多个传感器可以花费更少的代价来得到相当于单 传感器所能得到的信息量。另一方面，如果不将 单个传感器所提供的信息用来实现其他功能，单 个传感器的成本和多个传感器系统的成本之和是 相当的。 设计的首要问题 建立多少个独立的单传感器系统来组成一个多传 感器系统
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Mohinder S. Grewal, et al. John Wiley & Sons, Inc,2001. Edited by Simon Haykin，John Wiley & Sons, Inc. 2001
Kalman Filtering and Neural Networks,
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多传感器数据融合的特点（4）
数据融合的优点
可以概括为: 扩大时空搜索范围 提高目标可探测性,改进探测性能 提高时间或空间的分辨率 增加目标特征矢量的维数 降低信息的不确定性 改善信息的置信度 增强系统的容错能力和自适应能力 降低推理的模糊程度,提高了决策能力