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物联网中的传感器数据融合技术教程物联网（Internet of Things，简称IoT）是指通过互联网将各种物理设备连接起来，实现信息的交互和共享。
在物联网中，传感器扮演着重要的角色，负责采集和传输各种环境参数和物体状态的数据。
为了充分利用和分析这些海量的传感器数据，传感器数据融合技术应运而生。
本教程将介绍物联网中的传感器数据融合技术的基本概念、应用场景和常用方法。
一、传感器数据融合技术的基本概念传感器数据融合是指通过对来自不同传感器的数据进行处理和分析，获取更加准确和全面的信息。
传感器数据融合技术可以提高数据的可靠性、准确性和精确性，使得物联网系统更加智能化和高效化。
传感器数据融合技术涉及多个方面的知识，包括信号处理、统计学、模式识别等。
二、传感器数据融合技术的应用场景传感器数据融合技术在物联网中有广泛的应用场景。
举例来说，智能家居领域可以通过融合温湿度传感器、光照传感器和人体红外传感器的数据，实现智能化控制和节能管理。
智能交通领域可以通过融合摄像头、雷达和车载传感器的数据，实现交通流量监测和智能调度。
医疗健康领域可以通过融合心率传感器、血压传感器和体温传感器的数据，实现健康监测和疾病预防。
传感器数据融合技术有助于提高物联网系统的性能和可靠性，推动物联网在各个领域的应用和发展。
三、传感器数据融合技术的常用方法1. 数据预处理：传感器采集到的原始数据存在噪声和不确定性，需要进行预处理来提高数据的质量。
预处理的方法包括滤波、采样、去噪等。
滤波可以滤除数据中的噪声，提取出关键的信息；采样可以对数据进行降采样或者升采样，减少数据量或者保持数据的连续性；去噪可以通过数学模型或者统计方法，去除数据中的干扰和噪声。
2. 特征提取：在传感器数据中提取有用的特征，是数据融合的重要步骤。
特征可以是数据的统计特性、频域特性或者时域特性。
特征提取的方法包括小波变换、功率谱分析、小波包分析等。
通过提取特征，可以减少数据的维度，并保留重要的信息。
传感器网络中的数据融合技术在当今科技飞速发展的时代，传感器网络已经成为了获取和处理信息的重要手段。
传感器网络由大量分布在不同位置的传感器节点组成，这些节点能够感知周围环境的各种物理现象，如温度、湿度、压力、光照等，并将这些数据传输到中央处理单元。
然而，由于传感器网络中节点数量众多，且每个节点所采集的数据可能存在冗余和误差，如何有效地处理和融合这些数据，成为了一个关键的问题。
这就引出了我们今天要探讨的主题——传感器网络中的数据融合技术。
传感器网络中的数据融合，简单来说，就是将来自多个传感器的数据进行综合处理，以获得更准确、更完整和更有用的信息。
为什么我们需要进行数据融合呢？想象一下，如果每个传感器都独立地将其采集到的数据直接传输到处理中心，那么将会产生大量的冗余数据，这不仅会增加网络的通信负担，还可能导致处理中心的计算资源紧张。
而且，由于传感器本身可能存在误差或受到环境干扰，单独依靠某一个传感器的数据可能无法准确反映真实的情况。
通过数据融合，我们可以综合多个传感器的数据，相互补充和验证，从而提高数据的质量和可靠性。
数据融合技术可以在传感器网络的不同层次上进行。
在数据采集层，传感器节点可以对其采集到的原始数据进行本地处理和融合，例如去除明显的噪声和异常值。
在数据传输层，中间节点可以对来自多个相邻节点的数据进行融合，减少需要传输的数据量。
在数据处理层，中央处理单元可以对接收的来自整个网络的数据进行综合分析和融合，提取出有价值的信息。
