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五个融合工作机制在现代社会，随着经济全球化和信息技术的快速发展，不同领域、不同行业之间的交叉和融合已经成为一种趋势。
为了更好地适应这一趋势，提高工作效率和创新能力，我们需要建立五个融合工作机制，即组织融合、资源融合、业务融合、信息融合和文化融合。
本文将围绕这五个方面进行阐述。
一、组织融合组织融合是指在组织内部打破部门壁垒，实现跨部门协作和资源共享。
通过组织融合，可以消除内部沟通障碍，提高工作效率，同时增强组织的灵活性和适应性。
为了实现组织融合，需要建立完善的沟通机制和协作流程，鼓励员工积极参与跨部门项目，加强团队建设，培养协作精神。
二、资源融合资源融合是指将不同领域的资源进行整合和优化，实现资源的共享和互利共赢。
通过资源融合，可以充分发挥资源的最大效益，降低成本，提高经济效益和社会效益。
为了实现资源融合，需要积极寻找合作伙伴，发掘共享资源，建立资源库和共享平台，加强资源的整合和配置。
三、业务融合业务融合是指将不同行业的业务流程进行整合和创新，实现业务流程的优化和升级。
通过业务融合，可以提高业务流程的效率和灵活性，增强企业的竞争力和创新能力。
为了实现业务融合，需要深入了解市场需求和行业发展趋势，积极探索新的商业模式和业务流程，加强业务创新和跨界合作。
四、信息融合信息融合是指将不同来源的信息进行整合和利用，实现信息的共享和最大化利用。
通过信息融合，可以提高信息的准确性和完整性，帮助企业做出更加科学和合理的决策。
为了实现信息融合，需要建立完善的信息采集、整理、分析和利用体系，加强信息的共享和安全保障。
五、文化融合文化融合是指在不同的文化背景中寻找共通之处，实现文化的交流与融合。
通过文化融合，可以增强企业文化的包容性和多元性，激发员工的创造力和凝聚力。
为了实现文化融合，需要尊重不同文化的特点和价值，积极开展文化交流活动，促进员工之间的文化理解和认同。
同时，还要注重培养员工的人文素养和跨文化沟通能力，提高企业的文化软实力。
按信息融合处理层次分类
1. 数据级融合，就好像把各种食材直接放在一起煮，形成一锅大杂烩！比如说在智能交通里，把不同传感器收集到的车辆速度、位置等原始数据直接融合在一起，哇，那信息量可老大了！
2. 特征级融合呢，好比把食材先切成各种形状，再组合起来。
比如说人脸识别系统中，把眼睛、鼻子等特征提取出来然后融合，这多厉害呀，能更精准地识别呢，不是吗？
3. 决策级融合啊，那简直就是多个大厨对一道菜各抒己见，最后综合出最佳决策！比如在医疗诊断中，不同医生根据各自的判断给出建议，综合起来得出最合理的诊断结果，是不是超级神奇！
4. 数据级融合不就是收集信息的宝藏嘛，像采集不同地区的天气数据然后融合一起，这样天气预报不就能更准确了嘛，多牛啊！
5. 特征级融合就如同拼图游戏，把那些重要特征拼起来，你看图像识别不就是这样嘛，把各种特征融合起来就能识别出物体啦，多有意思！
6. 决策级融合类似大家一起投票选班长，综合每个人的选择得出最终的那个人！就像在股票投资里，综合各种分析来决定买卖哪只股票呢。
7. 数据级融合是基础呀，没有它怎么行呢，就像建房子没砖头一样！比如各种环境监测数据的融合，那可是环境保护的重要依据呢。
8. 特征级融合是提升准确性的关键呀，不这么做很多事可不好办呢！想想语音识别，如果不融合各种声音特征，能那么准确识别我们说的话吗？
9. 决策级融合绝对是智慧的结晶呀！就好像多个诸葛亮一起出谋划策，最后总能得出最佳方案。
比如企业的战略决策，融合各方面的意见才能让企业走得更稳更远呀！总之，这三种层次的信息融合都各有千秋，都非常重要！。
信息融合课课例特点信息融合课是一门涉及多个学科领域的课程，旨在将不同来源、不同类型的信息进行整合和分析，以产生更深入、更全面的理解。
以下是一个关于信息融合课的课例特点的描述。
1. 多源信息：信息融合课的特点之一是涉及多个来源的信息。
