信息融合综述

《信息合融》综述

1信息融合的发展历史与现状

近二十年来，传感器技术比获得了迅速发展，各种面向复杂应用背景的多传感器信息系统大量涌现，在一个系统中装配的传感器在数量上和种类上也越来越多。因此需要有效地处理各种各样的大量的传感器信息。在这些系统中，信息表现形式的多样性，信息容量以及信息的处理速度等要求已经大大超出人脑的信息综合能力。处理各种各样的传感器信息意味着增加了待处理的信息量，很可能会涉及到在各传感器数据组之间数据的矛盾和不协调。在这样的情况下，多传感器信息融合技术（multi-sensorinformationfusion，mif）应运而生。“融合”是指采集并集成各种信息源、多媒体和多格式信息从而生成完整、准确、及时和有效的综合信息的过程。信息融合是针对一个系统中使用多种传感器（多个/或多类）这一特定问题而展开的一种信息处理的新研究方向。其实，信息融合是人类的一个基本功能，我们人类可以非常自如地把自己身体中的眼、耳、鼻、舌、皮肤等各个感官所感受到的信息综合起来，并使用先验知识去感知、识别和理解周围的事物和环境。

信息融合技术研究如何加工、协同利用信息，并使不同形式的信息相互补充，以获得对同一事物或目标的更客观、更本质的认识的信息综合处理技术。经过融合后的系统信息具有冗余性、互补性、实时性等特点。根据信息融合的定义，信息融合技术包括以下方面的核心内容：

（1）信息融合是在几个层次上完成对多源信息处理的过程，其中每一个层次都具有不同级别的信息抽象;

（2）信息融合包括探测、互联、相关、估计以及信息组合;

（3）信息融合的结果包括较低层次上的状态估计和身份估计，以及较高层次上的整个战术态势估计。

因此，多传感器是信息融合的硬件基础，多源信息是信息融合的加工对象，协调优化和综合处理是信息融合技术的核心。

信息融合的基本目标是通过信息组合而不是出现在输入信息中的任何个别元素，推导出更多的信息，这是最佳协同作用的结果。即利用多个传感器共同操作的优势，提高传感器系统的有效性用于融合的信息既可以是未经处理的原始数据，也可以是经过处理的数据，处理

后的数据既可以是描述某个过程的参数或状态估计，也可以是支持某个命题的证据或赞成某个假设的决策。在融合过程中，需要对这些性质不同，变化多样的信息进行复合推理，以改进分类器的决策能力。