多源信息融合技术的起源发展与研究应用
大规模多源异构数据融合技术研究与应用
大规模多源异构数据融合技术研究与应用随着信息技术的迅速发展，人们进入了一个以数字化、信息化为主导的时代。
而在这个时代里，数据可以说是最重要的资产之一。
而随着数据量的不断增加，如何获得、掌握和利用数据成为了一项重要课题。
多源异构数据融合技术正是一种可以解决这个问题的技术手段。
一、多源异构数据在多源异构数据融合技术中，首先要理解的就是什么是多源异构数据。
所谓多源数据，是指数据来自多个独立的数据源，而异构数据则是指来自不同领域、不同格式、不同结构的数据。
这意味着多源异构数据通常包含了大量的冗余和重复信息，也包含了不同领域之间的关联信息。
多源异构数据的融合和利用对于很多领域都至关重要。
例如医疗领域，患者的各种病历、检查结果、病史等来自不同医院、不同科室的数据都可以被视为多源异构数据。
对这些数据进行融合和分析，可以有效地帮助诊断、治疗和预防疾病。
二、多源异构数据融合技术在多源异构数据的融合和利用过程中，需要借助多源异构数据融合技术。
多源异构数据融合技术可以看作是数据集成和数据挖掘的结合。
它旨在将多源异构数据进行有效的组合和整合，提供一个全面、一致、准确、及时、可靠的数据视图。
多源异构数据融合技术通常包括以下几个方面：1. 数据清洗和预处理。
这是融合技术的基础，其主要目的是将多源异构数据转换成统一的格式和结构，以便进行后续的处理。
2. 数据匹配和集成。
这是融合技术的核心，其主要目的是将多个数据源中的相关数据进行匹配和整合，形成完整的数据集。
3. 数据挖掘和分析。
由于多源异构数据通常包含了大量的信息，因此需要进行数据挖掘和分析，从中提取出有用的知识和信息，为决策提供依据。
4. 数据可视化和展示。
这是融合技术的输出，其主要目的是将融合后的数据以可视化的方式展示给用户，提高数据利用的效率和可靠性。
三、多源异构数据融合技术的应用多源异构数据融合技术已经广泛应用于各个领域。
以下是一些典型的应用场景：1. 医疗领域。
通过融合不同医院、不同科室的病历、检查结果、病史等数据，可以提高患者的诊疗效率和治疗效果。
大数据背景下的多源信息融合技术研究
大数据背景下的多源信息融合技术研究随着信息技术和网络技术的发展，数据的产生速度呈现出爆炸式的增长，不同领域、不同行业、不同地域的数据源也显得越来越多。
这种数据增长趋势需求新的技术支持，依靠传统的数据处理方式已经无法满足需求。
此时，多源信息融合技术应运而生，成为了解决众多大数据背景问题的重要途径。
多源信息融合技术指的是不同领域多个数据来源的信息进行整合、分析和处理，以期获得更为准确、深入的信息。
该技术需要运用到各个领域，例如国家安全、环境保护、医疗健康等等。
由于不同的数据来源具有不同的表达方式、技术支持、语言表述，如何融合、整合这些数据也成为多源信息融合技术所需要解决的关键问题。
多源信息融合技术包含的技术手段有很多，从数据获取到数据处理再到数据呈现的整个过程，都有了不同的解决方案。
例如，在数据获取方面，采用网络爬虫技术可以扩大数据源的涵盖面，增强多源数据融合的可行性。
在数据处理方面，采用人工智能技术可以增强对多源数据复杂信息的理解和处理能力；在数据呈现方面，采用可视化技术能够直观、清晰地展示多源信息分析的结果。
在多源信息融合技术的应用中，涉及到数据的生产、传输和处理，数据的安全性也成了一个不可避免的问题。
数据的安全性问题存在多个方面，例如在数据加密、数据传送、数据存储等关键环节，安全问题的解决需要运用到密码学、信息安全等多个方面的技术知识。
在数据处理方面，还需要遵守数据隐私保护的法律法规，为数据的安全奠定基础。
多源信息融合技术的应用场景已经覆盖到互联网、社会保障、医疗健康等多个领域。