例如，一节关于环境问题的课程可能涉及来自科学研究、政府报告、媒体报道和公众意见的信息。
这些不同来源的信息可以提供不同的观点和角度，帮助学生形成全面的认识。
2. 多类型信息：除了多源信息外，信息融合课还涉及多种类型的信息。
这些信息可以包括文字、图表、图像、音频和视频等。
通过整合不同类型的信息，学生可以更好地理解和分析问题。
3. 多学科知识：信息融合课通常涉及多个学科领域的知识。
例如，在一节关于气候变化的课程中，学生可能需要了解地球科学、气候科学、经济学和政治学等多个学科的知识。
这种跨学科的知识有助于学生综合理解和分析问题。
4. 问题导向：信息融合课的设计通常以问题为导向。
课程会给出一个具体的问题或挑战，要求学生通过整合和分析信息来回答或解决问题。
这种问题导向的学习可以培养学生的批判性思维和问题解决能力。
5. 合作学习：信息融合课鼓励学生之间的合作学习。
学生可以在小组中共同整合和分析信息，提出问题和解决方案。
这种合作学习可以促进学生的互动和合作能力。
6. 创造性思维：信息融合课培养学生的创造性思维能力。
学生需要从不同的信息来源中提取关键信息，进行整合和分析，并形成自己的观点和解决方案。
这种创造性思维能力对学生的终身学习和职业发展都有很大的价值。
7. 实践应用：信息融合课注重将学习与实践相结合。
学生不仅要学习理论知识，还要将其应用到实际问题中。
例如，在一节关于可持续发展的课程中，学生可能需要通过整合和分析信息，提出一项可行的可持续发展计划。
8. 反思和评估：信息融合课强调学生的反思和评估能力。
学生需要反思他们整合和分析信息的过程，评估自己的解决方案的有效性和可行性。
这种反思和评估能力有助于学生不断改进和提高自己的学习和解决问题的能力。
信息融合综述信息融合是一种将多个来源的信息进行整合和合并的过程。
它可以是从不同的传感器收集到的数据，也可以是从多个不同的信息源中获取的数据。
信息融合旨在提高最终输出结果的准确性和可靠性。
在各种领域，如计算机视觉、机器学习、无线通信等中都广泛应用了信息融合技术。
信息融合的方法和技术有很多种，并且随着技术的发展和应用领域的不同，不断有新的方法和技术被提出。
以下是一些常见的信息融合技术：1. 数据融合：数据融合是将来自多个传感器或数据源的数据进行合并和整合，以提高数据质量和准确性。
常见的方法包括数据插补、数据降噪和数据关联。
2. 特征融合：特征融合是将来自多个特征源的特征进行合并和整合，以提取更具信息量的特征表示。
常见的方法包括特征加权、特征选择和特征组合。
3. 决策融合：决策融合是将多个决策结果进行合并和整合，以生成一个更可靠和准确的决策结果。
常见的方法包括投票法、加权法和模型融合。
4. 模型融合：模型融合是将多个模型进行合并和整合，以提高模型的准确性和泛化能力。
常见的方法包括集成学习、堆叠模型和深度学习中的网络融合。
信息融合的应用领域非常广泛，包括智能交通系统、物联网、远程监测和医疗诊断等。
在智能交通系统中，信息融合可以将来自不同传感器的交通数据进行整合，以提供实时的交通状况和导航信息。
在物联网中，信息融合可以将来自多个传感器和设备的数据进行整合，以提供更丰富和准确的物联网服务。
在远程监测中，信息融合可以将来自不同监测设备的数据进行合并，以提供更全面和可信的监测结果。
在医疗诊断中，信息融合可以将来自不同医学影像设备的数据进行整合，以提供更精确和可靠的诊断结果。
信息融合是一项重要的技术，它可以将多个来源的信息进行整合和合并，以提高准确性和可靠性。
随着技术的不断发展和应用领域的扩大，信息融合的方法和技术也在不断地演进和完善。
