数据融合概念
数据融合概念
数据融合概念标题：数据融合概念引言概述：数据融合是指将来自不同来源的多个数据集合并为一个整体的过程。
在当今信息时代，数据融合已经成为了各行各业的重要趋势。
通过数据融合，可以实现更全面、更准确、更有价值的数据分析和决策支持。
本文将深入探讨数据融合的概念及其重要性。
一、数据融合的定义1.1 数据融合是指将来自不同数据源的数据整合在一起，形成一个更全面的数据集。
1.2 数据融合的目的是消除数据孤岛，提高数据的价值和利用率。
1.3 数据融合通常包括数据清洗、数据转换、数据匹配和数据整合等步骤。
二、数据融合的重要性2.1 数据融合可以帮助机构更好地了解客户和市场，从而提高决策的准确性和效率。
2.2 数据融合可以发现数据之间的关联性和规律性，帮助机构发现潜在的商机和风险。
2.3 数据融合可以提高数据的质量和完整性，减少数据冗余和错误，提高数据的可信度和可用性。
三、数据融合的应用领域3.1 在金融领域，数据融合可以帮助银行和保险公司更好地了解客户的风险和需求，提供个性化的金融服务。
3.2 在医疗领域，数据融合可以整合医疗影像、病历和基因数据，帮助医生更准确地诊断和治疗疾病。
3.3 在物流领域，数据融合可以整合供应链数据和交通数据，优化物流运输路径，提高运输效率和降低成本。
四、数据融合的挑战和解决方案4.1 数据融合需要解决数据格式、数据质量和数据安全等多方面的挑战。
4.2 数据融合需要借助数据集成和数据清洗等技术手段，确保数据的一致性和准确性。
4.3 数据融合还需要遵守相关的法律法规和隐私政策，保护用户的个人信息和数据安全。
五、数据融合的未来发展趋势5.1 随着人工智能和大数据技术的不断发展，数据融合将变得更加智能化和自动化。
5.2 数据融合将与数据分析、数据挖掘和机器学习等技术结合，为企业提供更深入的洞察和预测能力。
5.3 数据融合将成为企业数字化转型的重要驱动力，帮助企业实现更高效、更智能的运营和决策。
总结：数据融合作为信息化时代的重要趋势，对于企业和机构来说具有重要意义。
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。
基于大数据的多平台数据融合系统
基于大数据的多平台数据融合系统引言概述：随着互联网的快速发展和智能设备的普及，各个行业和领域的数据量不断增加。
这些数据分散在不同的平台和系统中，给数据的整合和分析带来了巨大的挑战。
为了更好地利用这些数据，提高数据的价值和利用率，基于大数据的多平台数据融合系统应运而生。
本文将从数据融合的概念、技术架构、数据清洗与转换、数据存储与管理以及数据分析与应用等五个方面详细阐述基于大数据的多平台数据融合系统。
一、数据融合的概念1.1 数据融合的定义：数据融合是指将来自不同数据源和不同数据格式的数据进行整合和合并，以实现数据的一致性和完整性。
1.2 数据融合的重要性：数据融合可以消除数据的冗余和重复，提高数据的质量和准确性，为后续的数据分析和应用提供可靠的基础。
1.3 数据融合的挑战：数据融合面临数据源众多、数据格式多样、数据质量参差不齐等挑战，需要采用合适的技术和方法来解决。
二、技术架构2.1 数据采集与抽取：通过网络爬虫、API接口等方式从不同平台和系统中抓取数据，并进行数据清洗和转换。
2.2 数据集成与存储：将采集到的数据进行整合和合并，并存储到统一的数据仓库或数据湖中，以便后续的数据分析和应用。
2.3 数据安全与隐私保护：在数据融合的过程中，需要采取相应的安全措施，保护数据的安全性和隐私性，防止数据泄露和滥用。
三、数据清洗与转换3.1 数据清洗：对采集到的数据进行去重、去噪、填充缺失值等操作，保证数据的一致性和准确性。
3.2 数据转换：将不同数据源和不同数据格式的数据进行格式转换，使其能够进行统一的处理和分析。
3.3 数据标准化：对数据进行标准化处理，包括单位统一、时间格式统一等，以便后续的数据分析和应用。