例如，在社会保障方面，通过多源信息融合，可以更精确地统计出不同社会群体的收入、支出、社会保障等信息，为公共政策提供更为科学、数据支持；在医疗健康方面，通过多源医疗数据的融合，可以更好地实现疾病的诊断和治疗，为人民生命健康保驾护航。
当然，在多源信息融合技术发展的过程中，还存在着一些难点和问题亟待解决。
例如，如何解决不同数据源间的标准化问题，如何处理数据的冗余、重复等问题，如何保障多源信息融合之后的精确性等问题都需要乘以协同解决。
多源异构数据融合的方法研究及应用
多源异构数据融合的方法研究及应用随着互联网的发展和信息技术的普及，越来越多的数据产生和存储在不同的系统和平台中，这些数据有可能是结构化数据，如关系型数据库，也有可能是非结构化或半结构化数据，如文本、图片、音频、视频等。
由于数据来源和格式的多样性，企业在分析和利用数据方面面临很多难题。
多源异构数据融合技术应运而生，它可以将来自不同系统和平台的数据进行整合，形成一张全局视图，为企业提供更准确和全面的数据分析和应用支持。
一、多源异构数据的特点1.来源多样化。
多源异构数据有可能来自不同的系统和平台，如关系型数据库、文本、图片、音频、视频等。
2.格式不一致性。
由于数据来源的多样性，数据的格式也存在着差异，如数据的结构、记录、字段名、编码、精度等方面。
3.数据质量不可靠。
由于数据来源的不确定性和数据收集的不完全性，数据的质量可能会存在着各种问题，如重复、缺失、错误、无效、不一致等。
4.数据量庞大。
多源异构数据的规模通常很大，可能存在着海量的数据，需要进行有效的存储、管理和分析。
二、多源异构数据融合的方法1.数据预处理。
在数据融合之前需要对原始数据进行预处理，包括数据清洗、去重、存储、标准化等。
数据清洗可以将无效数据或异常数据进行删除或修复；去重可以避免重复数据的出现；存储可以选择适当的数据存储格式和机制以便于后续的数据访问和管理；标准化可以将不同格式或表示的数据转换成一致的形式。
2.数据集成。
数据集成是将原始数据进行整合，以便于生成一张全局视图。
数据集成的核心就是实现数据的对齐和匹配，将不同数据源中的相应数据元素进行匹配和对齐，以便于构成一个全视图。
数据集成的方式可以有两种，即逻辑集成和物理集成。
逻辑集成是指通过一定的方式来定义数据元素之间的关系，物理集成是指将数据元素存储到同一个物理位置下。
3.数据匹配。
数据匹配是数据融合过程中最关键和难点的一个环节，主要是对数据元素进行对齐和匹配，以便于生成全局视图。
数据匹配一般由两个步骤组成，一是对数据元素进行规范化处理，二是对数据元素进行相似度计算和匹配。
多源信息融合技术在智能交通中的应用
多源信息融合技术在智能交通中的应用多源信息融合技术在智能交通中的应用一、多源信息融合技术概述多源信息融合技术是将来自多个不同传感器或信息源的数据进行综合处理，以获得更准确、更全面、更可靠信息的技术手段。
其核心在于对不同类型、不同精度、不同时间和空间尺度的信息进行协同分析与整合，从而突破单一信息源的局限性，挖掘出隐藏在海量数据背后的有效知识和规律。
在智能交通系统中，多源信息融合技术所涉及的信息源极为广泛。
例如，各类交通传感器如地磁传感器、微波雷达传感器、视频摄像头等，能够实时监测交通流量、车速、车辆位置等信息；全球定位系统（GPS）可为车辆提供精确的位置坐标与行驶轨迹；道路基础设施信息如道路几何形状、交通信号灯状态等也构成了重要的信息来源；此外，还有来自智能手机应用、车载通信系统以及交通管理部门的历史数据和实时调度指令等信息。
这些信息在多源信息融合技术的框架下相互补充、相互印证，为智能交通系统的高效运行提供了坚实的数据基础。
多源信息融合技术主要包含数据层融合、特征层融合和决策层融合三个层次。