信息融合优质课教案--【教学参考】第一章：信息融合概述1.1 信息融合的定义解释信息融合的概念和内涵强调信息融合在现代社会的重要性1.2 信息融合的类型与方法介绍不同类型的信息融合（如数据融合、图像融合、语音融合等）讲解各种信息融合的方法和技巧1.3 信息融合的应用领域探讨信息融合在各个领域的应用案例分析信息融合在各领域的发展趋势和前景第二章：数据融合技术与应用2.1 数据融合的基本原理介绍数据融合的基本原理和方法解释数据融合的关键技术和算法2.2 数据融合的方法与策略探讨数据融合的不同方法和策略分析各种方法的优缺点和适用场景2.3 数据融合的应用案例列举数据融合在不同领域的应用案例分析数据融合在各领域的实际效果和价值第三章：图像融合技术与应用3.1 图像融合的基本原理介绍图像融合的基本原理和方法解释图像融合的关键技术和算法3.2 图像融合的方法与策略探讨图像融合的不同方法和策略分析各种方法的优缺点和适用场景3.3 图像融合的应用案例列举图像融合在不同领域的应用案例分析图像融合在各领域的实际效果和价值第四章：语音融合技术与应用4.1 语音融合的基本原理介绍语音融合的基本原理和方法解释语音融合的关键技术和算法4.2 语音融合的方法与策略探讨语音融合的不同方法和策略分析各种方法的优缺点和适用场景4.3 语音融合的应用案例列举语音融合在不同领域的应用案例分析语音融合在各领域的实际效果和价值第五章：信息融合的未来发展趋势5.1 信息融合技术的发展趋势探讨信息融合技术的未来发展趋势分析可能出现的新技术和方法5.2 信息融合应用的发展趋势分析信息融合在各领域的应用发展趋势探讨可能出现的新应用领域和场景5.3 信息融合面临的挑战与解决方案指出信息融合面临的主要挑战和问题提出可能的解决方案和对策第六章：信息融合的系统设计与实现6.1 信息融合系统的设计原则介绍信息融合系统设计的基本原则和标准强调系统设计中需要注意的问题和挑战6.2 信息融合系统的架构与组件讲解信息融合系统的常见架构和组件分析各个组件的功能和相互作用6.3 信息融合系统的实现与优化探讨信息融合系统的实现方法和步骤讲解如何对系统进行性能优化和维护第七章：信息融合在国家安全领域的应用7.1 国家安全与信息融合的关系探讨信息融合在国家安全领域的重要性分析信息融合在国家安全中的应用案例7.2 信息安全与信息融合讲解信息融合在信息安全领域的应用探讨信息融合在网络安全中的作用和价值7.3 情报分析与信息融合分析信息融合在情报分析中的应用探讨信息融合在情报分析中的优势和挑战第八章：信息融合在商业领域的应用8.1 信息融合在市场营销中的应用讲解信息融合在市场营销领域的应用探讨信息融合在市场营销中的优势和挑战8.2 信息融合在供应链管理中的应用介绍信息融合在供应链管理领域的应用分析信息融合在供应链管理中的作用和价值8.3 信息融合在商业智能中的应用探讨信息融合在商业智能领域的应用分析信息融合在商业智能中的优势和挑战第九章：信息融合在医疗领域的应用9.1 信息融合在医疗诊断中的应用介绍信息融合在医疗诊断领域的应用分析信息融合在医疗诊断中的作用和价值9.2 信息融合在医疗监测中的应用讲解信息融合在医疗监测领域的应用探讨信息融合在医疗监测中的优势和挑战9.3 信息融合在医疗数据管理中的应用探讨信息融合在医疗数据管理领域的应用分析信息融合在医疗数据管理中的优势和挑战强调信息融合在现代社会中的重要性10.2 信息融合的未来展望展望信息融合的未来发展趋势和前景提出可能出现的新技术和应用领域10.3 对信息融合教育的展望强调信息融合教育的重要性探讨如何加强信息融合教育和人才培养重点和难点解析重点环节1：信息融合的定义与重要性需要重点关注信息融合的概念和内涵，以及其在现代社会的重要性。
信息融合技术信息融合技术是指通过将来自不同来源的传感器、传感器网络和其他信息源的数据、信息和情报进行处理和集成，以实现对复杂环境中的目标或事件的全面理解和分析的一种技术手段。
在现代社会中，信息的爆炸式增长带来了大量不同类型和来源的信息，如何通过有效地融合这些信息成为了一个亟待解决的挑战。
信息融合技术的应用可以帮助我们更好地理解和应对复杂的问题，提高决策的准确性和效率。
信息融合技术主要包括三个方面的内容：传感器数据融合、情报融合和决策支持。
