多传感器数据融合
多传感器数据融合技术
多传感器数据融合技术
多传感器数据融合技术是一项具有极高价值的技术，它可以将多个传感器的数据结合在一起，以改善测量、监测和控制系统的性能。
这种技术可以帮助系统更好地识别复杂的现象、更精确地检测环境变化以及更准确地控制系统的行为。
多传感器数据融合技术的原理主要是使用多个传感器收集信息，使用统计学和信号处理技术来综合处理这些信息，从而获得更准确的数据。
统计学和信号处理技术包括数据融合、滤波、跟踪、分类和预测等，它们共同作用可以帮助系统更好地提取感兴趣的信息，并根据信息调整系统行为。
多传感器数据融合技术在许多领域都有广泛的应用，例如自动驾驶、航空航天、航空航天、机器人技术和安全监控等。
比如，在自动驾驶技术中，多传感器数据融合技术可以收集来自多个传感器的数据，包括激光雷达、视觉传感器、摄像头等，它们可以收集有关路况的信息，从而帮助自动驾驶系统精准控制车辆行驶方向和速度。
总之，多传感器数据融合技术在许多领域都具有重要的作用，它可以帮助系统更精准地检测、控制和监测环境，从而提升系统的性能。
它是一项具有极高价值的技术，它将为未来的系统带来更多的发展机遇。
多传感器数据融合技术探讨
多传感器数据融合技术探讨在当今科技飞速发展的时代，多传感器数据融合技术正逐渐成为各个领域的关键技术之一。
从智能交通到环境监测，从医疗诊断到工业生产，这项技术的应用无处不在，为我们的生活和工作带来了诸多便利和改进。
多传感器数据融合技术，简单来说，就是将来自多个不同传感器的数据进行综合处理和分析，以获取更全面、更准确、更有用的信息。
这些传感器可以是相同类型的，也可以是不同类型的，例如摄像头、雷达、激光传感器、温度传感器、湿度传感器等等。
每个传感器都有其独特的优势和局限性，通过融合它们所采集的数据，可以弥补单一传感器的不足，从而提供更完整和可靠的感知能力。
为什么我们需要多传感器数据融合技术呢？想象一下，在自动驾驶汽车中，仅仅依靠一个摄像头来感知周围环境是远远不够的。
摄像头在光线良好的情况下能够提供清晰的图像，但在恶劣天气或低光照条件下，其性能可能会大打折扣。
而雷达则不受光线影响，能够准确测量物体的距离和速度，但它无法提供图像的细节。
如果将这两种传感器的数据融合起来，就能够在各种条件下都实现对周围环境的准确感知，大大提高自动驾驶的安全性和可靠性。
在多传感器数据融合的过程中，数据的预处理是至关重要的一步。
由于不同传感器的工作原理和特性不同，它们所采集到的数据格式、精度、范围等可能会存在很大的差异。
因此，在进行融合之前，需要对这些数据进行清洗、校准、归一化等预处理操作，以确保数据的质量和一致性。
例如，对于温度传感器和湿度传感器采集到的数据，可能需要将温度值从摄氏度转换为华氏度，将湿度值从相对湿度转换为绝对湿度，以便于后续的融合和分析。
数据融合的方法多种多样，常见的有加权平均法、卡尔曼滤波法、贝叶斯估计法、DS 证据理论等。
加权平均法是一种简单直观的方法，它根据各个传感器的可靠性和重要性为其分配不同的权重，然后对数据进行加权平均。
卡尔曼滤波法则适用于处理动态系统中的数据融合问题，它能够根据系统的模型和测量值来估计系统的状态。
描述多传感器融合的原理
描述多传感器融合的原理
多传感器融合是一种集成多个传感器数据以提高系统性能和鲁棒性的技术。
其
原理是通过同时利用多个传感器的数据，结合传感器的优势和互补性，以获得更准确、可靠的信息。
这种融合可以通过多种方式实现，包括数据融合、特征融合和决策融合。
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，以提高信息的准
确性和完整性。
这可以通过融合算法，如加权平均或卡尔曼滤波器来实现。
特征融合是指从不同传感器中提取的特征进行整合，以获得更全面和准确的信息。
例如，可以将来自多个传感器的图像特征进行融合，以提高目标识别的准确性。
决策融合是指将来自不同传感器的决策或估计进行整合，以获得更可靠的结果。
这可以通过使用逻辑规则或概率模型来实现，以综合考虑多个传感器的输出。
总的来说，多传感器融合的原理是通过综合利用多个传感器的数据和信息，以
提高系统性能和鲁棒性，从而实现更准确、可靠的感知和决策。
物联网环境中的多传感器数据融合
物联网环境中的多传感器数据融合随着物联网（Internet of Things, IoT）的发展，越来越多的传感器被用于收集环境数据。
这些传感器可以在不同的位置和时间进行数据采集，从而形成了大量的多源数据。
然而，这些数据来源的差异性和不确定性给数据处理和分析带来了挑战。