数据层融合直接对来自不同传感器的原始数据进行融合处理，这种方式能够最大程度地保留信息的细节，但对传感器数据的同步性和兼容性要求较高；特征层融合则先从原始数据中提取特征信息，如车辆的形状特征、运动特征等，再对这些特征进行融合分析，其优势在于能够在一定程度上减少数据处理量并增强对环境变化的适应性；决策层融合是在各个传感器或信息源做出决策的基础上，对这些决策进行综合评判与融合，以得出最终的决策结果，这种方式具有较强的容错性和灵活性，但可能会损失部分原始信息。
二、多源信息融合技术在智能交通中的应用领域（一）交通流量监测与预测准确的交通流量监测与预测是智能交通管理的关键环节。
多源信息融合技术在此方面发挥着重要作用。
通过整合地磁传感器、微波雷达和视频摄像头等多种传感器采集到的交通流量数据，可以弥补单一传感器因环境干扰、检测范围有限等导致的误差。
多源信息融合技术途径
多源信息融合技术途径随着互联网的发展和信息爆炸式增长，我们面临的问题不仅是信息的数量庞大，而且还包括信息的质量和可信度。
在这样的背景下，多源信息融合技术成为了解决这些问题的有效途径。
本文将分析多源信息融合技术的相关概念和应用，以及其中的一些实施途径。
一、多源信息融合技术概述多源信息融合技术是指通过整合来自不同来源的信息，从而产生更准确、更完整、更一致的信息结果的技术。
它可以整合多种类型的信息，包括文字、图片、视频等，以及多种来源的信息，如传感器数据、社交媒体数据等。
通过将这些信息进行合理的融合和分析，可以得到更全面、准确的信息结果，为决策提供更有力的支持。
二、多源信息融合技术的应用领域多源信息融合技术在各个领域都有广泛的应用。
以下是一些典型的应用领域：1.情报分析：在情报分析领域，多源信息融合技术可以将来自不同情报源的信息进行整合，从而提供更全面、准确的情报分析结果。
通过分析不同来源的信息，可以发现隐藏在背后的模式和关联，为情报工作提供更有力的支持。
2.军事作战：在军事作战中，多源信息融合技术可以将来自不同传感器的数据进行整合，从而实现对战场态势的全面感知和分析。
通过整合各种传感器的数据，可以提高对敌情的判断和对战场态势的把握，为指挥决策提供更准确、及时的信息支持。
3.环境监测：在环境监测领域，多源信息融合技术可以将来自不同传感器的数据进行整合，从而实现对环境状况的全面监测和分析。
通过整合各种传感器的数据，可以更准确地了解环境的变化和趋势，为环境保护和资源管理提供更有力的支持。
4.金融风险评估：在金融领域，多源信息融合技术可以将来自不同金融数据源的信息进行整合，从而实现对风险的全面评估和分析。
通过分析不同来源的金融数据，可以发现隐藏的风险和关联，为金融决策提供更准确、及时的信息支持。
三、多源信息融合技术的实施途径多源信息融合技术的实施途径主要包括以下几个方面：1.数据预处理：在多源信息融合之前，首先需要对不同来源的数据进行预处理。
多源信息融合在数据分析中的应用研究
多源信息融合在数据分析中的应用研究第一章绪论信息技术的不断发展与普及，导致了数据量的快速爆炸，同时也促进了数据分析的广泛应用。
多源信息融合作为一种重要的数据分析方法，在实际应用中具有重要的作用，能够为提高数据分析的准确性和可靠性提供支持。
本文将结合实际案例，探讨多源信息融合在数据分析中的应用研究。
第二章多源信息融合的概念和方法2.1 多源信息融合的概念多源信息融合是指将来自不同源头的信息进行集成、处理和分析，从而得到更加准确、全面和可靠的信息。
在实际应用中，多源信息融合需要考虑多种因素，如来源可信度、信息质量、数据格式等。
2.2 多源信息融合的方法多源信息融合可以采用多种方法，常见的方法包括加权平均法、置信度传递法、Bayesian网络法等。