在数据融合的过程中，有多种方法可以使用。
一种常见的方法是基于统计的融合。
例如，我们可以计算多个传感器数据的平均值、中位数或方差等统计量，来代表融合后的结果。
这种方法简单直观，但对于数据分布的假设较为严格。
另一种方法是基于决策的融合，每个传感器根据其采集到的数据做出一个初步的决策，然后通过某种决策规则（如多数表决、加权表决等）将这些决策进行融合。
还有基于神经网络的融合方法，利用神经网络的强大学习能力和非线性映射能力，对多传感器数据进行融合。
传感器网络中的数据融合研究近年来，随着物联网技术的快速发展，传感器网络在不同行业中得到了广泛应用。
然而，由于传感器节点的数量众多，会产生大量的重叠数据，这样会给数据的处理带来很大的复杂性。
因此，在传感器网络中进行数据融合成为了必须要解决的问题。
什么是传感器网络中的数据融合？在传感器网络中，由于节点的数量众多，节点采集到的数据会产生很大的冗余性。
因此，通过将多个重叠数据集成到一个完整的信息，可以提高数据正常性和精确性，从而归纳出现实情况的全貌。
传感器网络中的数据融合即是一种技术，用于从不同的传感器节点收集的数据中提取最终结果。
数据融合能够减小整个传感器网络的能耗和带宽占用，提高网络的稳定性。
数据融合的应用在现实生活中，数据融合主要应用于环境监测、设备监控和交通监控等领域。
例如，在环境监测方面，传感器网络通过多个传感器节点收集不同的数据，如温度、湿度、空气质量等，然后将这些数据融合起来，可以综合评估环境状况。
这样，环境管理人员可以根据这些信息及时采取相应的措施，维护良好的环境。
在设备监控方面，传感器网络通过收集设备的信息，然后将这些信息融合起来，以便对设备进行管理和维护。
通过数据融合得到的设备状态数据，可以帮助工作人员及时发现设备故障，以便及时维修，保证设备正常运行。
在交通监控方面，传感器网络可以通过收集车辆的信息，如车速、车型等，然后将这些信息进行融合，得出交通状况。
通过对交通状况的分析，可以对道路进行管理，缓解车辆拥堵，在应急情况下，可以及时救援。
数据融合的技术数据融合的核心技术是模型预测和算法。
模型预测能够减小传感器网络所收集到的数据，从而达到减少能耗和带宽占用的目的。
模型预测技术在传感器节点中采用贝叶斯预测、支持向量机等机器学习方法，以达到精确预测的效果。
算法主要处理传感器网络中的海量数据，包括过滤重复数据、压缩数据和提取有用数据等处理手段。
这些算法可提升数据通信效率、数据分析效率和节点能源利用效率。
传感器网络中的数据融合与分布式决策方法摘要：随着传感器技术的快速发展，传感器网络在科学研究、环境监测、医疗健康等领域扮演着越来越重要的角色。
然而，传感器网络中的数据量庞大，传输速率有限，随之而来的是数据处理和决策的挑战。
本文介绍了传感器网络中的数据融合与分布式决策方法，这些方法通过采集、处理分布在传感器节点上的数据，并利用分布式决策算法进行信息融合和决策制定，为传感器网络应用提供了可靠的数据处理和决策支持。
第一部分：传感器网络中的数据融合在传感器网络中，数据融合是一种将各个传感器节点收集到的原始数据进行处理和合并的技术。
数据融合可以减少冗余数据传输，提高网络的能效，并提供更加准确和可靠的数据分析结果。
数据融合的关键是如何合理地将不同传感器节点收集的数据进行融合。
目前广泛采用的数据融合方法包括加权融合、模型融合和概率融合等。
加权融合是一种简单有效的数据融合方法，它通过对各个传感器节点收集到的数据赋予不同的权重，然后对这些数据进行加权平均。
不同的权重可以反映传感器节点的可信度或者精度，从而更加准确地反映实际情况。