因此，多传感器数据融合成为了物联网环境中的重要任务。
多传感器数据融合是将来自不同传感器的数据进行整合，以提供更全面、准确和可靠的环境信息。
通过将多个传感器的数据相互关联和处理，可以获取更全面的环境状态，并提供更高质量的决策支持。
多传感器数据融合可以用于各种应用场景，如智能家居、智能城市、智能交通等。
在物联网环境中，多传感器数据融合需要解决以下几个关键问题。
首先，数据标准化和格式统一是多传感器数据融合的基础。
不同传感器采集的数据可能以不同的格式和标准存储，因此，需要将这些数据进行标准化和格式统一，以方便数据的融合和处理。
通过采用统一的数据格式，可以更好地进行数据的整合和分析。
其次，数据质量评估和校正对于多传感器数据融合非常重要。
不同传感器的精度、灵敏度、测量范围等可能存在差异，因此需要对数据进行质量评估和校正，以减小传感器之间的差异性。
通过校正数据的偏差和误差，可以提高数据的准确性和可信度，并消除因数据质量差异引起的错误判断。
第三，多传感器数据融合需要选择合适的数据融合算法。
常见的数据融合算法包括加权平均、优势融合、模型融合等。
不同的算法适用于不同的应用场景和数据类型。
选择合适的数据融合算法可以提高融合结果的准确性和稳定性。
另外，多传感器数据融合还需要考虑传感器之间的空间和时间相关性。
传感器的布置和采集数据的时间相互关联会影响数据融合的结果。
因此，需要结合传感器的位置和时间信息，考虑空间和时间相关性，从而更好地融合数据。
此外，多传感器数据融合还需要考虑数据的实时性。
在某些实时应用场景下，数据的实时更新和融合对于及时响应环境变化至关重要。
多传感器数据融合技术
多传感器数据融合可以利用不同传感器的测量范围和优势 ，实现对更广泛区域或更复杂环境的全面感知和测量。
增强系统鲁棒性
多传感器数据融合可以通过对多个传感器的数据进行综合 分析，提高系统对异常数据的识别和处理能力，增强系统 的鲁棒性。
提高实时性
多传感器数据融合可以通过并行处理和分布式计算等技术 手段，提高数据处理速度和效率，满足实时性要求较高的 应用场景需求。
、智能家居等。
加强多传感器数据融合技术的 标准化和规范化研究，推动其
在产业界的广泛应用。
关注多传感器数据融合技术的 安全性和隐私保护问题，确保 其在应用过程中的合规性和可
信度。
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特征关联
提取不同传感器数据的特 征，并进行相似度匹配和 关联。
数据融合算法
加权平均法
对多个传感器的数据进行 加权平均，得到融合结果 。
卡尔曼滤波法
利用状态估计的方法对多 传感器数据进行融合，适 用于动态系统。
神经网络法
通过训练神经网络模型， 实现对多传感器数据的融 合和分类。
融合结果评估技术
误差分析
数据融合的层次
根据数据处理的不同层次，多传感器数据融合可分为数据 级融合、特征级融合和决策级融合。
与其他技术的关系
多传感器数据融合与信号处理、模式识别、人工智能等领 域密切相关，需要借助这些领域的技术手段实现。
技术发展历程及现状
发展历程
多传感器数据融合技术经历了从简单的数据组合到复杂的统计推断、从单一层次到多层次 的发展历程。
研究现状
目前，多传感器数据融合技术已成为研究热点，国内外众多学者和企业都在进行相关研究 ，取得了显著成果。
挑战与机遇
多传感器数据融合技术综述
多传感器数据融合技术综述一、多传感器数据融合的定义数据融合技术（Multiple Sensor Information Fusion，MSIF）又称信息融合技术，它的研究起源于军事指挥智能通讯系统，即C3I （Command，Control，Communication and Intelligence）系统建设的需求，早期研究也多来自于军事方面的应用。
而随着工业系统的复杂化和智能化，该技术已被推广到民用领域，如医疗诊断、机械故障诊断、空中交通管制、遥感、智能制造、智能交通、工业智能控制及刑侦等等。
作为前沿领域技术，无论是军用系统还是民用系统，都趋向于采用数据融合技术来进行信息综合处理。
在知识爆炸的信息时代，数据融合技术就显得尤其重要，它能避免数据富有但信息贫乏的情况发生。
数据融合是关于协同利用多传感器信息，进行多级别、多方面、多层次信息检测、相关、估计和综合以获得目标的状态和特征估计以及态势和威胁评估的一种多级信息自动处理过程。
它将不同来源、不同模式、不同时间、不同地点、不同表现形式的信息进行融合，最后得出被感知对象的精确描述。
数据融合其实也就是对数据的提取和处理，得出最终的有效信息。
