多传感器数据融合手册多传感器数据融合概念
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发布时间：2024-09-17 21:48
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时间：2024-09-20 15:43
数据融合，也称作信息融合或多传感器数据融合，是一项复杂且动态的技术。对于其定义，目前尚无统一的描述，但随着技术的进步，我们可以概括为：它是通过计算机技术，整合不同时间与空间来源的多传感器数据，对连续获取的观测数据进行分析、综合，遵循特定准则，以求得对被测对象的统一理解和描述。目标是提升系统的决策能力和估计精度，使其获取比单个传感器更丰富的信息。
多传感器数据融合的原理类似于人脑处理信息，关键在于整合和优化多个传感器的资源。首先，多个类型的传感器（有源或无源）共同收集目标数据；其次，对传感器的输出数据，如离散或连续的数据，进行特征提取和变换，形成代表观测的特征矢量；接着，运用模式识别技术，如聚类或自适应神经网络，将这些矢量转化为目标的描述；然后，将来自不同传感器的信息关联起来，以便于后续的融合；最后，通过融合算法，将所有关于同一目标的数据整合，得到一致性和描述性结果。
扩展资料
《多传感器数据融合手册》一书于2008年5月由电子工业出版社翻译、出版发行，该书为数据融合系统设计人员、研究人员和使用人员提供了独特的、全面的、最新的资料，包括五个部分，其突出特点是：详尽介绍了数据融合的基本术语和模型；阐述了数据关联，目标跟踪和识别的先进技术；介绍了数据融合系统开发的实际问题，包括需求分析、系统工程、算法选择、数据库设计、人机接口和性能评估；介绍了数据融合技术的广泛应用，包括DoD、NASA、DARPA以及复杂机械系统的基于状态的监控等应用；介绍了一些数据融合资源和Web站点。