模型融合是一种基于模型的数据融合方法，它利用统计学模型和数据挖掘技术对传感器网络中的数据进行建模和分析。
通过建立合适的模型，可以更好地理解传感器数据之间的关联和规律，从而提高数据融合的准确性和可用性。
概率融合是一种基于概率理论的数据融合方法，它通过计算传感器节点的测量误差和观测误差的概率分布，来评估数据融合的可信度和准确性。
概率融合方法可以有效地处理传感器节点之间的不确定性和噪声，提高数据融合的鲁棒性和可靠性。
第二部分：传感器网络中的分布式决策方法在传感器网络中，分布式决策是一种利用传感器网络进行联合决策的方法。
由于传感器网络的节点分布广泛、资源受限、通信带宽有限等特点，传统的决策方法往往难以适应传感器网络的特殊需求。
分布式决策方法将决策过程分解为多个子任务，并将这些子任务分配给不同的传感器节点进行计算和决策，最后将结果进行合并，得到最终的决策结果。
物联网中的传感器数据融合与处理技术物联网（Internet of Things, IoT）作为信息技术和现实世界的结合，正在改变着我们的生活和工作方式。
在物联网中，传感器扮演着关键的角色，它们能够感知和收集环境中各种各样的数据。
然而，众多的传感器所收集的数据数量庞大且多样化，如何对这些数据进行融合和处理成为了一个重要的挑战和关注点。
本文将探讨物联网中的传感器数据融合与处理技术。
一、传感器数据融合技术传感器数据融合是指将来自多个传感器的数据进行整合和合并，以获得更准确、完整和可信的信息。
传感器数据融合技术可以分为以下几种类型。
1.1 时间融合时间融合是指将来自不同传感器的数据按照时间顺序进行整合，以保证数据的时序一致性。
这需要对传感器数据进行时间同步和时间戳标记，以便正确地对数据进行分析和处理。
1.2 空间融合空间融合是指将来自不同位置的传感器数据进行整合，以获取更全面的环境信息。
这需要对传感器的位置进行准确的测量和标定，并利用合适的算法将位置不同的传感器数据进行关联和融合。
1.3 特征融合特征融合是指将来自不同传感器的特征信息进行整合，以构建更准确的特征表示。
这需要对传感器数据进行特征提取和特征选择，并运用适当的算法将特征信息进行融合，提高数据的综合指标性能。
1.4 知识融合知识融合是指基于领域专家的知识和经验，对传感器数据进行先验约束和规则引入，以提高数据的可信度和决策效果。
这需要将专家知识转化为规则库或模型，并将其与传感器数据进行融合，以实现更智能化的数据处理和应用。
二、传感器数据处理技术传感器数据处理是指对融合后的传感器数据进行挖掘、分析和应用，以提取有用的信息和知识。
传感器数据处理技术可以分为以下几个方面。
2.1 数据清洗数据清洗是传感器数据处理的首要步骤，它消除了数据中的噪声、异常值和不一致性，以保证数据的质量和可信度。
数据清洗的方法包括滤波、去噪、插值等，能够提高数据的准确性和可用性。
目标探测中的多传感器数据融合在当今的科技时代，目标探测是众多领域中至关重要的一项任务，从军事防御到民用安防，从航空航天到智能交通，其应用范围广泛且不断拓展。
而在目标探测的过程中，多传感器数据融合技术正发挥着越来越关键的作用。
多传感器数据融合，简单来说，就是将来自多个不同传感器的信息进行综合处理和分析，以获取更全面、更准确、更可靠的目标探测结果。
为什么我们需要多传感器数据融合呢？这是因为单一传感器往往存在着各种局限性。
比如说，常见的光学传感器在光照条件良好的情况下能够提供清晰的图像，但在黑暗环境中或者遇到烟雾、沙尘等干扰时，其性能就会大打折扣。
