数据融合概念
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2024-04-19
数据
融合
估计
定义
感器
综合
过程
层次
多传
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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
数据/融合/估计/定义/感器/综合/过程/层次/多传/完整/
数据/融合/估计/定义/感器/综合/过程/层次/多传/完整/
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