其中加权平均法应用广泛，通过对各来源数据进行权重分配，计算加权平均值来获得最终结果。
置信度传递法则通过构建置信度网络，实现信息的传递和权重调整。
第三章多源信息融合在舆情分析中的应用研究3.1 舆情分析的重要性随着社交媒体的广泛应用，舆情分析成为了一种重要的数据分析方法。
舆情分析可以帮助企业和政府了解社会大众的情绪、态度和行为，为决策提供重要参考。
3.2 舆情分析中的多源信息融合舆情分析需要处理大量的文本数据，其中包括新闻报道、社交媒体评论等。
这些数据来源不同，质量也存在差异，因此多源信息融合显得尤为重要。
在实际应用中，可以通过加权平均法处理不同来源的评论情感分析结果，从而获得最终的结果。
同时，也可以通过置信度传递法构建信任网络，对社交媒体来源进行可信度评估。
3.3 案例分析：基于多源信息融合的舆情分析以一家餐饮企业为例，该企业在社交媒体上发布了一条广告，遭到网友的抨击和批评。
为了了解广告效果的真实情况，企业开展了舆情分析，并采用了多源信息融合方法。
企业收集了社交媒体上的评论，并对其进行情感分析，得出每条评论的情感得分。
同时，企业还采用了网络爬虫获取了新闻报道的相关信息。
多源信息融合技术在情报分析中的应用研究
多源信息融合技术在情报分析中的应用研究随着信息技术的发展和应用，各种情报信息的获取和共享已经得到了很大的进步，但是面对大规模、多元化、复杂化的信息资源，情报分析人员往往需要处理并融合大量的不同类型的信息数据，以期帮助他们做出更加准确、合理和可靠的情报分析，提高情报工作的效率和产出。
因此，利用多源信息融合技术来分析情报信息已经成为这个领域非常热门的研究方向之一。
一、多源信息融合技术的定义和原理多源信息融合技术是指将来自不同类型、不同来源的信息数据进行集成、整合和分析，以获得更加全面、准确和完整的情报信息。
这种技术可以帮助分析人员更加迅速地获取最新、最准确的情报信息，并提高他们分析的可信度和精度。
多源信息融合技术的原理是将各种不同类型的信息通过技术手段进行融合，实现信息的集成和整合，尤其是针对需要相互协作、相互支持的情况下，实现信息的互换、共享和利用。
这种技术利用概率论、统计学、信息学等多种方法，对来自不同渠道的信息进行分析、比较和评估，以期获得更加全面、准确和有力的情报信息。
二、多源信息融合技术在情报分析中的应用1. 提高信息分析的效率和产出多源信息融合技术可以帮助情报分析人员从多个角度（例如地理位置、行为特征、社会网络等）来收集和分析信息数据，利用数据挖掘和机器学习等技术手段处理和分析数据，大大提高了分析信息的效率和产出，对于快速解决复杂情报问题非常有益。
2. 实现信息分析中的智能化和自动化多源信息融合技术可以利用先进的自然语言处理、数据挖掘和机器学习技术，对情报信息进行分析、分类、归纳和推理，实现信息分析的智能化处理，减轻分析人员的工作量，同时提高情报分析的速度和精度。
3. 改善情报分析的决策支持多源信息融合技术可以将不同类型、不同来源的信息数据进行融合和整合，分析出数据之间的相关性和联系，利用数据挖掘和思维导图等技术手段，帮助情报分析人员更加全面和准确地了解情报信息并做出较优的决策支持，从而使情报分析的价值和效益得到了进一步提升。
多源信息融合综述
多源信息融合综述多源信息融合是指将来自不同来源的多种类型的信息进行集成、分析和推理，从而提供更为全面和准确的信息分析和判断能力。
这项技术是现代情报技术领域中的研究热点之一，也是决策支持、情报分析和资源管理等领域的重要方法和手段。
多源信息融合在情报分析中的应用已经普及，而且在多个领域也得到广泛的应用，如环境监测、航空航天、医疗保健等。
多源信息融合的目标是为不同的应用目标提供更全面、更准确和更及时的信息，为决策者提供更高效、更全面的支持。