而雷达传感器则不受光照和天气条件的影响，能够在远距离上探测到目标，但它对目标的细节信息获取能力相对较弱。
再比如，红外传感器能够检测到物体的热辐射，但对于温度相近的物体可能难以区分。
正是由于这些单一传感器的局限性，我们需要将它们结合起来，通过多传感器数据融合来弥补各自的不足，从而实现更优的目标探测效果。
多传感器数据融合的过程可以大致分为几个主要步骤。
首先是数据采集，这需要各个传感器按照预定的方式和频率获取目标相关的信息。
然后是数据预处理，对采集到的数据进行初步的清洗、校准和转换，以便后续处理。
接下来是特征提取，从预处理后的数据中提取出能够反映目标特征的关键信息。
在特征提取之后，就是数据融合的核心环节——融合算法的应用。
目前，常用的融合算法有很多种，比如加权平均法、卡尔曼滤波法、贝叶斯估计法等等。
这些算法各有特点，适用于不同的场景和数据类型。
加权平均法是一种比较简单直观的方法，它根据各个传感器的可靠性和重要性为其数据赋予不同的权重，然后进行加权平均得到融合结果。
这种方法计算简单，但对于传感器数据的动态变化适应性相对较弱。
卡尔曼滤波法则更适用于处理动态系统中的数据融合问题。
它通过建立系统的状态方程和观测方程，对目标的状态进行预测和更新，能够有效地处理噪声和不确定性。
传感器数据融合算法传感器数据融合算法（Sensor Data Fusion Algorithm）是一种用于将多个传感器获取的数据进行整合和分析的计算方法。
传感器数据融合算法可以提高数据的准确性和可靠性，并从中提取出更丰富的信息。
传感器数据融合算法的应用范围非常广泛，包括但不限于智能交通系统、无人驾驶技术、工业自动化、军事和安防领域等。
在这些领域中，传感器通常用于感知周围环境的物理量，如温度、湿度、压力、光强、声音等。
不同传感器可以提供不同方面的信息，但每个传感器都存在一定的误差或局限性。
传感器数据融合算法的目标就是综合多个传感器的数据，减小误差，并根据不同传感器的特点提取有效的信息。
在传感器数据融合算法中，常用的方法包括贝叶斯滤波、卡尔曼滤波和粒子滤波等。
贝叶斯滤波是一种基于概率论的推理方法，通过将传感器数据与先验信息进行比较，得出后验概率分布。
贝叶斯滤波可以用于估计目标的状态，例如位置、速度和姿态等。
卡尔曼滤波是一种递归的最优滤波方法，适用于线性系统和高斯噪声的情况。
它通过不断地更新估计值和协方差矩阵来实现对目标状态的估计。
粒子滤波则是一种基于蒙特卡洛方法的非线性滤波算法，通过使用一组随机样本（粒子）来近似目标的后验概率分布。
除了滤波算法，传感器数据融合算法还可以利用机器学习和人工智能的方法来提高数据融合的效果。
例如，可以使用神经网络来学习传感器之间的关系和权重，从而更准确地融合数据。
此外，还可以利用深度学习算法来进行特征提取和模式识别，从而进一步挖掘数据中的信息。
传感器数据融合算法在实际应用中有许多挑战和问题需要解决。
例如，如何选择合适的滤波算法和参数，如何处理传感器之间的不一致性和不确定性，以及如何处理传感器失效等情况。
此外，传感器数据融合算法还需要考虑传感器选择、布局和校准等方面的问题。
总结来说，传感器数据融合算法是一种用于整合和分析多个传感器数据的计算方法。
通过合理选择和使用滤波算法、机器学习和人工智能等技术，可以提高数据的准确性和可靠性，并从中提取更丰富的信息。
物联网中的传感器数据融合与处理技术物联网（Internet of Things，IoT）作为当前科技领域的热门概念，正逐渐渗透进我们的生活、工作和社会的方方面面。
在物联网应用中，传感器数据的融合与处理技术起着至关重要的作用。
