1、多传感器数据融合：原理、架构与应用

多传感器数据融合：原理、架构与应用

1. 多传感器数据融合概述

随着信息技术的进步，传感器性能大幅提升，各类多传感器系统不断涌现。同时，现代战争威胁的多样化和复杂性，以及信息形式的多样、海量、关系复杂和处理及时性要求，促使信息融合技术应运而生。

多传感器数据融合自 20 世纪 70 年代起迅速发展，它通过整合多个传感器的数据，能得出比单个独立传感器更精确的推断。这一技术广泛应用于军事和非军事领域，是一门新兴的跨学科技术，涉及信号处理、概率统计、信息论、模式识别、人工智能、模糊数学等多个领域。近年来，随着传感器技术、信号检测与处理以及计算机应用技术的发展，信息融合技术的应用更加广泛，涵盖工业过程监控、工业机器人、遥感、药品检测、患者护理系统、金融系统、船舶避碰和空中交通管制系统等众多民用领域。

1.1 多传感器数据融合的定义

数据融合是一个多层次、多方面的过程，涉及对来自多个源的数据和信息进行检测、关联、相关、估计和组合，以实现精确的状态和身份估计，以及对情况和威胁的完整及时评估。其基本目标是通过组合输入数据元素，获取比单个元素更多的信息。

多传感器数据融合的概念并非新鲜事物。人类和动物在进化过程中就发展出利用多种感官生存的能力。例如，仅靠视觉评估可食用物质的质量可能不够，结合视觉、触觉、嗅觉和味觉则更为有效。当视觉受限时，听觉能提前预警危险。因此，多感官数据融合是动物和人类自然进行的过程，有助于更准确地评估周围环境和识别威胁，提高生存几率。如今，新传感器、先进处理技术、改进的处理硬件和宽带通信的出现，使数据的实时融合变得更加可行。

1.2 多传感器数据融合的原理与架构

多传感器信息融合是人类和