四、数据存储与管理4.1 数据存储：选择合适的存储方式，包括关系型数据库、分布式文件系统等，以满足数据的存储需求。
4.2 数据管理：建立数据管理系统，包括数据的备份与恢复、数据的权限管理等，确保数据的安全和可靠性。
数据融合名词解释
数据融合是一个处理过程，它将多个数据源的信息和数据进行联合、相关及组合，以获得更精确的位置估计、身份估计以及对战场态势和威胁及其重要程度的实时、完整评价。
它始于20世纪70年代，并在90年代以来得到较快发展。
数据融合技术广泛应用于军事、遥感、机器人和智能仪器系统、战场和无人驾驶飞机、图像分析与理解、目标检测与跟踪、自动目标识别等领域。
在遥感中，数据融合属于一种属性融合，它将同一地区的多源遥感影像数据加以智能化合成，产生比单一信息源更精确、更完全、更可靠的估计和判断。
相对于单源遥感影象数据，多源遥感影象数据所提供的信息具有冗余性、互补性、合作性和信息分层的结构特性。
数据融合概念
数据融合概念数据融合是指将来自不同来源、不同格式的数据整合在一起，以便进行更全面、准确的分析和决策。
它涉及将多个数据源的信息进行整合、清洗和转换，以便在统一的平台上进行分析和利用。
数据融合可以匡助企业或者组织更好地理解和利用数据，从而提高业务效率、降低成本、优化决策。
数据融合的过程包括数据采集、数据清洗、数据转换和数据整合。
首先，数据融合需要从不同的数据源中采集数据，这些数据源可以是来自不同部门、不同系统或者不同格式的数据。
数据采集可以通过各种方式进行，例如手动输入、自动采集或者API接口等。
然后，采集到的数据需要进行清洗，即去除重复、错误或者不完整的数据。
数据清洗是数据融合的重要步骤，可以通过数据清洗工具或者自定义的数据清洗规则来实现。
清洗后的数据将更加准确和可靠，为后续的分析和决策提供可靠的基础。
接下来，数据需要进行转换，以便在统一的平台上进行整合和分析。
数据转换可以包括数据格式转换、数据标准化、数据归一化等操作。
通过数据转换，不同格式的数据可以被统一处理，从而方便进行后续的数据整合和分析。
最后，将清洗和转换后的数据整合在一起，形成一个统一的数据集。
数据整合可以通过数据库、数据仓库或者数据集成工具等方式实现。
整合后的数据可以被用于各种分析和决策应用，例如数据挖掘、机器学习、业务智能等。
数据融合的好处是显而易见的。
首先，数据融合可以匡助企业或者组织更好地理解和利用数据，从而提高业务效率和决策质量。
通过整合多个数据源的信息，可以获得更全面、准确的数据视图，匡助企业更好地了解市场趋势、客户需求和业务状况。
其次，数据融合可以降低数据处理和管理的成本。
通过将不同的数据源整合在一起，可以减少数据处理和管理的工作量，提高数据的可重用性和共享性。
此外，数据融合还可以减少数据冗余和重复存储，节约存储空间和硬件成本。
此外，数据融合还可以提高数据的一致性和准确性。
通过数据清洗和转换的过程，可以去除数据中的错误和不一致之处，提高数据的质量和准确性。
数据同化与数据融合之间的关系
深入剖析数据同化与数据融合之间的关系在大数据时代，数据处理成为了每一个数据从业者必备的技能。
其中，数据同化和数据融合是非常重要的两个概念，但很多人往往把它们混淆起来。
实际上，数据同化与数据融合虽有相似之处，但在目的、过程和实现方法上存在明显的不同。
一、概念解释1.数据同化：是指将不同来源、不同类别、不同质量的数据通过一定的算法和技术手段整合在一起，形成一组具有统一特征的数据，并用于模型的初始条件或者状态参数的更新。
2.数据融合：是指将具有时空分布、不确定性和多元关联的多源数据进行有机的整合和融合，在确保数据质量的基础上，生成更加准确、全面和稳健的结果。
二、目的不同1.数据同化：主要用于不确定性估计、滤波和最优化控制等问题中，其目的在于改善模型预测的精准度和可靠性。
2.数据融合：主要用于需要整合多个来源、种类和格式的数据，建立全面、准确和可靠的数据模型和信息系统。