多源信息融合主要涉及以下内容：1.信息采集：多源信息融合的前提是多种信息的采集。
信息采集过程是多源信息融合的重要环节，强调从各种渠道获取各种数据。
2.数据融合：在多源信息融合中，数据融合是将从不同来源收集的数据整合在一起，形成更完整和准确的数据集的过程。
融合可以包括数据清理、数据转换、数据集成和数据匹配等过程。
3.信息分析：信息分析是多源信息融合中重要的一环，需要根据信息分析目的，从大量的数据中提取有用的信息，进行分析。
信息分析可以帮助决策者快速评估多个方案或处理复杂的问题。
4.决策支持：多源信息融合对决策支持具有重要的作用。
对于复杂问题的决策，多源信息融合能提供多方面的信息和判断，帮助决策者做出更好的决策。
在多源信息融合中，大量的数据和信息需要及时、准确的处理，往往需要依靠现代情报技术和工具。
现在各种IT技术都可以用于信息融合，如数据挖掘、机器学习、人工智能等等。
多源信息融合技术的发展是一个不断深入和扩展的过程。
随着科学技术的进步和进一步的研究，多源信息融合技术将会在更广泛的领域中得到应用，通过更高效、更完善的多源信息融合技术为社会发展和国家安全做出更大的贡献。
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1.多源信息融合技术的起源发展与研究应用1．1多源信息融合的概念多源信息融合(multi-source information fusion)亦称多传感器信息融合，是一门新兴边缘学科。多源的含义是广义的，包含多种信息源如传感器、环境信息匹配、数据库及人类掌握的信息等，信息融合最初的定义是数据融合，但随着信息技术的发展，系统信息的外延不断扩大，已经远远超出了数据的简单含义，包括了有形的数据、图像、音频、符号和无形的模型、估计、评价等，故学术界、技术界均认为使用信息融合更能代表其含义。多源信息融合的优势可以表现在密集性、有效性、互补性、冗余性、实时性、低成本性、高适应性等多个方面。
1.2多源信息融合技术的起源与发展这一概念是在20世纪70年代提出的。当时新一代作战系统中依靠单一传感器提供信息已无法满足作战需要，必须运用多传感器集成来提供多种观测数据，通过优化综合处理提供相对准确的战场信息，从而更好地把握战场态势。在多传感器系统中，由于信息表现形式的多样性，信息数量的巨大性，信息关系的复杂性，以及要求信息处理的及时性，都已大大超出了人脑的信息综合处理能力，所以多传感器数据融合(Multi-sensor Data Fusion简称 MSDF)便迅速发展起来。20多年来，MSDF技术在现代 C3I(指挥、控制、通信与情报 Command, Control, Communication and Intelligence)系统中和各种武器平台得到了广泛的应用[3]，在工业、农业、航空航天、目标跟踪和惯性导航等民用领域也得到了普遍关注。国外对信息融合技术的研究起步较早。第二次世界大战末期，高炮火控系统开始同时使用了雷达和光学传感器，这有效地提高了高炮系统的瞄准精度，也大大提高了抗恶劣气象、抗干扰能力。现代信息融合概念 70 年代初开始萌芽。最初主要在多种雷达同时运用的条件下执行同类传感器信息融合处理，以后逐渐扩展。70 年代末期开始引入电子战、ESM 系统，引起人们高度重视。从80年代起，美国在研发，学术讨论，以及推广多源信息融合技术等方面始终走在前列。尤其在海湾战争结束后，美国更加重视信息自动综合处理技术的研究，并有效带动了其他北约国家在这方面的研究工作，如英国陆军开发了炮兵智能融合系统(AIDD)、机动和控制系统(WAVELL)等，德国准备在“豹2”坦克的改进中运用信息融合和人工智能等关键技术。 信息融合技术进入到我国，是在 1991 年波斯湾战争之后，当时美军和多国部队的远程精确打击能力震惊了世界。