多传感器数据融合也就是用各种不同的传感器观测信息，然后将不同来源、不同形式、不同时间、不同地点的信息通过计算机技术，对按时间顺序获得的若干传感器的观测信息，用某种方法自动分析、综合，得到更加有效的信息。
二、国内外研究概况美国国防部JDL（Joint Directors of Laboratories）从军事应用的角度将数据融合定义为一种多层次、多方面的处理过程，即把来此许多传感器和信息源的数据和信息加以联合（Association）、相关（Correlation）和组合（Combination），以获得精确的位置估计（Position Estimation）和身份估计（Identity Estimation），以及对战情况和威胁及其重要程度进行了适时的完整评价。
多传感器数据融合技术
多传感器数据融合技术伴随着信息技术的发展，多传感器数据融合技术一直受到人们的关注。
多传感器数据融合技术可以通过多种传感器收集到大量的原始数据，并且在数据处理、信息提取和信息融合等方面发挥独特的作用，进而改善现有的信息处理方法，实现信息从传感器采集到最终用户处高效可靠地传输实现应用。
一、多传感器数据融合技术的基本概念多传感器数据融合技术是一种基于多源数据的技术，通过对来自不同传感器的原始数据进行数据融合，有效地整合多源信息，实现从传感器采集信息到最终用户处高效可靠地传输实现应用，其特点是可以实时获取被测物体的准确信息，实现更准确的判断和识别。
二、多传感器数据融合技术的应用领域（1）安全监控：利用多传感器数据融合技术可以进行安全监控，例如使用视频传感器来检测被监控地区的运动物体，通过捕获的原始图像数据可以实现更精确的目标跟踪和检测，从而提高安全效率。
（2）导航导引：多传感器数据融合技术可以较好地为导航导引系统提供信息，例如可以通过多传感器数据融合来实时获取目标位置及其周边环境信息，加快及精准地实现自动导引，提高导航系统的性能。
（3）车辆道路检测：利用多传感器数据融合技术可以实时收集和融合多源数据，结合现有的几何模型和视觉技术，可以大大提高道路检测的准确度，从而更有效地检测环境物体，进而改善车辆的行驶路径规划和安全管控。
三、多传感器数据融合技术的发展前景多传感器数据融合技术在各种领域应用受到越来越多的关注，然而尚有不少问题尚未解决，例如融合数据的精确性、融合算法的优化及如何更好地实现实时融合等问题，这些问题需要研究者们在未来的发展过程中进行研究，以期推动多传感器数据融合技术在各种领域的应用。
总之，多传感器数据融合技术是一种新兴的技术，其主要作用是将多源数据融合成有效信息，实现从传感器采集信息到最终用户处高效可靠地传输实现应用，已经广泛应用于安全监控、导航导引系统以及车辆道路检测等领域，且在未来发展前景良好。
多传感器融合实验报告
多传感器融合实验报告多传感器融合是指将多个不同类型的传感器信息集成起来，利用各个传感器的优势，从而提高系统的性能和可靠性。
本次实验旨在通过多传感器融合实验，了解多传感器融合的原理和应用，并掌握多传感器融合算法的实现方法。
实验设备包括红外传感器、超声波传感器和陀螺仪传感器。
系统通过这些传感器获取环境信息，并将不同传感器的数据融合起来，最终输出一个更准确和可靠的结果。
实验一开始，在实验室内进行了初步实验，通过移动传感器，观察传感器数据的变化。
红外传感器主要用于检测物体的距离和方向，超声波传感器用于测量物体与传感器的距离，陀螺仪传感器用于检测传感器的旋转角度。
通过分析传感器数据，我们可以发现不同传感器的数据存在一定的偏移和误差。
然后，我们进行了传感器数据的融合处理。
传感器数据融合通常分为两个步骤：数据预处理和数据融合。
数据预处理包括数据校准、滤波和特征提取等操作。
数据融合包括数据融合算法的选择和实现。
在数据预处理中，我们利用陀螺仪传感器的数据来校准红外传感器和超声波传感器的数据。
首先，我们通过陀螺仪传感器获取传感器旋转角度的数据。
然后，利用旋转角度的信息来调整红外传感器和超声波传感器的数据，消除传感器之间的偏差。
此外，还利用滤波算法来平滑传感器数据，减少误差和噪声的影响。
最后，利用特征提取算法从传感器数据中提取有用的信息，以供后续的数据融合处理。
在数据融合中，我们采用了加权平均算法对不同传感器的数据进行融合。
加权平均算法根据不同传感器数据的准确性和可靠性确定权重，在融合过程中对传感器数据进行加权求和。
通过该算法，我们可以得到一个更准确和可靠的结果。
实验结果显示，通过多传感器融合处理，系统的性能和可靠性得到了显著的提高。
