博文
信息融合——手记
||||
摘自中国科技大学博士论文
1、信息融合的描述：
信息融合是一种形式框架，过程是用数学方法和技术工具综合不同源信息，目的是得到高品质的有用信息。
*个人浅见：信息融合是一种处理过程，利用数学方法和技术工具综合不同源信息，相互组合，凝炼，提取有应用价值的信息。
2、信息融合的历程：
①20世纪70年代末出现。
②20世纪90年代广泛采用。
③信息融合的发展在1991年海湾战争后得到美国政府的大力支持，在理论和技术层面发展迅速，并有重大的应用。
④2000年以来，在各领域相继发展，研究进一步加深。
3、信息融合存在的主要问题;
①未形成基本的理论框架和有效的广义模型和算法。
②关联的二义是信息融合中的主要障碍。
③融合系统的容错性和稳健性没有得到很好的解决。
④对信息融合的具体方法的研究尚处在初步阶段。
⑤信息融合系统的评估，还未有整体性的方法和量化标准。
⑥面向复杂系统的信息融合问题还未有行之有效的解决方法。
4、信息融合一般分为五个层次（普遍认为下的）：数据级、特征级、决策级、态势估计、威胁估计。后两个层次主要用于军事目的。
①数据级融合：指直接在采集到的原始数据层上进行融合，并从融合的数据中提取特征向量，进行判断识别。（优点：信息的粒度细微，信息详细。缺点：信息量大，处理代价高。信息的不确定性，不完备性和不稳定性对融合后的数据影响大，同时对通信的要求高。）
②特征级融合：属于中间层次，现对来自传感器的原始信息进行特征提取，然后对特征信息综合分析处理。（优点：实现了信息的压缩，有利于实时处理，能够为决策最大限度地提供所需要的特征信息。）
③决策级融合：属于高层次融合，其结果为检测、控制、指挥、决策提供依据。从具体决策问题出发，充分利用特征级融合的最总结过，直接针对具体决策目标，融合结果往往是目标的全貌机器分类和识别，在认知的水平上直接影响决策水平。（优点：处理代价低，有很高的灵活性，通信量小，抗干扰能力强；具有容错性；对传感器的依赖性小，能有效地反映环境或目标各个侧面的不同类型信息。缺点：首先要对原传感器的信息进行预处理以获得各自的判定结果，所以预处理代价高）
④态势估计融合：属于更高层次的融合，可以推断未来将要发展的状态和趋势，为预决策和预控制提供了参考。
⑤威胁估计融合：属于最高层次的融合，针对敌方或者不良环境，抑或突发性的事件做估计，预防不利事件的发生。
注：仅供参考
https://m.sciencenet.cn/blog-489553-451619.html
上一篇：态势感知的相关内容
下一篇：π-演算(pi-calculus)
扫一扫，分享此博文