單個傳感器只能從環(huán)境或被測物體中獲取部分信息，而多傳感器信息可以在融合后以完美，精確的方式反映環(huán)境的特征。傳感器信息融合的原理。感器信息的融合也稱為數(shù)據(jù)融合，通過從多信息的角度對不同傳感器收集到的數(shù)據(jù)進行處理和綜合，獲得各種信息的內在聯(lián)系和規(guī)律，從而消除信息。必要和不正確，并保留正確的信息。有用的成分，信息的最終優(yōu)化。傳感器融合的特征。益于信息融合技術，數(shù)種傳感器提高了系統(tǒng)的生存能力和測量空間的尺寸，擴大了空間和時間的覆蓋范圍，提高了可信度，降低了模糊性。息，改進的檢測性能和改進的空間分辨率。傳感器應用。信息電子領域，通過綜合和關聯(lián)各種非線性和復雜環(huán)境因素的信息，可以從不同角度觀察和探索世界。計算機領域，在信息融合的思想下，提出時空數(shù)據(jù)庫是指不同類型的數(shù)據(jù)來自不同的空間位置，而時間是指數(shù)據(jù)庫可以隨著時間的推移適應客觀環(huán)境的相應變化，這是計算機科學的重要研究方向。自動化領域，信息融合技術基于各種控制理論，利用模糊控制，智能控制，進化計算等系統(tǒng)理論，結合領域知識對生物學，經濟學，社會，軍事等進行定性和定量分析，主要用于工業(yè)公司的生產過程控制和生產管理供應，城市建設規(guī)劃，交通管理，商業(yè)管理，財務和預報管理，地質和礦產資源管理，環(huán)境監(jiān)測和保護，糧食作物生長的監(jiān)測，天氣預報和天氣狀況的預防災難性的等涉及社會的宏觀，微觀和各行各業(yè)。先將被測物體轉換為電信號，然后通過A / D轉換將其轉換為數(shù)字量，掃描后必須對電信號進行預處理，以濾除數(shù)據(jù)采集過程中的干擾和噪聲。處理后的有用信號中提取特征，然后將數(shù)據(jù)合并；或者將數(shù)據(jù)直接合并到信號上，最后輸出合并的結果。

　　息融合技術的核心技術主要體現(xiàn)在融合算法上，這是當前研究的重點。個數(shù)據(jù)集，然后解析對象的原始圖像。基本的方法是貝葉斯估計和卡爾曼濾波。

　　葉斯估計方法。葉斯估計方法是在靜態(tài)環(huán)境中合并低級多傳感器數(shù)據(jù)的常用方法。適用于具有高斯噪聲的不確定信息。設完成任務所需的環(huán)境特征由矢量f表示，并且傳感器獲得的數(shù)據(jù)信息由矢量d表示。d和f都可以視為隨機向量。息融合的任務是從數(shù)據(jù)d導出和估計環(huán)境f。過貝葉斯公式知道，知道p（f d）和p（f）就足夠了。于可以將p（d）視為歸一化常數(shù)，使p（fd）·p（f）成為概率密度函數(shù)，因此p（df）是給定客觀環(huán)境變量f的傳感器。d相對于f的條件密度。已知環(huán)境條件和傳感器性能時，p（f d）完全由確定環(huán)境和傳感器原理的物理定律確定。綜合約束方法中，反映客觀環(huán)境和傳感器性能和原理的各種約束主要反映在p（f d）中，反映主觀經驗知識的各種約束主要反映在p（f）中。爾曼濾波方法。爾曼濾波方法用于合并來自低級冗余傳感器的實時動態(tài)數(shù)據(jù)。方法使用測量模型的統(tǒng)計特征來遞歸確定具有統(tǒng)計意義的合并數(shù)據(jù)的總量。果系統(tǒng)具有線性動力學模型，并且系統(tǒng)噪聲和傳感器噪聲可以由具有高斯分布的白噪聲模型表示，則KF將為融合數(shù)據(jù)提供唯一的統(tǒng)計最優(yōu)估計。

　　展的數(shù)據(jù)存儲和計算。成約束方法是合并傳感器信息的最基本方法之一，但是它需要對多源數(shù)據(jù)的全局物理定律有很好的了解，才能精確地獲得p（df），但是它需要預測前分布p（f）。過單獨支持決策，通過重復應用組合規(guī)則，最終可以獲得財團對所有數(shù)據(jù)和信息的某個決策的總體支持程度。

　　用證據(jù)組合進行數(shù)據(jù)融合的關鍵是建立一種通用的算法結構，以結合快速，可靠且易于實現(xiàn)的證據(jù)，并選擇適當?shù)臄?shù)學方法來描述證據(jù)，決策和支持水平的概念。用的方法包括費率統(tǒng)計和Dempster-Shafer證據(jù)的推理。念。傳感器信息融合技術是一種信息合成與處理技術，廣泛應用于許多行業(yè)。文主要介紹了信息融合技術的原理，特點和應用，詳細介紹了信息融合的關鍵技術，并給出了通用的融合方法。著電子信息技術的發(fā)展，信息融合技術將向集成化和智能化發(fā)展。們必須抓住機遇，提高融合技術水平，走在行業(yè)前沿。

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