数据融合的基本原理（二）：态势数据库与融合计算

数据融合的基本原理（二）：态势数据库与融合计算

本文档是《多传感器数据融合》第17.2节“数据融合的基本原理”的第二部分，重点阐述数据融合系统中的两个核心子系统：态势数据库和融合计算。

态势数据库

态势数据库是数据融合系统的数据管理核心，分为实时数据库和非实时数据库两类。

• 实时数据库：负责将当前各传感器的观测结果及时提供给融合中心，提供融合计算所需的各种数据，同时存储融合处理的最终态势/决策分析结果和中间结果。
• 非实时数据库：存储各传感器的历史数据、有关目标和环境的辅助信息以及融合计算的历史信息。

态势数据库的设计要求包括：容量大、搜索快、开放互联性好，且具有良好的用户接口。开发更有效的数据模型、新的有效查找和搜索机制以及分布式多媒体数据库管理系统，是数据融合系统需要解决的重要问题。

融合计算

融合计算是多传感器数据融合系统的核心技术，涉及以下四个主要问题：

1. 验证与分析：对多传感器的相关观测结果进行验证、分析、补充、取舍、修改和状态跟踪估计。
2. 综合与处理：对新发现的不相关观测结果进行分析和综合。
3. 态势生成与更新：生成综合态势，并实时地根据多传感器观测结果通过数据融合计算对综合态势进行修改。
4. 决策分析：进行态势决策分析。

针对复杂的环境和目标变动，在难以获得先验知识的前提下，建立具有良好稳健性和自适应能力的目标机动与环境模型，以最简单的融合计算方法达到融合系统要求，是任何数据融合系统都必须认真考虑的主要内容。

本文档是对数据融合功能模型的补充和细化，将融合计算作为数据融合系统的核心技术环节进行了具体化描述。