而国内目前装备的系统中对于战场情报处理主要还是基于单一传感器，已经很难满足现代战场瞬息万变的实际情况。国防科工委在“八五”预言项目中设立了“C3I 数据汇集技术研究”课题，国内一批高校和研究所开始广泛从事这一技术的研究工作，出现了一大批理论研究成果。20 世纪 90 年代中期，信息融合技术在国内已发展成为多方关注的共性关键技术，出现了许多热门研究方向，许多学者致力于机动目标跟踪、分布检测融合、多传感器综合跟踪和定位、分布信息融合、目标识别与决策信息融合、态势评估与威胁估计等领域的理论及应用研究，相继出现了一批多目标跟踪系统和有初步综合能力的多传感器信息融合系统。随着我国航空航天及其他相关领域的发展，可利用的导航信息源越来越多，多源信息融合技术的应用前景也愈发广阔。
1.3多源信息融合技术在航空领域的应用 1.3. 1 典型应用——组合导航导航是导引航行的简称，它的基本作用是引导飞机、舰船、车辆，甚至是个人、导弹，准确的沿着所选定的路线安全到达目的地。对于航空导航而言，五十年代出现了惯性导航系统，利用惯性敏感元件及初始位置来获得载体的姿态、速度和位置，不依赖任何外部信息，短期精度和稳定性较好，不向外界辐射能量，正是这种自主性和保密性的优点使惯导系统在航空航天航海等导航领域得到了广泛的应用，直至今天，惯导系统仍是目前航行体上主要导航设备[1]。随着科学技术的发展，导航系统的种类也越来越多，GPS系统、多普勒导航系统、罗兰 C 导航系统、大气数据计算机导航系统相继出现，这些导航系统各有特色，优缺点并存[3]。然而，尚没有一种导航方式能够同时满足精度与可靠性的要求，于是便出现了组合导航系统。组合导航系统是将航行体(飞机、舰船等)上的某些或全部导航设备组合成一个统一的系统,利用两种或两种以上的设备提供多重信息,构成一个多功能、高精度的冗余系统[2]。组合导航系统有利于充分利用各导航系统进行信息互补与信息合作,因而成为导航系统发展的方向。高精度和高可靠性是组合导航系统的基本衡量指标，综合考虑各个导航系统的优缺点，在组合导航与制导系统中，往往将惯导系统作为主导航系统，而将其他导航定位误差不随时间积累的导航系统，如无线电导航、卫星导航、天文导航、地形及景象匹配导航等作为辅助导航系统，利用辅助信息观测量对导航系统的状态变量进行最优估计，以获得高精度的导航信息。组合系统中冗余传感器的配置以及辅助导航系统的存在，为组合系统提供了故障检测和隔离的硬件基础，故障检测与隔离算法对组合导航系统进行数据处理，为系统 提供故障状态信息，构成高可靠的容错组合导航系统。国外已装机应用的组合导航系统目前主要有 INS/GPS、INS/天文、INS/地形匹配、INS/多普勒、GPS/罗兰 C 等。
1.3. 2新型应用目前，信息融合技术已在国外军事装备中得到广泛应用，新一代战斗机都采用了信息融合技术。俄罗斯和美国军方都在多传感器数据融合和信息处理技术方面进行了大量的研究工作， 如F-22 的F/A-22 通用集成处理器(CIP)，通过处理整个飞机的电子信号将数据融合转换为清晰且简明的战场情况图像，极大减少飞行员的工作载荷，使飞行员全力集中执行指定任务并保证他们能从战场安全返回。以及俄罗斯的第三代战斗机苏-27 的 TsVM-80的火控计算机能将红外瞄准、激光、光学和多模式雷达输入综合起来向屏显提供信号，具有一定程度的多传感器数据融合能力。 此外，英国国防部CONDORⅡ项目，通过融合多谱传感器和激光障碍物传感器生成信息，将其显示在最新一代的 LCD 头盔显示器上。来自数据库和激光障碍物传感器的信息同非冷却红外和微光传感器融合的图像结合，并投影在头盔护目镜上，为飞行员提供地形威胁警告，有效提高直升机在正常和恶劣气象条件下的态势感知能力多源信息融合技术在无人机上也得到了广泛的 应用。美陆军“勇士”(Warrior)长航时无人机配备的光电/红外/激光指示(E0/IR/LO)传感器系统具有广域搜索、连续缩放功能，在瞄准时还可提供彩色电视画面。激光指示/测距装置工作在对人眼安全的波段上。该系统可对光电和红外图像进行融合，以提供更完整的细节和最好的图像分辨率[7]。 我国国防科技大学和西北工业大学在此方面也取得了不少研究成果。前者利用其在视觉导航上的优势，将视觉导航与其他导航方式相融合，在无人机的导航制导方面达到了国际先进水平。