与单传感器系统相比，多传感器系统能够更准确地检测和感知环境，从而提供更好的决策和控制。
总结起来，本次实验通过多传感器融合实验，我们了解了多传感器融合的原理和应用，并掌握了多传感器融合算法的实现方法。
多传感器数据融合
13.3.3 基于Bayes理论数据融合
• 利用Bayes方法进行数据融 合的过程如图所示：
• (1)将每个传感器关于对象 的观测转化为对象属性的说 明: D1,D2,....,Dm
• (2)计算每个传感器关于对 象属性说明的不确定性: P (D jO i) i 1 ,2 ,...,n ;j 1 ,2 ,...,m
13.3.3 基于Bayes理论数据融合
• 如果 D1,D2,...相.,D 互m独立则：
P ( D 1 , D 2 , . . . . , D m O i ) P ( D 1 O i ) P ( D 2 O i ) . . . P ( D m O i )
• (4)应用判定逻辑进行决策。若选取 P(Oi D1,D2的,....,极Dm)大值作为输 出，这就是所谓的极大后验概率（MAP）判定准则：
2020/3/1
13.1 多传感器数据融合概述
应用简例 多传感器系统可以用 于地球环境监测。主 要应用于对地面的监 视、以便识别和监视 地貌、气象模式、矿 产资源，植物生长、 环境条件和威胁情况 (如原油泄漏、辐射 泄漏等) 如右图所示
图源：D.L. Hall and J. Llinas, ‘‘An introduction to multisensor
• 人类不是单纯依靠一种感官，而是通过视觉、听觉、触觉 、嗅觉等多种感官获取客观对象不同质的信息，或通过同 类传感器（如双耳）获取同质而又不同量的信息，然后通 过大脑对这些感知信息依据某种未知的规则进行组合和处 理，从而得到对客观对象和谐与统一的理解和认识。
• 这一处理过程是复杂的，也是自适应的，它将各种信息（ 图像、声音、气味和触觉）转换为对环境的有价值的解释 。自动化数据融合系统实际上就是模仿这种由感知到认知 的过程。
多传感器数据融合的基本概念 -回复
多传感器数据融合的基本概念-回复多传感器数据融合的基本概念是指将不同传感器采集到的数据进行整合和处理，以获得更全面、准确和可靠的信息。
传感器数据融合广泛应用于各种领域，如机器人导航、自动驾驶、智能交通系统等。
本文将从以下几个方面逐步回答中括号中的主题。
第一步：了解传感器数据融合的定义和意义（200-300字）传感器数据融合是指将来自多个传感器的数据整合在一起，并通过特定的算法和技术进行处理和分析，以获得对所监测或测量对象的更准确、全面和完整的认知。
传感器数据融合的目的是最大程度地提高数据的可用性，降低数据的不确定性，并提供给用户更可靠和准确的信息。
传感器数据融合在实际应用中有着重要的意义。
通过将不同类型、不同特性的传感器数据融合在一起，可以弥补单一传感器的不足，扩展传感器的感知范围和能力，提高数据的稳定性和鲁棒性。
同时，传感器数据融合还可以增加对监测对象的理解和认知，提高决策的准确性和效率，优化系统的性能和资源利用率。
第二步：传感器数据融合的基本流程和技术（500-700字）传感器数据融合的基本流程通常包括数据采集、数据预处理、特征提取、数据融合、信息推理和决策等几个阶段。
1. 数据采集：不同传感器采集到的原始数据是传感器数据融合的基础。
不同传感器可以提供不同类型的数据，如图像、声音、温度等。
在数据采集过程中需要考虑传感器的布局和数量，以及数据采样频率等因素。
2. 数据预处理：采集到的原始数据可能存在噪声、缺失值和异常值等问题，需要进行预处理。
常见的预处理方法包括数据去噪、数据插值和数据校正等，以提高数据的质量和可用性。
3. 特征提取：特征提取是将原始数据转化为具有信息量的特征向量的过程。
不同传感器可以提供不同的特征，如图像的颜色、形状特征、声音的频谱特征等。
特征提取的目的是降低数据的维度，并保留对监测对象有意义的信息。
4. 数据融合：数据融合是将来自不同传感器的特征向量进行整合的过程。
常用的数据融合方法包括加权融合、模型融合、决策级融合等。
