西安电子科大详解：多传感器数据融合解决复杂环境挑战

多传感器数据融合是一种先进的信息技术，它通过集成多个传感器收集的信息，实现对复杂环境中目标的精确定位、识别和威胁评估。这一技术在现代军事、航空、自动驾驶等领域具有重要意义。它的应用范围广泛，包括航迹预测、身份识别、威胁估计以及多光谱图像分析，如车辆识别。 在多传感器数据融合中，其核心概念是将不同来源、时间与空间的传感器数据进行有效整合，利用计算机技术进行实时分析和综合处理，以消除噪声、提高数据精度，并得出关于目标一致性的解释。这种融合不仅关注于多个传感器对同一目标的测量（如位置、速度等），而且强调通过相关性分析来优化信息的整合，确保状态估计、身份确认的准确性。 技术发展上，从20世纪70年代起，随着海湾战争的爆发，数据融合技术逐渐引起重视。我国也在1973年的声纳信息融合研究中迈出了关键一步，并在随后的专题会议上进一步探讨了该技术。如今，位置估计和身份识别已成为数据融合技术的核心部分，特别是在现代战争中，如无人机、智能监控等场景，数据融合的作用愈发凸显。 数据融合处理通常包括以下几个步骤：首先，构建多传感器数据融合体系结构，这包括集中式、分布式和综合式等多种模式，分别针对目标状态和身份估计设计不同的融合策略。集中式结构可能依赖中心节点进行数据整合，而分布式则允许传感器直接通信并自主决策；综合式则是结合两者优点，提供更灵活的融合方式。在数据级、特征级和决策级的融合结构中，分别关注原始数据、特征提取后的数据以及最终决策阶段的信息整合。 多传感器数据融合技术通过解决单传感器面临的环境复杂、目标多变和可靠性问题，提升了系统的整体性能，对于提高感知精度、保障任务执行效率和安全性具有不可替代的价值。随着科技的进步，数据融合技术还将持续发展，以适应更多领域的需求。