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分析，以提供更准确、全面的目标状态估计；情报融合是指将来自不同情报来源的信息进行整合和分析，以发现隐藏的关联和趋势；决策支持是指基于融合后的数据和信息提供决策策略和优化方案。
这三个方面相互补充，相互支撑，完成了信息从收集到处理再到决策的全过程。
在信息融合技术中，传感器数据融合是一个重要的环节。
传感器数据融合可以通过集成多个传感器的测量结果来提高目标状态的估计精度和完整性。
例如，在军事领域，通过将雷达、红外、光学等多种传感器的数据进行融合，可以准确地识别和追踪敌方目标，并预测其行为。
在交通领域，通过融合车载传感器、卫星导航系统和交通管理系统的数据，可以实时监测交通流量、拥堵情况，并进行智能调度和优化。
情报融合是信息融合技术的另一个重要方面。
情报融合通过整合来自不同情报来源的信息，如人工情报、遥感图像、开放源情报等，发现隐藏的关联和趋势，提供全面的情报视图和信息支持。
情报融合可以帮助分析人员更好地理解情况、制定对策并预测未来的发展。
例如，在反恐领域，通过融合电子情报、社交媒体数据和地理信息，可以发现恐怖组织成员之间的联系和行动规律，预测袭击事件的可能性和影响。
决策支持是信息融合技术的最终目标和应用。
通过将传感器数据融合和情报融合的结果进行进一步的分析和处理，可以提供决策者所需的决策支持信息，帮助他们制定准确、及时的决策策略。
信息融合优质课教案--【教学参考】一、教案简介本教案旨在通过信息融合的方式，提高学生的信息素养和创新能力。
教学内容涵盖信息获取、处理、展示和应用等方面，通过一系列实践活动，引导学生学会利用信息技术解决实际问题。
二、教学目标1. 了解信息融合的概念和应用领域。
2. 掌握信息获取、处理、展示和应用的基本方法。
3. 培养学生的信息素养和创新能力。
4. 学会利用信息技术解决实际问题。
三、教学内容1. 信息融合概述：介绍信息融合的定义、原理和应用领域。
2. 信息获取：学习如何利用互联网、数据库等渠道获取所需信息。
3. 信息处理：掌握常用的信息处理方法，如数据清洗、数据分析、数据可视化等。
4. 信息展示：学习如何利用多媒体、图表等形式展示信息。
5. 信息应用：探讨如何将获取的信息应用于实际问题和解决策略。
四、教学方法1. 讲授法：讲解信息融合的基本概念和方法。
2. 实践法：引导学生动手操作，实际体验信息融合的过程。
3. 小组讨论法：分组讨论，分享各自的经验和心得。
4. 案例分析法：分析典型的信息融合应用案例，引导学生思考和探讨。
五、教学评价1. 课堂参与度：观察学生在课堂上的发言和讨论情况。
2. 实践操作能力：评估学生在实践环节中的表现。
3. 小组合作能力：评价学生在小组讨论中的贡献和协作精神。
4. 创新能力：考察学生在新场景下应用信息融合的能力。
六、教学案例分析1. 案例选取：选择具有代表性的信息融合应用案例，如智能交通、环境监测、医疗健康等领域。
2. 案例分析：引导学生分析案例中的信息融合技术、流程和方法。
3. 案例讨论：组织学生进行小组讨论，分享对案例的理解和启示。
七、实践活动1. 实践主题：根据教学内容，设计相关的实践活动，如数据采集、数据处理、数据可视化等。
2. 实践指导：为学生提供实践操作的步骤和技巧。
3. 实践反馈：收集学生的实践成果，进行评价和反馈。
八、信息融合应用领域拓展1. 领域介绍：介绍信息融合在金融、教育、农业等领域的应用。
信息融合综述信息融合是指将来自多个来源、多个传感器或多个模态的信息进行集成、处理和分析的过程。
它通过整合多源数据、提取重要特征、融合不同角度的信息来获取更全面、准确的信息，从而提高数据的利用价值和决策的精确性。
信息融合技术在实际应用中具有广泛的应用前景，本文将对其进行综述。
一、信息融合的定义与分类信息融合包括传感器级融合、特征级融合和决策级融合三个层次。
传感器级融合主要是对来自不同传感器的原始数据进行校正、配准和对准处理，以消除传感器本身的误差，提高数据的准确性。
