多传感器数据融合技术：概念与核心方法

"数据关联是多传感器数据融合技术中的关键概念，主要解决传感器观测与目标之间的对应关系不确定性问题。在实际应用中，由于环境复杂、目标动态变化以及传感器本身的局限性，可能导致数据的不确定性，使得无法准确判断观测数据是来源于真实目标还是虚假目标。数据融合则是通过整合来自多个传感器的信息，提高目标定位、识别和威胁评估的精度。数据融合不仅包括数据的合并，还包括对数据的分析、综合和决策，以提供更全面、一致性的目标描述。这种技术已经在多个领域如航迹预测、身份识别和威胁估计中得到应用，并随着技术的发展，从早期的定位和识别研究逐步演进。在数据融合处理过程中，常见的体系结构包括集中式、分布式和综合式，而融合层次则可以分为数据级、特征级和决策级。" 在多传感器数据融合技术中，数据关联的挑战主要包括如何处理多目标跟踪环境中的不确定性，以及如何确定观测数据与真实目标的对应关系。这是因为实际场景中可能存在多个目标，且目标可能快速移动，导致传感器的观测数据混乱。此外，复杂的电磁环境和噪声干扰也会影响数据的准确性。 数据融合的定义强调了从多个信息源整合数据以获取更精确的目标信息，这包括位置、身份和威胁程度等。技术上，数据融合涉及到分析、综合和支配等多个步骤，目的是提供对被测对象的一致性解释，增强系统的信息充分性。 在数据融合技术的应用中，例如航迹预测，通过融合来自不同传感器的数据，可以更准确地预测目标的运动轨迹；身份识别则结合多种传感器的数据，提高辨识目标特性的能力；威胁估计则是通过对多源信息的分析，评估目标可能带来的威胁程度。 数据融合技术的发展历程表明，从20世纪70年代的初步研究到海湾战争期间的实际应用，再到现代，数据融合已经成为提升系统性能的关键技术。我国也在1973年开始关注这一领域，并在随后的年份中不断深入研究。 在数据融合处理的一般过程中，涉及目标状态估计和身份估计。目标状态估计通常采用集中式、分布式或综合式融合结构，而目标身份估计则依据数据融合的层次，可以是在数据级、特征级或决策级进行。这些结构和层次的选择取决于具体应用场景和需求，旨在优化信息的处理和利用，从而提高整个系统的效能。