传感器是物联网中的重要组成部分，通过感知物体的属性和环境的特征，将其转化为电信号或其他形式的输出信号。
传感器数据的融合与处理技术旨在将各个传感器收集到的数据进行整合和分析，从而获取更加全面、准确的信息。
首先，传感器数据融合技术能够解决传感器数据的异构性和不确定性问题。
在物联网中，不同类型的传感器会产生不同种类、不同格式的数据。
传感器数据融合技术可以将这些异构的数据进行集成，转化为统一的数据格式，使其可以进行有效的比较和分析。
同时，传感器数据具有不确定性，包括噪声、不完整性和不精确性等因素。
传感器数据融合技术可以通过有效的算法和模型，对不确定的数据进行合理的处理和修正，提高数据的准确性和可靠性。
其次，传感器数据融合技术可以实现对大规模传感器网络中的数据进行高效的处理和管理。
在物联网中，传感器数量庞大，在不同地点分布，每个传感器都会产生大量的数据。
传感器数据融合技术可以通过分布式数据处理和存储技术，将大规模的传感器数据进行有效的压缩和存储，提供高效的查询和检索能力。
同时，传感器数据融合技术还可以通过数据压缩和聚合等方法，减少数据的冗余和重复，提高数据处理的效率和速度。
另外，传感器数据融合技术还可以实现对传感器网络中数据的实时监测和分析。
物联网中的传感器往往需要实时地对环境进行感知和监测，例如温度、湿度、压力等。
传感器数据融合技术可以通过实时数据采集和处理，实现对环境变化的实时监测和分析，及时发现异常情况并采取相应的措施。
同时，传感器数据融合技术还可以结合机器学习和人工智能等技术，对传感器数据进行模式识别和预测分析，提供更加精准的预测和决策支持。
最后，传感器数据融合技术还可以实现对物联网系统的智能化和自适应性。
传感器数据融合的三种方法传感器是一种能够采集物理、化学或其他特定类型的数据信息的设备。
在现代工业技术中，传感器被广泛应用于各种领域，包括医疗保健、农业、汽车工业、航空航天、智能家居等等。
不同传感器的数据往往是不完全、不准确、不一致的，而且常常存在数据冲突的情况。
为了更好地利用传感器数据，提高系统的精度和可靠性，需要采用数据融合技术来将不同传感器的数据进行处理。
传感器数据融合技术是指从多个传感器中获得相应的信息，并将其合并为一个单一的、一致的信息源的过程。
说人话就是融合多个传感器提供的信息，得到更准确、更全面的数据。
目前应用比较广泛的传感器数据融合方法主要有三种：基于模型的融合、基于规则的融合和基于统计的融合。
下面将对这三种方法进行详细介绍。
1. 基于模型的融合基于模型的融合是利用系统的物理模型来实现传感器数据融合的方法。
它需要对系统进行建模，包括模型的物理结构和所需的输入输出。
然后利用传感器数据与物理模型预测的值进行对比，不断调节模型参数，使其逐渐趋近于真实值。
该方法的优点是能够有效地处理复杂的数据和系统，具有较高的精度和可靠性。
该方法需要精确的物理模型和足够的先验知识，也需要在较长时间内监测和更新系统模型，因此需要大量的计算和存储资源。
基于规则的融合是一种通过规则和逻辑实现传感器数据融合的方法。
通过制定一系列的规则和逻辑，对多个传感器采集的信息进行分类、关联和合并，得到一个更加全面、准确的结果。
该方法的优点是适用范围广，可以很好地处理不同传感器之间的数据冲突和错误。
该方法需要大量的先验知识和专家经验，对规则的制定和更新都需要进行人工操作，因此具有一定的复杂度和局限性。
基于统计的融合是一种利用概率、统计学方法对传感器数据进行融合的方法。
它通过对不同传感器提供的数据进行概率分析和统计计算，得到更为全面、准确的结果。
该方法的优点是适用范围广、计算速度快、具有较高的鲁棒性和适应性。
