近年來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、通訊技術(shù)的發(fā)展，特別是軍事上的迫切要求，多傳感器信息融合技術(shù)得到了迅速的發(fā)展。信息融合作為一門跨學(xué)科的綜合信息處理理論，涉及系統(tǒng)論、信息論、控制論、人工智能和計(jì)算機(jī)通信等眾多的領(lǐng)域和科學(xué)，它被廣泛應(yīng)用于自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別、戰(zhàn)場(chǎng)監(jiān)視、自動(dòng)飛行器導(dǎo)航、機(jī)器人、遙感、醫(yī)療診治、圖像處理等領(lǐng)域。信息融合技術(shù)首先應(yīng)用于軍事領(lǐng)域，包括航空目標(biāo)的探測(cè)、識(shí)別和跟蹤，以及戰(zhàn)場(chǎng)監(jiān)視、戰(zhàn)術(shù)態(tài)勢(shì)估計(jì)和威脅估計(jì)等；在地質(zhì)科學(xué)領(lǐng)域上，信息融合應(yīng)用于遙感技術(shù)，包括衛(wèi)星圖像和航空拍攝圖像的研究；在機(jī)器人技術(shù)和智能航行器研究領(lǐng)域，信息融合主要被應(yīng)用于機(jī)器人對(duì)周圍環(huán)境的識(shí)別和自動(dòng)導(dǎo)航；信息融合技術(shù)也被應(yīng)用于醫(yī)療診斷以及一些復(fù)雜工業(yè)過(guò)程控制領(lǐng)域。

　　（２）關(guān)聯(lián)的二義性。在一個(gè)多傳感器系統(tǒng)中，每一種傳感器所提供的數(shù)據(jù)不可避免地受環(huán)境狀態(tài)和傳感器本身特性的制約，因而不同的傳感器對(duì)環(huán)境中同一特征所測(cè)的數(shù)據(jù)有時(shí)彼此差別很大甚至是矛盾的，這就造成關(guān)聯(lián)的二義性。如何降低關(guān)聯(lián)的二義性是信息融合研究必須解決的問(wèn)題。

　　（３）信息融合方法與融合系統(tǒng)實(shí)施存在問(wèn)題。目前，大多數(shù)信息融合是經(jīng)一種簡(jiǎn)單的方法合成信息的，并未充分有效地利用多傳感器所提供的冗余信息，融合方法研究還處于初步階段，而且目前很多研究工作是基礎(chǔ)研究和仿真工作。因此，信息融合系統(tǒng)的設(shè)計(jì)實(shí)施還存在許多實(shí)際問(wèn)題：傳感器動(dòng)態(tài)測(cè)量誤差模型的建立、傳感器系統(tǒng)優(yōu)化、復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境下系統(tǒng)實(shí)時(shí)性、大型知識(shí)庫(kù)的建立與管理，與其他領(lǐng)域的很多新技術(shù)的“嫁接和融合”，如人工智能技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算、虛擬實(shí)現(xiàn)技術(shù)等。５多傳感器信息融合技術(shù)研究方向展望（１）確立具有普遍意義的信息融合模型標(biāo)準(zhǔn)和系統(tǒng)結(jié)構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)。目前已有的信息融合模型大都脫胎于軍事應(yīng)用領(lǐng)域，具有較濃重的軍事應(yīng)用色彩，而且對(duì)系統(tǒng)的融合層次架構(gòu)存在著不同的看法，因此需要確立較為統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，以方便相互交流。（２）將信息融合技術(shù)應(yīng)用到更廣泛的新領(lǐng)域。雖然信息融合已經(jīng)從軍事領(lǐng)域擴(kuò)展到民用領(lǐng)域，但是它涉及的領(lǐng)域還有擴(kuò)展的余地，比如說(shuō)智能建筑系統(tǒng)集成等。

　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是在現(xiàn)代神經(jīng)生物學(xué)和認(rèn)知科學(xué)對(duì)人類信息處理研究成果的基礎(chǔ)上提出的，它具有良好的容錯(cuò)性、層次性、可塑性、自適應(yīng)性、聯(lián)想記憶和并行處理能力。４多傳感器信息融合技術(shù)存在的問(wèn)題

　　（１）未形成基本的理論框架和廣義融合算法。目前，絕大數(shù)的融合研究皆是針對(duì)特定的應(yīng)用領(lǐng)域的特定問(wèn)題展開(kāi)的。即根據(jù)問(wèn)題的種類，各自建立直觀的融合準(zhǔn)則，形成“最佳”融合方案，未形成完整的理論框架和融合模型，使得融合系統(tǒng)的設(shè)計(jì)具有一定的盲目性。

　　證據(jù)理論是對(duì)概率論的擴(kuò)展，依據(jù)信任函數(shù)運(yùn)算，解決了一般的不確定問(wèn)題。它能融合不同層次上的屬性信息，能區(qū)分不確定性信息與未知性信息，還能較好地解決報(bào)告沖突，容錯(cuò)能力強(qiáng)，但是證據(jù)理論也存在著不足，即證據(jù)沖突的情況下，Ｄ－Ｓ證據(jù)組合將無(wú)法進(jìn)行或組合結(jié)果與實(shí)際不相符合。３．３模糊集方法該方法是用某種模型，系統(tǒng)地反映數(shù)據(jù)融合過(guò)程的不確定性，并通過(guò)模糊推理來(lái)完成數(shù)據(jù)融合。