三、过程不同1.数据同化：主要包括数据输入、数据预处理、模型算法、状态控制和结果输出等，是一个单向的数据处理过程。
2.数据融合：主要包括数据获取、数据准备、数据处理、信息提取和结果应用等各个环节，是一个多向、多层次的信息处理过程。
四、实现方法不同1.数据同化：可以采用传统的统计学方法，如卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波和贝叶斯滤波等；还可以采用基于机器学习、深度学习和强化学习等先进技术。
2.数据融合：可以采用基于集成学习的方法，如贝叶斯决策树、集成学习和神经网络等；还可以采用基于图像处理、自然语言处理和知识图谱等领域的技术。
综上所述，虽然数据同化和数据融合有相似之处，但在目的、过程和实现方法上存在着明显的不同。
因此，在实际操作中，应该根据不同的实际需求和数据特点，选择合适的算法和技术手段，以达到最理想的数据处理效果。
数据融合概念
数据融合概念数据融合是指将来自不同来源和格式的数据进行整合、合并和处理的过程。
通过数据融合，可以将分散的数据转化为有意义且可用的信息，从而为决策提供支持和指导。
数据融合的目标是通过整合多个数据源，提高数据的完整性、准确性和可信度，以便更好地理解和分析数据，并从中发现隐藏的模式和关联。
数据融合可以应用于各个领域，如金融、医疗、交通、能源等。
在金融领域，数据融合可以将来自不同银行、证券公司和市场的数据整合在一起，以便进行风险评估、投资决策和市场分析。
在医疗领域，数据融合可以将来自医院、诊所和研究机构的患者数据整合在一起，以便进行疾病预测、诊断和治疗方案的制定。
数据融合的过程包括数据收集、数据清洗、数据集成和数据分析。
首先，需要从不同的数据源收集数据，包括结构化数据（如数据库中的表格）和非结构化数据（如文本、图像和视频）。
然后，对收集到的数据进行清洗，去除重复、缺失和错误的数据，以确保数据的质量和一致性。
接下来，将清洗后的数据进行集成，将不同数据源的数据进行匹配和合并，形成一个统一的数据集。
最后，对整合后的数据进行分析，应用统计学和机器学习等方法，从中提取有用的信息和知识。
在数据融合过程中，需要考虑数据的一致性、完整性、准确性和安全性。
一致性指的是数据在不同数据源之间的一致性和相互关联性；完整性指的是数据的完整程度和可用性；准确性指的是数据的准确程度和可信度；安全性指的是数据的保密性和防护措施。
为了确保数据融合的质量和可靠性，需要采用合适的数据融合算法和技术，并制定相应的数据管理和安全策略。
总之，数据融合是将来自不同来源和格式的数据整合、合并和处理的过程，旨在提高数据的完整性、准确性和可信度，为决策提供支持和指导。
数据融合可以应用于各个领域，包括金融、医疗、交通、能源等。
在数据融合过程中，需要考虑数据的一致性、完整性、准确性和安全性，以确保数据融合的质量和可靠性。
多源异构数据融合方法研究及应用
多源异构数据融合方法研究及应用随着人工智能、云计算等技术的发展，数据已经成为社会发展和科技进步的重要基石。
然而，在实际应用中，数据的格式、来源、质量、规模等方面存在着巨大的异构性和不确定性，阻碍了数据的有效利用。
多源异构数据融合技术的出现有望解决这一难题，推动数据利用效率的提升，进而优化社会、经济等领域的发展。
本文将从数据融合的基本概念、方法、技术和具体应用等方面展开讨论。
一、数据融合的基本概念和方法1.1 数据融合的定义数据融合是指将多个具有相互独立性的数据源的信息加以组合，生成一个新的、更加全面、准确、可靠的信息资源的过程。
1.2 数据融合的分类根据不同的实现方式和处理对象，数据融合可以分为三类：（1）基于特定领域或应用需求的数据融合，它通常涉及到某一特定领域或应用系统的数据收集和融合。
（2）基于技术手段或平台的数据融合，它通常通过一些特定的技术手段或平台来实现数据的自动化、规范化融合。
（3）基于单个数据源的数据融合，它通常采用单个数据源组成的数据集来实现数据融合。
