信息融合技术信息融合技术信息融合技术的发展信息融合系统的构成信息融合技术的理论和方法信息融合的关键技术信息融合技术的发展复杂系统监测需要多传感器，需要一种手段来利用多个不必非常精确的传感器信息，得出对环境或对象特征的全面、正确认识。信息融合便是在这一情况下应运而生，它是一种多元信息综合技术，通过对不同传感器的数据信息进行分析和智能化合成获得被测对象及其性质的最佳一致估计。信息融合技术的发展1959年，Kolmogolov提出信息集成定理：多维信息比任何一个单维信息的信息量大；Richatdson
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了增加传感器，原系统性能不会降低1973年，美国研究机构开始研究声纳信号理解系统，信息融合技术在这一系统中得到最早的体现20世纪70年代末，出现了“多传感器信息融合”这一名称进入20世纪80年代，军事系统中使用传感器数量剧增，要求传感器处理更多的数据和信息，更强调其速度和实时性，美国C3I技术委员会及时发现了这一问题的关键1988年，美国国防部将多传感器信息融合技术列为20世纪90年代重点研究开发关键技术之一，1992年起每年投入1亿美元用于研究。1998年，成立国际信息融合学会（ISIF）信息融合技术的发展信息融合技术的发展国内起步较晚，20世纪80年代初，开始多目标跟踪技术研究；80年代末期，出现了信息融合技术研究的报告。进入20世纪90年代，国内对信息融合技术研究逐渐形成高潮。返回信息融合系统的构成信息融合的结构形式串联式并联式混合式信息融合系统的构成信息融合系统的结构信息融合系统的构成信息融合的功能模型信息融合系统的构成信息融合的MATCH_
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_1713902359883_0化描述设多传感器集合为：每个传感器输出为：多传感器融合可以表示为：融合结果F表示融合函数幂等性平衡性单调性中凸性鲁棒性返回信息融合技术的理论和方法涉及的理论和技术信号处理估计理论不确定性理论模式识别最优化技术神经网络人工智能信息融合技术的理论和方法信息复杂性：（1）信息的形式多样（2）分布式存储（3）存储
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不统一（4）数据不精确，不完整，不一致，不可靠甚至互相矛盾（5）数据迅速变化、增加（6）不易定义“正常”状态作为问题求解依据信息融合技术的理论和方法信息融合层次像素级耦合：直接在采集的原始数据层上进行的融合特征级融合提取原始数据的特征，然后进行综合分析和处理决策级融合：每个传感器的处理部件已完成决策和分类任务，信息融合只根据一定准则和决策的可信度做最优决策。（1）融合中心处理代价低，灵活性好（2）通信量小，抗干扰能力强（3）有容错能力（4）对传感器依赖性小，传感器类型可以不同（5）系统对信息传输带宽要求低（6）能有效反映环境活目标各个侧面的不同类型信息信息融合技术的理论和方法常用多传感器信息融合方法加权融合卡尔曼滤波贝叶斯估计统计决策理论Shafer-Dempster证据理论具有置信因子的产生式规则模糊逻辑信息融合技术的理论和方法信息融合的步骤信息采集信息辨识相关处理融合处理建立工作信息库返回信息融合的关键技术估计技术模糊集理论聚类分析专家系统熵法
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