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I 多传感器数据融合技术及应用 II 目录 第一章概论 .................................................................... 1 1.1数据融合的目的和应用 ...................................... 1 1.2数据融合的理论基础 .......................................... 3 1.2.1数据融合的基本原理 .................................. 3 1.2.2数据融合的级别 .......................................... 4 第二章状态估计理论 .................................................... 8 2.1估计问题的构成 .................................................. 8 2.2状态估计问题 ..................................................... 9 2.3离散线性系统的最优估计——Kalman滤波技术 ............................................................................. 10 第三章多传感器信息融合系统中的状态估计 .......... 15 3.1引言 ................................................................... 15 3.2集中式多传感器信息融合系统中的状态估计 15 3.2.1单传感器的状态估计 ................................ 15 3.2.2集中式多传感器状态估计 ........................ 17 3.3分布式多传感器信息融合系统中的状态估计 19 第四章多传感器概率数据关联算法 .......................... 23 4.1概率数据关联滤波器 ........................................ 23 4.1.1预备知识 .................................................... 23 4.1.2概率数据关联滤波器的基本思想 ............ 24 4.1.3关联概率()ik的计算 ............................... 26 III
4.1.4协方差P(k|k)的计算 ................................. 29 4.2多传感器概率数据关联算法 ............................ 31 4.2.1多传感器概率数据关联滤波器 ................ 31 第五章分布式多传感器信息融合中的 ...................... 35 5.1引言 ................................................................... 35 5.2模糊因数集与隶属度函数 ................................ 35 5.2.1模糊因素集 ................................................ 35 5.2.2隶属度函数的选择 .................................... 37 5.3模糊因素的确定与模糊集A的动态分配 ....... 38 5.3.1模糊因素与权向量初值的确定 ................ 38 5.3.2模糊因素权集A的动态分配 .................... 39 5.4模糊航迹关联算法 ............................................ 41 5.4.1模糊航迹关联算法 .................................... 41 5.5多局部节点情况下的模糊关联算法 ................ 42 第六章多传感器多模型概率数据关联算法 .............. 44 6.1多模型算法(Multiple-Model Approach) ......... 44 6.2相互作用多模型—概率数据关联算法 ............ 47 第七章多传感器信息融合系统中的身份估计 .......... 57 7.1基于Bayes统计理论的身份识别 .................... 57 7.2基于D-S证据理论的身份识别 ....................... 57 7.2.1基本理论 .................................................... 58 7.2.2证据理论的组合规则 ................................ 59 IV