1.3 数据融合的方法数据融合的方法有很多，根据数据类型和应用场景，可以分为以下几种：（1）基于相似性的方法，即通过比较不同数据源之间的相似程度来实现数据融合。
（2）基于规则的方法，即通过定义一些规则来实现数据的自动配对和融合。
（3）基于机器学习的方法，即通过训练和学习一些规律和模型，来实现数据的自动化、高效融合。
（4）基于特定领域的方法，即通过对某一特定领域知识的理解和应用，来实现数据的精准和高效融合。
二、多源异构数据融合技术的应用2.1 交通运输领域在交通运输领域，多源异构数据融合技术可以用于实时交通信息监测、交通管理和智慧城市建设等方面。
通过将机动车、公共交通、卫星遥感等多个数据源的信息进行融合，可以实现对道路和城市交通状况的全方位、实时监测和分析，从而制定出更加合理、高效的交通管理和智慧城市建设方案。
2.2 医疗卫生领域在医疗卫生领域，多源异构数据融合技术可以用于实现个性化医疗和医学决策支持等方面。
机器人的数据融合滤波技术
机器人的数据融合滤波技术随着科技的不断发展，机器人已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。
在机器人的操作和决策过程中，数据是至关重要的。
然而，在真实的环境中，机器人可能会受到各种干扰，导致数据产生错误和噪声。
为了准确地获取和分析数据，需要使用数据融合滤波技术。
一、数据融合的概念数据融合是指将来自不同传感器、源头或观测平台的多个数据源进行整合和分析的过程。
机器人通常配备了多个传感器，如摄像头、声纹传感器、激光雷达等，以便能够感知环境并获取所需数据。
这些传感器往往会输出大量冗余的和噪声干扰的数据，因此需要将它们进行整合处理，以便获得更准确、可靠的信息。
二、滤波的作用滤波是一种处理信号的技术，它通过去除噪声和不必要的信息，使得信号更加清晰、可靠。
在机器人中，滤波技术的目的是通过对数据进行处理，减少噪声干扰和误差，提高数据的质量和准确性。
滤波可以对不同类型的信号应用，如图像、声音、位置等。
三、常用的数据融合滤波技术1. 卡尔曼滤波器卡尔曼滤波器是一种最常用的数据融合滤波技术。
它基于概率统计理论，通过对历史数据和当前测量值进行加权处理，得到最优的估计结果。
卡尔曼滤波器适用于线性系统，并能够有效地处理噪声和误差。
2. 粒子滤波器粒子滤波器是一种基于蒙特卡洛模拟的滤波技术。
它通过生成一组粒子，并根据测量数据对它们进行加权更新，从而得到目标状态的估计。
粒子滤波器适用于非线性和非高斯系统，并且具有较强的适应性和鲁棒性。
3. 扩展卡尔曼滤波器扩展卡尔曼滤波器是卡尔曼滤波器的扩展版本，用于处理非线性系统。
它通过对非线性函数进行线性化，然后将卡尔曼滤波器应用于线性化之后的系统。
扩展卡尔曼滤波器通常用于机器人的位置和姿态估计。
四、数据融合滤波技术的应用机器人的数据融合滤波技术在许多领域都有广泛的应用。
以下是几个典型的例子：1. 自动驾驶汽车在自动驾驶汽车中，数据融合滤波技术用于整合来自雷达、摄像头和激光雷达等传感器的数据，以获取对周围环境的准确感知，并做出正确的决策。
数据融合资料
数据融合数据融合是当今信息化时代中一个至关重要的概念。
随着信息技术的迅猛发展和数据产生量的爆炸式增长，各种类型的数据源不断涌现，如何将这些海量数据整合并加以利用成为了一项紧迫的需求。
数据融合，作为一种数据处理和管理方式，能够帮助企业、机构、个人更好地利用数据资源，实现数据共享、加工、分析和挖掘，最终实现更多价值。
本文将探讨数据融合的重要性、意义以及应用场景。
数据融合的定义数据融合是指将来自不同数据源的数据整合到一起，以实现全面、准确、高效地数据处理和管理的过程。
常见的数据源包括传感器数据、监控数据、社交网络数据、云端数据等。
通过数据融合，可以将这些异构数据进行整合，建立数据模型和数据关系，以便更好地利用这些数据进行决策分析、商业分析、风险管理等工作。
数据融合的重要性数据融合对于现代社会的各个领域都至关重要。
首先，数据融合可以帮助机构更好地利用数据资源，提升工作效率和决策精准度。