2.多源导航系统中信息融合的结构方法与模型
组合导航系统作为一个多源信息融合系统，从信息的角度上讲，它是将各个导航信息源的量测信息和系统内已有的信息按照一定规则通过各种方法进行融合，形成状态的最优或次优估计，得到载体的导航信息。组合导航系统信息融合与结构分别如下图所示有图1导航传感器 (或导航系统)提供关于导航数据的测量信息。各种导航传感器的测量信息是导航定位的主要信息源，也是系统信息的主要来源。关于时空配准和预处理的关系，对 预处理的概念有不同的理解，本文认为预处理是对单个导航传感器的内信息的处理，一般包括野值去除，小波降噪，数据压缩等，属于信号内处理。而时空配准是指在信息融合条件下需要考虑的信号间处理的问题，时空配准指的是各导航系统组成组合导航系统后所需进行的时间基准、量测同步、空间坐标系、量测空间等方面的统一。估计融合即通过信息融合方法对载体的导航状态进行估计。飞行器自身的导航、航行信息与编队中其它的飞行器的导航、航行信息融合后形成编队态势，而对目标的警戒、跟踪则形成敌方态势。根据曼特卡尔费法则，网络费用与节点数成正比，而网络价值则是节点数的二次函数，因此组合后的导航系统将比多个导航系统简单罗列更具价值。组合导航系统能有效提高导航系统定位精度，能增强导航系统工作可靠性，能提高系统自动化智能化程度，能提升航空航行的安全性，并且能提高航行的经济性。现代导航系统的信息处理技术一般都采用最优估计法。最优估计法是利用最优估计技术将两种不同的传感器的测量信息或将两种不同导航系统的导航信息综合在一起，进行状态估计和校正的最优控制法。而采用最优估计或信息融合技术设计的组合导航系统，能实时反映和调整误差模型中的参数，使模型参数逐渐接近真实情况，并实时地求得导航系统误差状态的最优估计值，从而根据这些误差的最优估计值进行校正，使导航误差最小。通常称采用估计和信息融合技术的组合导航系统为最优组合导航系统。在最优组合导航系统中，卡尔曼滤波技术是目前最为常用和成熟的信息融合技术，是一种最优具有递推形式的线性最小方差估计方法。利用卡尔曼滤波，可以克服被组合设备各自的缺点、发挥各自的长处，使组合系统的精度优于任一系统单独使用时的精度。利用卡尔曼滤波对组合导航系统进行最优组合有两种途径：一种是集中式卡尔曼滤波，另一种是分散化卡尔曼滤波。集中式卡尔曼滤波采用一个卡尔曼滤波器来集中的处理所有导航子系统的信息，在理论上可以给出误差状态的最优估计，优点是数据全面、无信息丢失、最终判决结论置信度高；缺点是滤波器状态维数高，计算负担重，不利于滤波的实时进行，容错性能差，不利于故障诊断。在众多的分散化滤波中，Carlson 提出的联邦滤波器（Federated Filter）,由于设计的灵活性、计算量小、容错性能好而受到重视。航空多传感器组合导航系统模型如下图所示，由多种参数测试系统、数字式导航计算机和各种显示系统组成，它可以工作在其中一种导航工作状态，也可以工作在两种或两种以上的组合导航工作状态。这时它能在不同的飞行条件下以其中最佳的导航工作状态进行导航，并对其他的导航工作状态的有关参数进行修正。当最佳的导航工作状态出现故障时，能自行诊断，在确认为故障后，能自行拆除它所提供的信号，并自动转入其他的导航工作状态。有图2