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基于多传感器数据融合的战场态势估计周云1107191.引言近20年来，多传感器信息融合技术受到广泛的关注，成为80 年代形成和发展的一种自动化信息综合处理技术。
由于其充分利用多源数据的互补性和电子计算机的高速运算和智能,提高了信息处理结果的质量。
该多传感器信息融合是数学、军事科学、计算机科学、自动控制理论、人工智能、通信技术、管理科学等多种学科的交叉和具体运用。
该融合技术最初仅用于军事科学，现己广泛适用于民用工程。
多传感器数据融合是一个新兴的研究领域，是针对一个系统使用多种传感器这一特定问题而展开的一种关于数据处理的研究。
多传感器数据融合技术是近几年来发展起来的一门实践性较强的应用技术，是多学科交叉的新技术，涉及到信号处理、概率统计、信息论、模式识别、人工智能、模糊数学等理论。
在多传感器系统中，信息表现形式多样，信息数量巨大，同时要求信息处理迅速及时，人脑的信息综合处理能力已经无法胜任，因此，一个新兴的学科——多传感器信息融合便迅速发展起来，并在现代化作战系统和各种武器平台上得到了广泛的应用。
多传感器数据融合技术是通过对这些传感器及其观测信息的合理支配和使用，把多个传感器在时间和空间上的冗余或互补信息依据某种准则进行组合，以获取被观测对象的一致性解释或描述。
多传感器融合技术就是对同一检测对象,利用各种传感器检测的信息和不同的处理方法以获得该对象的全面检测信息,从而提高检测精度和可靠性。
在多传感器系统中,信息表现为多样性、复杂性以及大容量,信息处理不同于单一的传感检测处理技术,多传感器信息融合技术已成为当前的一个重要研究领域。
2.战场感知与理解战场感知与理解是对战场空间内敌、我、友各方兵力部署，武器装备与作战平台，和战场环境等信息的实时掌握的过程。
战场感知与理解包括战场环境感知与战场态势理解两个层次。
战场态势感知综合多个水下信息探测网络和作战平台传感器所获取的关于战场的片面的、离散的信息，提取出目标相关属性。
attention战场态势感知与价值评估注意力机制(attention)是人观察和认识世界的一项重要机制，是聚焦于重点的能力。
注意力机制研究起源于19 世纪的实验心理学，20 世纪中期发展起来的认知心理学和神经生理学进一步推动了注意力机制研究。
但是长期以来，注意力只是被视为个人在觉察、理解外部刺激的过程中生理和心理表现出的一种官能，重点表现在视觉、听觉等感官上。
20 世纪90 年代，Endsley 提出的态势感知理论(Situation Awareness，SA)将注意力机制进一步拓展，范围从个人内在的心智活动拓展到对周围的动态环境以及他人行为和意图的感知，并融合到认知、决策和行动的闭环中。
在作战时，注意力机制体现在指挥员指挥决策的过程中。
例如，指挥员会倾向于关注重点作战目标、重点作战任务等，并相应地在决策和行动上予以更多侧重。
指挥员作为个人，本身就受视觉、听觉等注意力机制影响。
但是，本文研究的，是指挥决策群体所体现出的共性的对于作战态势的有重点的关注，是基于心理学和态势感知理论等研究基础，对战场态势感知中的注意力机制的探索分析。
本文首先综述了注意力机制理论及建模方法的相关研究，然后提出了战场态势感知中的注意力机制框架，展望了基于注意机制的作战目标价值评估应用。
1 注意力机制理论和建模方法1.1 注意力机制理论研究1.1.1 心理学研究注意力机制的研究起源于早期的实验心理学。
从最早的实验心理学家开始，多数心理学专著都会专门论述注意力。
总结早期知名实验心理学家关于注意力的论述，可以得出：(1) 注意力可以分为两种形式：被动反应式的，和主动自发式的。
(2) 注意力的作用就是聚焦于重点。
而被注意的事物必须在被注意到之前已经存在，而不是被注意力所创造。
20 世纪 50 年代，先后提出的过滤器理论、衰减理论等都将注意力看作是信息处理系统的瓶颈。
后来，在瓶颈理论的基础上，注意力被进一步看作是资源分配，认为是由许多可以被系统地分配用来处理新异刺激的认知过程构成。