特征级融合则是在传感器级融合的基础上，对从不同传感器获取的特征进行集成、选择和提取，以增加信息的丰富度和多样性。
决策级融合是在特征级融合的基础上，将多个特征进行组合、优化和加权，以得到更可靠、准确的决策结果。
二、信息融合的应用领域信息融合技术在军事、交通、环境监测、物联网、智能城市等领域中得到广泛应用。
在军事领域，信息融合技术可用于目标探测、识别与跟踪、情报分析等方面，提高军事作战效能。
在交通领域，信息融合技术可以用于交通拥堵监测、智能导航、交通流预测等方面，提高交通管理的效率。
在环境监测领域，信息融合技术可以用于气象预报、水质监测、地质灾害预警等方面，增强环境监测的准确性和及时性。
在物联网和智能城市领域，信息融合技术可以用于物联网设备数据的整合、智能家居的控制和优化、城市资源的调度等方面，提高物联网和智能城市的整体性能。
三、信息融合的方法和技术信息融合的方法和技术包括统计方法、人工智能方法和模型驱动方法等。
统计方法主要包括最大似然估计、卡尔曼滤波、粒子滤波等，通过对数据进行统计建模和估计，提高数据的准确性和可信度。
人工智能方法主要包括神经网络、遗传算法、模糊逻辑等，通过对数据进行学习和推理，提高数据的分类、识别和决策能力。
模型驱动方法主要利用物理模型和数学模型，对数据进行建模和仿真，以分析和预测系统的行为和性能。
四、信息融合的挑战与未来发展信息融合技术面临着数据质量、信息处理效率、安全性和隐私保护等方面的挑战。
信息融合技术（一）1引言融合(Fusion)的概念开始出现于70年代初期，当时称之为多源相关、多源合成、多传感器混合或数据融合(Data Fusion),现在多称之为信息融合(InformationFusion)或数据融合。
融合是指采集并集成各种信息源、多媒体和多格式信息，从而生成完整、准确、及时和有效的综合信息过程。
数据融合技术结合多传感器的数据和辅助数据库的相关信息以获得比单个传感器更精确、更明确的推理结果。
经过融合的多传感器信息具有以下特征:信息的冗余性、互补性、协同性、实时性以及低成本性。
多传感器信息融合与经典信号处理方法之间存在本质的区别，其关键在于信息融合所处理的多传感器信息具有更为复杂的形式，而且可以在不同的信息层次上出现。
2信息融合的结构模型由于信息融合研究内容的广泛性和多样性，目前还没有统一的关于融合过程的分类。
2.1按照信息表征层次的分类系统的信息融合相对于信息表征的层次相应分为三类:数据层融合、特征层融合和决策层融合。
数据层融合通常用于多源图像复合、图像分折与理解等方面，采用经典的检测和估计方法。
特征层融合可划分为两大类:一类是目标状态信息融合，目标跟踪领域的大体方法都可以修改为多传感器目标跟踪方法;另一类是目标特性融合，它实质上是模式识别问题，具体的融合方法仍是模式识别的相应技术。
决策层融合是指不同类型的传感器观测同一个目标，每个传感器在本地完成处理，其中包括顶处理、特征抽取、识别或判决，以建立对所观察目标的初步结论。
然后通过关联处理、决策层触合判决，最终获得联合推断结果。
2.2JDL模型 (Joint Directors of Laboratories, JDL)和λ-JDL模型该模型将融合过程分为四个阶段:信源处理,第一层处理(即目标提取)、第二层处理(即态势提取)、第三层提取(即威胁提取)和第四层提取(即过程提取)。
模型中的每一个模块都可以有层次地进一步分割，并且可以采用不同的方法来实现它们。
引言：信息融合技术是一门综合性学科，它通过收集、分析和整合多种类型的信息，以增强决策效果、提高系统性能，并帮助人们更好地理解和利用信息。
信息融合技术在各个领域都有应用，包括军事、情报、安全、交通、医疗等。
本文将以信息融合技术为中心，对其二次开发和应用领域进行深入探讨。
概述：信息融合技术不断发展，也逐渐延伸到各个领域。
它通过在数据源之间建立联系，整合信息，提供决策支持，帮助各种系统在不同环境下运作。