其次，数据融合有助于发现数据之间的关联性和内在规律，为创新提供重要支撑。
此外，数据融合还可以促进不同部门、不同系统之间的协同工作，增强信息共享与互动协作能力。
数据融合的应用场景数据融合在各个领域都有着广泛的应用场景。
在企业管理中，数据融合可以帮助企业整合管理、提高产品质量、降低成本。
在市场营销领域，数据融合有助于分析用户行为、制定精准营销策略。
在智慧城市建设中，数据融合可以帮助城市管理者更好地运用各类数据资源，提升城市管理水平。
在医疗健康领域，数据融合可以帮助医生更准确地进行诊断、提供个性化治疗方案。
结语数据融合是当今信息化时代中一个不可或缺的环节，它为各行各业的数据处理和管理提供了重要支持。
通过数据融合，我们可以更好地利用数据资源，实现数据共享、加工、分析和挖掘，为社会发展和人类生活带来更多的便利和创新。
愿数据融合的理念不断深入人心，为我们的未来带来更加美好的前景。
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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。综合考虑上述
定义，融合都是将来自多传感器或多源数据进行综合处理，从而得出更为准确可信的结论。
多传感器数据融合主要包括多传感器的目标检测、数据关联、跟踪与识别、情况评估和预测。
数据融合的基本目的是通过融合得到比单独的各个输入数据更多的信息。这一点是协同作用
的结果，即由于多传感器的共同作用，使系统的有效性得以增强。多传感器数据融合技术实
际上是一种多源信息的综合技术，通过对来自不同传感器的数据进行分析和综合，可以获得
被检对象及其性质的最佳一致估计。多传感器数据融合是指将经过集成处理的多种传感器信
息进行合成，形成对外部环境某一特征的一种表达方式。多传感器数据融合是人类和其它逻
辑系统中常见的基本功能。人非常自然地运用这一能力把来自人体各个传感器（眼、耳、鼻、
四肢）的信息（景物、声音、气味、触觉）组合起来，并使用先验知识去估计、理解周围环
境和正在发生的事件。由于人类感官具有不同的度量特征，因而可测出不同空间范围内的各
种物理现象，这一过程是复杂的，也是自适应的。把各种信息或数据（图像、声音、气味以
及物理形状或上下文）转换成对环境的有价值的解释，需要大量不同的智能处理，以及适用
于解释组合信息含义的知识库。
在模仿人脑综合处理复杂问题的数据融合系统中，各种传感器的信息可能具有不同的特
征：实时的或者非实时的，快变的或者缓变的，模糊的或者确定的，相互支持或互补，也可
能相互矛盾或竞争。而多传感器数据融合的基本原理也就像人类综合处理信息一样，充分利
用多个传感器资源，通过对这些传感器及其观测信息的合理支配和使用，把各种传感器在空
间或时间上的冗余或互补信息依据某种优化准则组合起来，以获得对被测对象的一致性解释
或描述。数据融合的基本目标是通过数据组合而不是出现在输入信息中的任何个别元素，推
导出更多的信息，这是最佳协同作用的结果，即利用多个传感器共同或联合操作的优势，提
高整个传感系统的有效性。用于融合的信息既可以是未经处理的原始数据，也可以是经过处
理的数据。处理后的数据既可以是描述某个过程的参数或状态估计，也可以是某个命题的证
据，或赞成某个假设的决策。在信号处理技术中，一般是对同一类型的数据，例如时间序列
数据进行平滑、滤波和预测，或者采用变换的方法在不同的描述域中对信号的参数或状态进
行估计。而多传感器数据融合技术可以对不同类型的数据和信息在不同层次上进行综合，它
处理的不仅仅是数据，还可以是证据和属性等。所以说，多传感器数据融合并不是简单的信
号处理。信号处理可以归属于下文2.2节数据融合的功能模型中的处理层0，即信号预处理
阶段。多传感器数据融合系统与所有的单传感器信号处理或低层次的多传感器数据处理方式
相比，单传感器信号处理或低层次的多传感器数据处理都是对人脑信息处理的一种低水平模
