浅析多传感器数据融合技术存在的问题和发展展望

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浅析多传感器数据融合技术存在的问题和发展展望

作者：宋晓君 孙洪伟 来源：《活力》2011年第07期

多传感器数据融合技术的基本原理像人脑综合处理信息一样充分利用多个传感器资源。通过对这些传感器及其观测信息的合理支配和使用，把多个传感器在时间和空间上的冗余或互补信息依据某种准则进行组合，以获取被观测对象的一致性解释或描述。数据融合的基本目标是通过数据优化组合导出更多有效信息。它的最终目标是利用多个传感器共同或联合操作的优势，来提高多个传感器系统的有效性。

一、数据融合技术存在的问题

数据融合技术国内外虽经多年研究取得了不少成果，也已经成功地应用于多种领域，但目前仍未形成一套完整的理论体系和有效的融合算法。绝大部分都是针对特定的问题特定的领域来研究，也就是说数据融合的研究都是根据问题的种类特定的对象特定的层次建立自己的融合模型和推理规则，有的在此基础上形成所谓的最佳方案。但多传感器数据融合系统的设计带有一定的盲目性，有必要建立一套完整的方法论体系来指导数据融合系统的设计。具体的不足之处有：

1.未形成基本的理论框架和广义融合算法。目前，绝大多数的融合研究都是针对特定的应用领域的特定问题开展的(混合结构，分布式)。即根据问题的种类，各自建立直观的融合准则，形成“最佳”融合方案，未形成完整的理论框架和融合模型，使得融合系统的设计具有一定的盲目性。统一的数据融合理论必然是以传感器信号和数据处理理论、C3I系统情报处理理论和指挥决策理论等在工程实践基础上的、研究上一层次融合机理的再创造过程。难点在于在大量随机与不确定问题中的融合准则确定，这些不确定性反应在测量不精确、不完整、不可靠、模糊，甚至信息冲突中。

2.关联的二义性。关联的二义性是数据融合的主要障碍。在进行融合处理前，必须对来自多传感器的观测结果进行关联，保证所融合的信息是来自同一观测目标或事件。以保证融合信息的一致性。传感器测量的不精确性和干扰都是引起关联二义性的因素。如何降低关联二义性是数据融合研究领域亟待解决的问题。

3.融合系统的容错性或稳健性没有得到很好的解决。