信息融合技术（二）将具体讲述该技术的二次开发以及其应用领域的相关知识。
正文：一、二次开发1.数据挖掘技术的应用a.数据挖掘算法在信息融合中的作用b.基于数据挖掘的信息融合系统开发案例2.技术的应用a.在信息融合中的作用b.基于的信息融合系统开发案例3.云计算技术的应用a.云计算在信息融合中的作用b.基于云计算的信息融合系统开发案例4.大数据技术的应用a.大数据在信息融合中的作用b.基于大数据的信息融合系统开发案例5.区块链技术的应用a.区块链在信息融合中的作用b.基于区块链的信息融合系统开发案例二、应用领域1.军事领域a.战场情报融合技术b.军事决策支持系统2.情报领域a.情报分析与整合b.情报共享与传递3.安全领域a.安防监控系统b.信息安全融合4.交通领域a.智能交通管理系统b.交通信息融合与分析5.医疗领域a.医疗数据融合与分析b.远程医疗系统总结：信息融合技术的二次开发和应用领域正在不断扩展，其在数据挖掘、、云计算、大数据和区块链等技术的支持下取得了显著的进展。
军事、情报、安全、交通和医疗领域已经广泛应用了信息融合技术，其作用在提高效率、增强决策能力和改善人们生活中发挥着重要作用。
未来，随着技术的不断进步和需求的不断增加，信息融合技术有望在更多领域发挥更大的作用。
信息融合技术发展与应用信息融合或数据融合是指为完成决策和估计任务而利用计算机技术对按时序获得的若干传感器的观测信息在一定准则下加以自动分析、综合的信息处理过程。
近十几年来，多传感器信息融合技术获得了广泛应用。
采用信息融合技术对多源战场感知信息进行目标检测、关联/相关、组合，以获得精确的目标状态和完整的目标属性/身份估计，以及高层次的战场态势估计与威胁估计，从而实现未来战争中陆、海、空、天、电磁频谱全维战场感知。
通过信息融合技术可以扩展战场感知的时间和空间的覆盖范围，变单源探测为网络探测；能改进对战场目标的探测能力，提高目标的发现概率和识别水平；能提高合成信息的精度和可信度，支持对重要战场目标的联合火力打击；能产生和维持一致的联合战场态势，支持联合作战决策和方案制定；能提高威胁判定的实时性和准确度，支持战场预警；能进行战场感知信息共享，提高战场信息使用效率；能科学配置和控制探测/侦察平台和传感器，充分利用战场空间感知资源。
1 国外信息融合技术的发展美国国防部三军实验室理事联席会（JDL）的对信息融合技术的定义为：信息融合是一个对从单个和多个信息源获取的数据和信息进行关联、相关和综合，以获得精确的位置和身份估计，以及对态势和威胁及其重要程度进行全面及时评估的信息处理过程；该过程是对其估计、评估和额外信息源需求评价的一个持续精练（refinement）过程，同时也是信息处理过程不断自我修正的一个过程，以获得结果的改善。
后来，JDL将该定义修正为：信息融合是指对单个和多个传感器的信息和数据进行多层次、多方面的处理，包括：自动检测、关联、相关、估计和组合。
信息融合技术自1973年初次提出以后，经历了20世纪80年代初、90年代初和90年代末三次研究热潮。
各个领域的研究者们都对信息融合技术在所研究领域的应用展开了研究，取得了一大批研究成果，并总结出了行之有效的工程实现方法。
美国在该项技术的研究方面一直处于世界领先地位，1973年，在美国国防部资助开发的声纳信号理解系统中首次提出了数据融合技术，1988年，美国国防部把数据融合技术列为90年代重点研究开发的20项关键技术之一。
据统计，1991年美国已有54个数据融合系统引入到军用电子系统中去，其中87%已有试验样机、试验床或已被应用。
目前已进入实用阶段。
应用人工智能技术（专家系统、神经网络等）解决目标识别、战场态势关联与估计处于应用试验阶段；信息融合仿真试验、测试与评估技术目前正在向适应联合作战需求的方向发展，效能评估处于建模阶段。
上述技术所形成的信息融合产品已装备在某些战术、战略系统中。