　　決策層Hale Waihona Puke Baidu合是指在每個(gè)傳感器對(duì)目標(biāo)做出識(shí)別后，將多個(gè)傳感器的識(shí)別結(jié)果進(jìn)行融合（見(jiàn)圖４）。由于對(duì)傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行了濃縮，這種方法產(chǎn)生的結(jié)果相對(duì)而言最不準(zhǔn)確，但它對(duì)通信寬帶的要求最低。

　　對(duì)于多傳感器融合系統(tǒng)特定的工程應(yīng)用，應(yīng)綜合考慮傳感器的性能、系統(tǒng)的計(jì)算能力、通信寬帶、期望的準(zhǔn)確率以及資金能力等因素，以確定哪種層次是最優(yōu)的。另外，在一個(gè)系統(tǒng)中，

　　多傳感器信息融合，又稱多傳感器數(shù)據(jù)融合，指的是對(duì)不同知識(shí)源和多個(gè)傳感器所獲得的信息進(jìn)行綜合處理，消除多傳感器信息之間可能存在的冗余和矛盾，利用信息互補(bǔ)，降低不確定性，以形成對(duì)系統(tǒng)環(huán)境相對(duì)完整一致的理解，從而提高智能系統(tǒng)決策和規(guī)劃的科學(xué)性、反應(yīng)的快速性和正確性，進(jìn)而降低決策風(fēng)險(xiǎn)過(guò)程。圖１是多傳感器信息融合的示意圖，傳感器之間的冗余信息增強(qiáng)了系統(tǒng)的可靠性，多傳感器之間的互補(bǔ)信息擴(kuò)展了單個(gè)傳感器的性能。

　　國(guó)內(nèi)外多傳感器信息融合的方法主要有：概率論方法、Ｄ－Ｓ證據(jù)推理、模糊集合理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。

　　概率論方法較早應(yīng)用于信息的融合。這種方法首先對(duì)各種傳感器信息作相容性分析，刪除可信度很低的錯(cuò)誤信息，在假設(shè)已知相應(yīng)的先驗(yàn)概率的前提下，對(duì)有用的信息進(jìn)行貝葉斯估計(jì)，以求得最優(yōu)的融合信息。Ｈ.Ｐａｎ等認(rèn)為，貝葉斯方法的優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)潔，易于處理相關(guān)事件；缺點(diǎn)是不能區(qū)分不知道與不確定的信息，而且要求處理的對(duì)象相關(guān)。特別是在實(shí)際應(yīng)用中很難知道先驗(yàn)概率，當(dāng)假設(shè)的先驗(yàn)概率與實(shí)際矛盾時(shí)，推理的結(jié)果會(huì)很差，在處理多重假設(shè)和多重條件時(shí)會(huì)顯得相當(dāng)?shù)膹?fù)雜。３．２證據(jù)理論

　　一般而言，多傳感器融合系統(tǒng)具有以下優(yōu)點(diǎn)：一是提高系統(tǒng)的可靠性和魯棒性，二是擴(kuò)展時(shí)間上和空間上的觀測(cè)范圍，三是增強(qiáng)數(shù)據(jù)的可信任度，四是增強(qiáng)系統(tǒng)的分辨能力。２多傳感器信息融合的層次問(wèn)題

　　在此，主要介紹普遍為學(xué)者所接受的３層融合結(jié)構(gòu)，即數(shù)據(jù)層、特征層和決策層。

　　數(shù)據(jù)層融合見(jiàn)圖２，首先將全部傳感器的觀測(cè)數(shù)據(jù)融合，然后從融合的數(shù)據(jù)中提取特征向量，并進(jìn)行判斷識(shí)別。這便要求傳感器是同質(zhì)的，如果多個(gè)傳感器是異質(zhì)的，那么數(shù)據(jù)只能在特征層或決策層進(jìn)行融合。數(shù)據(jù)層融合不存在數(shù)據(jù)丟失的問(wèn)題，得到的結(jié)果也是最準(zhǔn)確的，但對(duì)系統(tǒng)通信帶寬的要求很高。特征層融合見(jiàn)圖３，每種傳感器提供從觀測(cè)數(shù)據(jù)中提取有代表性的特征，這些特征融合成單一的特征向量，然后運(yùn)用模式識(shí)別的方法進(jìn)行處理。這種方法對(duì)通信帶寬的要求很低，但由于數(shù)據(jù)的丟失使其準(zhǔn)確性有所下降。

　　必一運(yùn)動(dòng)

　　傳感器獲得的信息有３類：冗余信息、互補(bǔ)信息和協(xié)同信息。冗余信息是由多個(gè)獨(dú)立傳感器提供的關(guān)于環(huán)境信息中同一特征的多個(gè)信息，也可以是某一傳感器在一段時(shí)間內(nèi)多次測(cè)量得到的信息。在一個(gè)多傳感器系統(tǒng)中，若每個(gè)傳感器提供的環(huán)境特征是彼此獨(dú)立的，即感知的是環(huán)境各個(gè)不同側(cè)面的信息，則這些信息稱為互補(bǔ)信息。在一個(gè)多傳感器系統(tǒng)中，若一個(gè)傳感器信息的獲得必須依賴另一個(gè)傳感器的信息，或一個(gè)傳感器必須與另一個(gè)傳感器配合工作才能獲得所需的信息時(shí)，則這兩個(gè)傳感器提供的信息稱為協(xié)同信息。