仿，它们不能像多传感器数据融合系统那样有效地利用多传感器资源。多传感器系统可以更
大程度地获得被探测目标和环境的信息量。多传感器数据融合与经典信号处理方法之间也存
在本质的区别，其关键在于数据融合所处理的多传感器信息具有更复杂的方式，而且可以在
不同的信息层次上出现。这些信息抽象层次包括数据层（即像素层）、特征层和决策层[7]。
18
数据融合结构分类
数据融合结构的分类有很多种不同的方法，第一种分类方法是基于各传感器数据在输入
到融合处理器进行融合之前被处理的程度，在这种分类标准下，数据融合结构被分为传感器
级融合、中央级融合及混合式融合。第二种分类方法是按照数据抽象的三个层次，分为像素
级融合、特征级融合和决策级融合，如图2.2所示，下面详细介绍第二种分类方法中的三个
层次：
传感器A
传感器B
传感器N
。。。
数
据级融合特征提取身份识别融合
身份
识别
(a) 像素级融合
传感器A
传感器B
传感器N
。。。
特征提取关联身
份
识
别
融合
身份
识别
(b) 特征级融合
传感器A
传感器B
传感器N
。。。
特
征
提
取
关联身份
识
别
融合
身份
识别
身份
识别
I/D
A
身份
识别
I/D
B
身份
识别
I/D
N
(c)
1．像素级融合
像素级融合，也称为像元级融合或数据级融合，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，如成像传感器中通过对包含若干像素的模糊图像进行图像处理和模式识别来确认目标
属性的过程就属于像素级融合。这种融合的主要优点是能保持尽可能多的现场数据，提供其
它融合层次所不能提供的细微信息。这种融合是在信息的最低层进行的，传感器的原始信息
的不确定性、不完全性和不稳定性要求在融合时有较高的纠错处理能力。要求各传感器信息
之间具有精确到一个像素的校准精度，故要求各传感器信息来自同质传感器。像素级融合通
常用于：多源图像复合、图像分析和理解、同类（同质）雷达波形的直接合成、多传感器遥
感信息融合等。
2．特征级融合
特征级融合属于中间层次，它先对来自传感器的原始数据中提取特征信息，一般来说，
提取的特征信息应是像素信息的充分表示量或充分统计量，比如特征信息可以是目标的边
缘、方向、速度、区域和距离等，然后按特征信息对多传感器数据进行分类、汇集和综合。
特征级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地给出决策分析所需要的特征信息。特征级融
合可划分为两大类：目标状态数据融合和目标特性融合。目标状态数据融合主要用于多传感
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向量估计。特征级目标特性融合就是特征层联合识别，具体
的融合方法仍是模式识别的相应技术，只是在融合前必须完成先对特征进行相关处理，把特
征向量分成有意义的组合。
3．决策级融合
决策级融合是一种高层次融合，融合之前，每种传感器的信号处理装置已完成决策或分
类任务。信息融合只是根据一定的准则和决策的可信度做最优决第2章数据融合问题模型
策，以便具有良好的实时性和容错性，使在一种或几种传感器失效时也能工作。决策级融合
的结果是为指挥控制决策提供依据，因此，决策级融合必须从具体决策问题的需求出发，充
分利用特征级融合所提取的测量对象的各类特征信息，采用适当的融合技术来实现。决策级
融合是直接针对具体决策目标的，融合结果直接影响决策水平。决策级融合的主要优点有：
具有很高的灵活性；系统对信息传送的带宽要求较低；能有效地反映环境或目标各个侧面的
不同类型信息；当一个或几个传感器出现错误时，通过适当的融合，系统还能获得正确的结
果，所以具有容错性；通信量小，抗干扰能力强；对传感器的依赖性小，传感器可以是同质
的，也可以是异质的；融合中心处理代价低；但是，决策级融合首先要对原传感器信息进行
预处理以获得各自的判定结果，所以预处理代价高。