如‘全球网络中心监视与瞄准‘（GNCST）系统是美国空军的新型情报信息融合处理系统，该系统对信息源几乎没有限制，可接收无人机（UAV）、E-8C、RC-135等平台上光电、合成孔径雷达、信号情报侦察装置等各种传感器的近实时信息，将它们消化处理成对作战官兵有用的信息，并以很快的速度和很高的精度发送给用户。
英国BAE系统公司还开发一种被称作‘分布式数据融合‘（DecentralizedDataFusion，DDF）的信息融合新技术。
这项技术的独特之处在于它采用的是分布式数据融合技术，而传统的数据融合都是集中式的，即所有的信息在一个中心节点完成综合和融合。
这样，一旦中心节点遭到攻击，就会破坏整个系统。
但采用DDF技术的系统就不存在这样的问题，因为综合和融合是在网络中的任何节点上进行的。
若一个节点脱离网络，其他部分仍会继续工作并共享、综合和融合信息。
BAE系统公司已成功验证了将地面和空中的分散的传感器组网互联并融合其信息的技术。
使传感器网络中的全部数据都被实时地综合和融合到了一幅单一的作战空间态势图中。
该公司在试验中成功在8个节点之间进行了组网互联，这8个节点包括2架自主式UAV、1台战场监视雷达、1台武器定位雷达、2名带有电子式双眼望远镜及掌上电脑的士兵和2名乘坐吉普车在试验场上机动的士兵。
整个网络可以动态地进行重新布局。
一旦武器定位雷达检测到‘敌‘火炮开火，自主式UAV可立刻得到相关信息，并迅速飞往有关区域进行调查；战场侦察雷达可跟踪地面机动目标，即使该目标离开了视线，该雷达仍可对目标保持‘虚拟跟踪‘或‘虚拟警戒‘；一旦某架UAV飞越了一个不同的传感器，它将把该传感器引入这个网络，从而使单一态势图中的信息更为完备和准确。
2 国外信息融合技术的应用信息融合技术在航空武器装备中的应用具有重大意义。
随着技术的不断发展，现代作战飞机的传感器越来越多，雷达、光电、电子战以及导航系统等传感器都单独显示信息，驾驶员对这些传感器同时进行管理会产生很大的工作负荷，也使飞行中决策更加困难。
采用多传感器数据融合技术，可以充分发挥各个传感器的优点，抑制其不利的一面，从而得到即时的有关战斗场面或总体的战场情况的一幅实时的战术或作战级的图像，以增强作战飞机的生存能力和作战效能。
目前，数据融合技术已国外军事装备中得到广泛应用，俄罗斯和美国军方都在多传感器数据融合和信息处理技术方面进行了大量的研究工作，并已用于多种型号的军用飞机。
通过将各个传感器提供的数据数字化并进行处理，新一代作战飞机已能够进行传感器数据融合，这就为飞行员提供了一个空战景像的即时图像。
通过传感器融合可以为驾驶员提供一个唯一的跟踪和识别目标，避免了重复跟踪。
多传感器数据融合不仅可以减少驾驶员工作负荷，为驾驶员提供一个视野更宽、更精确的战术图像，而且还能减少数据总线的数量，减少计算负载，并且起到了传感器余度效果。
传感器数据融合还确保了一个武器平台即使在基于雷达的武器火控系统被完全干扰的这样最恶劣的电子环境中也能保持一定程度的作战能力。
各个传感器的互补特性确保了融合后的数据更精确，这些数据通过多功能信息分发系统(Mids)可以发送到其它的武器平台，以便选定目标的优先级。
多传感器数据融合技术是未来信息化战争中提高武器作战效能的关键技术之一。
（1）战斗机上应用现代军用飞机通常采用多种机载探测系统，而作作为整个全域信息网中一个节点，飞机还将接收预警机、无人机、机群中其它飞机的探测信息。
为降低驾驶员负荷并提高态势感知能力，新一代战斗机都采用了信息融合技术。
法国的‘阵风‘战斗机装有RBE2双轴、多功能电子扫描火控雷达、‘前扇区光学系统‘(OSF)以及‘防御辅助子系统‘(DASS)。
OSF能与RBE2雷达、DASS系统交联工作，以在保持其‘低可探测性‘的条件下，发挥各自的最大效能。
上述三个系统数据的‘融合‘是‘阵风‘飞机的一个变革性的性能特点。
F-22综合航空电子系统具有综合传感器融合能力，包含电子战和雷达以及通信、导航和识别能力。
