多传感器数据融合概述

多传感器数据融合概述

本文档是《多传感器数据融合》章节的概述部分，系统介绍了数据融合技术的起源、目的、定义、特性及优点。文档从人类感知系统的类比出发，阐述了多传感器数据融合作为智能信息处理核心技术的理论基础和工程价值。

核心内容

• 数据融合的起源：20世纪70年代出现，80年代成为专门技术，90年代形成研究高潮。源于人类模仿自身信息处理能力的需求，旨在发挥多传感器的互补性和冗余性。
• 数据融合的目的：通过数据组合推导出更多信息，获得最佳协同作用，消除单个传感器的局限性，最终构造高性能智能化系统。
• 数据融合的定义：充分利用不同时间与空间的多传感器信息资源，采用计算机技术对多传感器观测信息进行自动分析、综合、支配和使用，获得对被测对象的一致性解释与描述。
• 数据融合的特性：包括时间性（按时间先后融合）、空间性（按空间位置融合）和系统性（强调整体概念和协调）。
• 数据融合的优点：准确性、全面性、冗余性、容错性、互补性、可靠性、实时性和经济性。

关键概念

本文档引入了数据融合的三个信息抽象层次：数据层（像素层）、特征层和决策层（证据层），为后续章节的深入讨论奠定了基础。