该方法需要大量的样本数据和数学模型，并且对传感器的精度和误差模型需要较高的要求，因此在实际应用中需要进行实验验证和参数调整。
传感器数据融合技术数据融合也称为信息融合，是将来自多个传感器或多源的信息进行综合处理，从而得出更为全面、准确和可靠的结论。
数据融合出现于2 0世纪7 0年代，源于当时军事领域的需要，称为多源相关、多传感器混合数据融合，并于20世纪80年代建立其技术。
美国是数据融合技术起步最早的国家，在随后的十几年时间里各国的研究开始逐步展开，并相继取得了一些具有重要影响的研究成果。
和国外相比, 我国在数据融合领域的研究起步较晚。
海湾战争结束以后，数据融合技术引起国内有关单位和专家的咼度重视。
一些咼校和科研院所相继对数据融合的理论、系统框架和融合算法展开了大量研究，但基本上处于理论研究的层次，在工程化、实用化方面尚未取得有成效的突破，许多关键技术问题尚待解决。
多传感器数据融合是人类和其他生物系统中普遍存在的一种基本功能。
人类本能地具有将身体上的各种功能器官所探测到的信息与先验知识进行融合的能力，以便对周围的环境和正在发生的事件作出估计。
多传感器数据融合的基本原理就像人脑综合处理信息的过程一样，它充分利用多个传感器资源，通过对这些传感器及其获得信息的合理支配和使用，把其在时间或空间上的冗余或互补信息依据某种准则来进行综合，以获得被测对象的一致性解释或描述，使该系统由此而获得比它的各组成部分的子集所构成的系统具备更优越的性能。
具体而言，多传感器数据融合基本原理如下：1）多个不同类型的传感器获取目标的数据；2）对输出数据进行特征提取，从而获得特征矢量；3）对特征矢量进行模式识别，完成各传感器关于目标的属性说明；4）将各传感器关于目标的属性说明数据按同一目标进行分组，即关联；5）利用融合算法将每一目标各传感器数据进行合成，得到该目标的一致性解释与描述。
在各种系统中，靠单一的传感器不能满足对目标、环境的识别和控制的要求。
若对不同传感器采集的数据单独、孤立地进行加工，不仅会导致数据处理工作量的剧增，而且割断了各传感器数据之间的有机联系，丢失数据有机组合蕴涵的特征，造成数据资源的浪费。
因此，要对多传感器的数据进行综合处理即数据融合，从而得出更为准确、可靠的结论，使系统圆满地完成各种操作任务。
归纳起来，多传感器数据融合的主要特点有：1）提高了对环境描述的能力；2）提高了系统的分辨能力和运行效率；3）提高了系统的可靠性和容错能力；4）在时间上和空间上扩展了观测的范围；5）增强了数据的可信度并降低了系统成本。
由于数据的多样化，所以需要按照数据的类型和采集方式或工程需求等特点，根据具体问题及特定对象建立自己的融合层次。
针对其在军事上的应用将数据融合划分为检测层、位置层、属性层、态势评估和威胁估计；根据数据融合功能的抽象层次和数据流通方式及传输形式，把数据融合分为高层次和低层次处理等。
可见，数据融合层次的划分没有统一标准，一般来说目标属性级融合有三种基本结构：数据层融合、特征层融合和决策层融合结构。
数据层融合一一这是最低层次的融合。
它首先将全部传感器的观测数据直接融合，然后对融合的数据进行特征提取和特征说明，并进行判断识别。
这便要求传感器是同质的，若多个传感器是异质的，那么数据只能在特征层或决策层进行融合。
其优点是能保持尽可能多的现场数据，提供其他融合层次所不能提供的细微信息。
特征层融合一一这是中间层次的融合。
在这种方法中，每个传感器观测目标，并从观测数据中提取有代表性的特征，获得特征矢量，而后融合这些特征矢量，并做出基于联合特征矢量的属性说明。