F/A-22通用集成处理器（CIP），主要是处理整个飞机的电子信号，CIP作为F/A-22的大脑，使用光纤和高速集成电路技术将数据融合并转换为清晰且简明的战场情况图象，极大减少飞行的工作载荷，使飞行员全力集中执行指定任务并保证他们能从战场安全返回。
F-35联合攻击战斗机也采用了数据融合技术，目前已成功进行了数据融合试验，该试验被称为‘F-35数据融合降低风险飞行试验‘，其目的是降低F-35数据融合功能开发时的风险。
F-35的数据融合功能是把机载和机外的各种传感器获得的信息加以综合并确定优先顺序。
俄罗斯的第三代米格-29和苏-27战斗机配备了先进的‘氦‘Ts-101系列计算机。
就计算机性能而言，苏-27和米格-29水平相当，但苏-27的TsVM-80的火控计算机能将红外瞄准、激光、光学和多模式雷达输入综合起来向平显提供信号，具有一定程度的多传感器数据融合能力。
（2）直升机上应用为提高直升机在正常和恶劣气象条件下的态势感知能力，英国国防部耗资1400万英镑进行了隐蔽直升机夜间和白天飞行(CONDOR)II技术验证演示项目，该项目已进行了3年多，完成了世界上第一个用护目镜真实世界投影图像作辅助的直升机飞行演示，投影图像由多谱传感器和激光障碍物传感器生成。
系统将多个设备的信息显示在最新一代的LCD头盔显示器上。
数据库和激光障碍物传感器的信息同非冷却红外和微光传感器融合的图像结合，并投影在头盔护目镜上，为飞行员提供地形威胁（如塔状物和头顶电缆之类）警告。
一些现役或即将投入使用的武装直升机也采用了传感器融合技术。
波音公司的CV-22Osprey和美国海军陆战队的AH-1Z攻击直升机都采用了ITT航空电子公司的AN/ALQ-211综合射频对抗装置（Sirfc）作为机载传感器融合处理器。
而欧洲用户采购的‘虎‘式直升机中将使用诺斯罗普-格鲁门公司的导弹发射探测系统(Milds)，该系统是用来对威胁进行探测并启动有源或无源自卫系统的，但是它的主外场可更换单元（LRU）中含有传感器融合功能，可用于对飞机的雷达、电子支援（ESM）和电光系统的数据进行融合。
在对AH-64D改进时将采用的M-TADS/M- PNVS系统也采用了传感器融合技术。
M-TADS/M-PNVS采用了一些‘科曼奇‘计划中采用的技术，如多传感器辅助瞄准-空／地增强型侦察和瞄准（MAST-ALERT）计划，其中就包括成像融合，即将FLIR和图像增强电视（IITV）传感器的输出信号在向驾驶员提供之前进行混合。
在多传感器辅助目标识别中，将采用多个传感器（包括‘长弓‘火控雷达）的输入信号进行混合。
第三批次改进型‘阿帕奇‘将拥有与美陆军‘未来作战系统（FCS）‘相匹配的网络中心战能力。
为保证战场空间优势，第三批次项目将综合开放系统架构、宽带网络通信系统、第IV级无人机增程传感控制、增程火控雷达、增程导弹，以及数据融合（融合机内外传感器图像）在BAE公司为解决直升机的可视性问题而提出的完整解决方案——障碍-线缆-地形回避系统（Octas）中，采用增强型合成图像处理器（ESIP）将多个传感器的数据进行融合并显示给驾驶员。
ESIP可以将一系列的图像‘缝合‘成方位和俯仰方面在180-360度范围内视野可变的区域。
（3）无人机上应用无人机在未来战争中将发挥重要作用，无人机上通常要安装多种类型的传感器，为获得最佳效果，对各传感器的信息进行融合是必不可少的。
美国雷声公司为美陆军‘勇士‘（Warrior）长航时无人机（UAV）研制的光电/红外/激光指示（EO/IR/LO）传感器系统采用了第3代中波红外传感器，有6种不同的视场，具有广域搜索、连续缩放功能，在瞄准时还可提供彩色电视画面。
激光指示/测距装置工作在对人眼安全的波段上。
该系统可对光电和红外图像进行融合，以提供更完整的细节和最好的图像分辨率。
3信息融合关键技术数据融合是一种多层次、多方位的处理过程，需要对多种来源数据进行检测、相关和综合以进行更精确的态势评估。
数据（或信息）融合系统的根本目标是将传感器得到的数据（如信号、图像、数量和矢量信息等）、人的输入信息以及已有的原始信息转化成关于某种状态和威胁的知识。
