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://blog.sciencenet.cn/blog-489553-451619.html
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