特征层融合是从传感器提供的原始数据中进行特征提取，因此，在融合前进现了一定的数据压缩，有利于实时处理，但由于数据的丢失使其准确性有所下降。
决策层融合--- 这是最高层次的融合。
在这种方法中，每个传感器观测目标，并将采集的信息进行特征提取，产生特征矢量，完成关于目标的说明，然后对各自传感器的说明结果进行融合，得到目标的一致性解释与描述。
这种融合方式具有好的容错性和实时性，可以应用于异质传感器，而且在一个或多个传感器失效时也能正常工作，其缺点是预处理代价高。
由于对传感器的数据进行了浓缩，这种方法产生的结果相对而言最不准确，但它对通信带宽的要求最低传感器1 *特征提取传感器2 *特征提取传感關3 *特征提取传感器n *特征提取关联教据层融合特征M融合决策広融合数据融合的不同层次对应不同的算法，传统算法为数据融合技术奠定了不可或缺的理论基础，但近年来出现的一些新的基于统计推断、人工智能以及信息论等新方法，正成为推动数据融合技术向前发展的重要力量。
下面我们重点谈一下证据组合方法进行多传感器数据融合。
贝叶斯估计法是融合静态环境中多传感器低层数据的一种常用方法，其信息描述为概率分布，适用于具有可加高斯噪声的不确定性信息。
证据理论法是贝叶斯方法的推广，但比贝叶斯法具有更多优点, 贝叶斯方法需要先验概率，而运用证据理论法可以巧妙的解决这一问题，它是一种不确定情况下进行推理的强有力方法。
多传感器数据融合最初是围绕军用系统开展研究的，此后，该项技术在军事和非军事领域的工程应用日益拓宽。
在军事上它已经应用到海上监视、空- 空防御和地- 空防御、战场侦察、监视和目标捕获、战略防御与告警等领域。
同时，在非军事领域也得到了广泛应用，如智能机器人、监测、交通管制、遥感、辅助医疗检测和诊断、工业控制领域等。
多传感器数据融合在以下领域具有十分重要的应用价值和广阔的应用前景：1. 海上监视一个临海的国家，领土和领海都是其神圣不可侵犯的地方。
对领海的防御，实际上就是对一个国家前沿阵地的防御，因此，每个主权国家都非常重视对领海的防御。
海上防御，首先就是海上监视，主要对海上目标进行探测，跟踪和目标识别，以及对海上事件和敌人作战行动进行监视。
海上监视对象，包括空中、水面和水下目标，如空中的各类飞机、水面的各种舰船及水下的各类潜艇等。
这些平台上可能装有各种类型的传感器，最常见的是潜艇上的声纳、飞机和舰船上的雷达及丫射线探测仪等。
当然，人们也可从目标的识别结果来判断这些平台所携带的武器和电子装备。
2.空-空和地- 空防御空-空和地-空防御系统是专门对进入所管辖空域的各类目标进行探测、跟踪和目标识别的系统。
其监视对象主要是进入所管辖领域的各类飞机、反飞机武器和传感器平台等。
希望要以较高的探测概率发现目标，要对所发现的目标进行连续跟踪，不仅能够识别出大、中、小飞机，而且最好能够识别出目标的种类。
监视范围大约由几千米到几百千米，所采用的传感器主要有雷达（RADA）红外（IR），激光（LASER，无线电子支援测量系统（ESM,敌我识别（IFF）传感器，光电（EO传感器等。
3.战略预警和防御战略预警和防御的任务是探测和指示即将到来的战略行动迹象，探测和跟踪弹道导弹及弹头。
它包括对敌人军事行动的观测，甚至非军事行动的政治活动。
防御和监视范围为全球各个角落，所采用的传感器包括卫星、飞机和陆基的各种传感器，主要捕获世界各地的各种电磁探测、火箭的尾焰、核辐射和再入弹头的热辐射等。
4. 机器人控制目前，一个功能较强的智能机器人通常配置有立体视觉、听觉、距离和接近觉传感器、力/ 力矩传感器、多功能触觉传感器等。