7.2.3D-S证据理论的身份识别中应用例子 ... 60 7.3基于多级神经网络的类型融合 ........................ 63 7.3.1基于模糊专家规则的传感器子网 ............ 64 7.3.2融合子网 .................................................... 74 1 第一章概论 1.1数据融合的目的和应用 在未来战争中，电磁环境将异常复杂，无论是空战、海战还是陆战以至于陆、海、空相结合的立体战争，都将日益依赖于各种传感器设备。在实战中，传感器将受到各种欺骗和干扰，检测目标的数量日益增多，运动速度越来越快，而且多数目标采用隐身技术和低空/超低空突防技术，使传感器难以捕获和跟踪。这种现状是数据融合作为一种特殊的作战手段已渗透到几乎所有军事部门和各个作战领域，数据融合已不仅是高技术战争的先导，而且贯穿于战役的全过程，深刻地影响着战争的进程和结局。 目前，要给出数据融合这门学科的一般概念是非常困难的，这种困难是由所研究的内容的广泛性和多样性带来的，自从海湾战争以来，致力于数据融合研究的人数和这一领域著作的数量都显著地增加了这门学科每年都以大量的新成果丰富自己，获得越来越多的内容。（通过查资料大家感受一下） 已给出的数据融合概念的定义都是功能性的。美国国防部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和信息加以联合、相关和组合，以获得精确的位置估计 2
和身份估计，完整而及时的战场态势和威胁估计。这一定义基本上是对数据融合技术所期望达到的功能的描述，包括低层次上的位置和身份估计，以及高层次上的态势评估和威胁估计。 Edward Walts 和Jame Linas对上述定义进行了补充和修改，用状态估计代替位置估计，并加上了检测功能。 关于数据融合研究的范围现在尚无定论，以军事应用为目标的数据融合技术也可用于工业和农业等其他领域。 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： (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到其他传感器探测不到的地方。 (3) 扩展了时间覆盖范围----用多个传感器的协同作用提高检测概率，某个传感器可以探测到其他传感器不能顾及的目标/事件。 (4) 提高了可信度----一种或多种传感器对同一目 3
标/事件加以确认。 (5) 降低了信息的模糊度----多传感器的联合信息降低了目标/事件的不确定性。 (6) 改进了探测性能----对目标/事件的多种测量的有效融合，提高了探测的有效性。 (7) 提高了空间分辨率----多传感器可以获得比任何单一传感器更高的分辨率。 (8) 增加了测量空间的维数----使用工作在不同频段的传感器可以测量陆、海、空、天等多维空间目标，同时不宜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，由此带来一些不利因素。 未来战争将是作战体系间的综合对抗，在很大程度上表现为信息战的形式。而建立具有合成作战的指挥能力和智能化的决策指挥能力的指挥控制系统的瓶颈是数据融合技术。因此，关于多传感器数据融合理论和技术的研究对于我国国防建设具有重要的战略意义和社会意义。
1.2数据融合的理论基础 1.2.1数据融合的基本原理 多传感器数据融合的基本原理就像人脑综合处 4
理信息的过程一样，它充分利用多个传感器资源，通过对各种传感器及其观测信息的合理支配与使用，将各传感器在空间和时间上的互补与冗余信息依据某种优化准则组合起来，产生对观测环境的一致性解释和描述。多传感器数据融合与经典的信号处理方法之间有着本质的差别，其关键在于信息融合所处理的多传感器信息具有更复杂的形式，而且通常在不同的信息层次上出现。这些信息抽象层次包括检测层、位置层、属性层、态势层和威胁层。 1.2.2数据融合的级别 按照信息抽象的五个层次，融合可分为五级，即检测级融合、位置级融合、属性级融合、态势评估和威胁评估。 检测级融合----直接在信号层上进行的融合或者在检测判决层上进行的融合。分别对应集中式检测融合和分布式检测融合。
融合
传感器1信号
传感器2信号传感器n信号融合信号检
测检测结果
集中式检测级融合