多传感器系统采得的信息将大大增加，而这些信息在时间、空间、可信度、表达方式上各不相同，这些对信息的处理和管理工作提出了新的要求。
若对各种不同的传感器采集的信息进行单独、独立地加工不仅会导致信息处理工作量的增加，而且切断了各传感器信息间的内在联系，丢失信息有机组合可能蕴含的有关环境特征，从而造成信息资源的浪费。
从另一方面看，由于传感器感知的是同一环境下不同（或相同）侧面的有关信息，所以这些信息的相关是必然的，由此，多传感器系统要求采用与之相应的信息综合处理技术，以协调各传感器间的工作。
5. 医疗诊断无论是中医的“望、闻、问、切” ，还是西医的“视、触、叩、听”，都说明医疗诊断是多种信息的融合。
而近年来随着大量高新技术的发展和应用，各种医疗设备获得的医学图像可以非常直观的方式展示人体內部的形态结构或有关生理参数的空间分布，成为近代医学中的一种不可缺少的诊断手段。
由于各种医学设备的成像原理不同，得到的图像所体现的信息也不同，而把配准后的不同图像进行融合，可得到单独任何一幅图像无法获得的信息。
如CT 图像和MRI 图像的融合，CT对密度差异较大的组织效果好，MRI可很好地识别软组织，所以CT 与MRI 医学图像融合具有广泛的临床应用价值。
6. 遥感遥感应用主要是对地面目标或实体进行监视、识别与定位。
其中包括对自然资源，如水力资源，森林资源和矿产资源等的调查与定位；对自然灾害、原油泄漏、核泄漏、森林火灾和自然环境变化进行监测等。
例如一个农业资源监视系统，不仅可以对农作物的生产情况、种植面积、是否发生病虫害等进行监测和了解，而且还可以对农作物进行估产；一个气象卫星上的遥感传感器要全天候地对天气与气候变化进行监测、预测，还要实时获得气象云图。
遥感使用的传感器主要有合成孔径雷达，主要是一些利用多谱传感器的图像系统，在利用多源图像进行融合时，要利用像素级配准。
最典型的两个例子，如NASA（美国国家航空航天局）使用的用于监视地面情况的地球资源卫星及考察行星和太阳系的宇宙探测器哈勃（Hubble）航空望远镜。
数据融合的关键问题是: 数据转换、数据相关技术、态势数据库、融合推理和融合损失等。
1. 数据转换由于各传感器输出的数据形式、对环境的描述和说明等都不一样数据融合中心为了综合处理这些不同来源的信息, 首先必须把这些数据转换成相同的形式、相同的描述和说明之后, 才能进行相关处理。
数据转换的难度在于, 不仅要转换不同层次之间的信息,而且同样需要转换对环境或目标的描述或说明的不同之处和相似之处（目标和环境的先验知识也难以提取）。
即使是同一层次的信息, 也存在不同的描述或说明。
另外,坐标的变换是非线性的, 其中的误差传播直接影响数据的质量和时空校准;传感器信息异步获取时, 若时域校准不好, 将直接影响融合处理的质量。
2. 数据相关技术数据相关的核心问题是如何克服传感器测量的不精确性和干扰等引起的相关二义性, 即保持数据的一致性; 如何控制和降低相关计算的复杂性, 开发相关处理、融合处理和系统模拟的算法和模型。
3. 态势数据库态势数据库可分为实时数据库和非实时数据库。
实时数据库的作用是把当前各传感器的测量数据及时提供给融合推理, 并提供融合推理所需要的各种其它数据。
同时也存贮融合推理的最终态势/ 决策分析结果和中间结果。
非实时数据库存贮传感器的历史数据、有关目标的和环境的辅助信息以及融合推理的历史信息。
态势数据库所要解决的难题是容量要大,搜索要快, 开放互联性好,并具有良好的用户接口因此要开发更有效的数据模型、新的有效查找和搜索机制（如启发式并行搜索机制）以及分布式多媒体数据库管理系统等。
