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数据融合概念引言概述：数据融合是指将来自不同数据源的信息进行整合和合并，以生成更全面、准确和有用的数据结果。
在今天的信息时代，数据融合已成为许多领域的重要工具，包括商业、科学、医疗等。
本文将详细讨论数据融合的概念、重要性以及应用领域。
正文内容：1. 数据融合的定义1.1 数据融合的基本概念：数据融合是将来自多个数据源的信息进行整合和合并，以生成更全面、准确和有用的数据结果。
1.2 数据融合的目的：通过整合和合并多个数据源的信息，数据融合可以提供更全面、准确和有用的数据结果，为决策者提供更好的支持。
2. 数据融合的重要性2.1 提高数据质量：通过融合多个数据源的信息，可以减少数据的不准确性和不完整性，提高数据的质量和可靠性。
2.2 增加信息价值：数据融合可以将来自不同数据源的信息进行整合，生成更全面、准确和有用的数据结果，从而增加信息的价值。
2.3 支持决策制定：通过提供更全面、准确和有用的数据结果，数据融合可以为决策者提供更好的支持，帮助他们做出更明智的决策。
2.4 促进跨领域研究：数据融合可以将来自不同领域的数据进行整合，促进跨领域研究，帮助解决复杂的问题。
3. 数据融合的应用领域3.1 商业领域：数据融合可以帮助企业整合和分析来自不同渠道的销售数据、客户数据等，提供更全面的市场洞察和决策支持。
3.2 科学研究：数据融合可以将来自不同实验室、研究机构的数据进行整合，促进科学研究的合作和进展。
3.3 医疗领域：数据融合可以将来自不同医疗机构的病历数据、医疗影像数据等进行整合，提供更全面的医疗诊断和治疗方案。
3.4 城市规划：数据融合可以将来自不同部门的城市数据进行整合，为城市规划和发展提供更全面的信息支持。
3.5 交通管理：数据融合可以将来自不同交通设备和传感器的数据进行整合，提供更准确的交通状况和路况信息，优化交通管理和规划。
3.6 金融领域：数据融合可以将来自不同金融机构的数据进行整合，提供更全面的金融风险评估和投资决策支持。
数据融合知识点归纳总结一、数据融合的定义数据融合是指将来自不同数据源的信息整合在一起，以产生更全面、更有洞察力的信息。
这些数据源可以包括传感器数据、遥感数据、社交媒体数据、企业内部数据等。
数据融合可以帮助用户更好地理解数据，发现数据之间的关联性，从而做出更准确的决策。
二、数据融合的优势1. 提高数据的可靠性和准确性。
通过融合多个数据源的信息，可以弥补单一数据源的缺陷，从而提高数据的可靠性和准确性。
2. 增强数据的综合性和洞察力。
数据融合可以将不同数据源的信息整合在一起，形成更全面、更有洞察力的信息，帮助用户更好地理解数据。
3. 促进跨领域的应用。
数据融合可以促进不同领域、不同行业的数据交换与整合，促进跨领域的应用，促进协同创新。
4. 提高数据的利用效率。
通过融合多个数据源的信息，可以提高数据的利用效率，降低数据的重复采集与重复处理，缩短数据处理的时间周期。
5. 促进数据驱动的决策。
数据融合可以帮助用户更全面、更准确地理解数据，从而为决策提供更有力的支持，促进数据驱动的决策。
三、数据融合的技术方法数据融合的技术方法包括传统融合方法和现代融合方法两大类。
1. 传统融合方法传统融合方法是指利用统计学、概率论等数学方法对不同数据源的信息进行融合，包括加权平均法、最大似然法、贝叶斯法等。
这些方法主要依靠数学模型对数据进行处理，能够较好地处理线性问题，但对非线性问题处理能力较弱。
2. 现代融合方法现代融合方法是指利用机器学习、深度学习、模式识别等现代信息技术对数据进行融合，包括神经网络、支持向量机、随机森林等。
这些方法利用计算机技术对数据进行高效处理，能够较好地处理非线性问题，适用于大规模、复杂的数据融合任务。
四、数据融合的应用领域数据融合技术已经被广泛应用于各个领域，包括金融、医疗、智能交通、环境监测等。
1. 金融领域数据融合技术在金融领域的应用包括风险管理、金融交易、客户关系管理等方面。
通过融合市场数据、客户数据、风险数据等信息，可以帮助金融机构更好地理解市场变化、客户需求，从而制定更有效的金融策略。
数据融合方法优缺点引言概述：随着大数据时代的到来，数据的融合成为了一个重要的议题。
数据融合方法可以将来自不同来源的数据整合在一起，以提供更全面、准确的信息。
然而，不同的数据融合方法有着各自的优缺点。
本文将介绍五种常见的数据融合方法，并详细阐述它们的优缺点。
一、加权平均法1.1 优点：加权平均法是数据融合中最简单和直观的方法之一。
它可以通过给不同来源的数据设置不同的权重，将这些数据进行加权平均，得到一个综合的结果。
这种方法易于理解和实施，适用于数据来源相对简单的情况。
1.2 缺点：加权平均法无法处理不同来源数据的质量差异。
如果某个数据源的质量较差，但权重较高，那么最终的结果可能会受到该数据源的影响。
此外，加权平均法对于异常值的处理也相对较为困难。
1.3 应用场景：加权平均法适用于数据来源相对可靠且质量相近的情况，例如多个传感器采集的相同类型数据。
二、决策树法2.1 优点：决策树法是一种基于规则的数据融合方法，可以通过构建决策树模型来进行数据融合。
它可以根据不同的规则和条件，将来自不同数据源的数据进行分类和融合。
这种方法能够较好地处理数据质量差异和异常值问题。
2.2 缺点：决策树法对于数据的处理较为复杂，需要构建和训练决策树模型。
此外，当数据源较多时，决策树的构建和维护也会变得更加困难。
2.3 应用场景：决策树法适用于需要根据不同规则和条件对数据进行分类和融合的情况，例如基于不同指标对企业进行评估。
三、模型融合法3.1 优点：模型融合法是一种基于机器学习的数据融合方法，可以通过构建多个模型并将它们的结果进行融合来提高数据融合的准确性。
这种方法能够较好地处理复杂的数据融合问题，并提供更准确的结果。
3.2 缺点：模型融合法需要构建和训练多个模型，对计算资源和时间要求较高。
此外，模型融合法的结果可能会受到模型选择和参数调整的影响。
3.3 应用场景：模型融合法适用于需要处理复杂数据融合问题且对准确性要求较高的情况，例如金融风控领域。
数据融合概念引言概述：随着信息技术的迅速发展，数据的规模和种类不断增加。
为了更好地利用和分析这些数据，数据融合作为一种重要的数据处理技术应运而生。
本文将详细介绍数据融合的概念及其在不同领域的应用。
一、数据融合的定义及目的1.1 数据融合的定义数据融合是指将来自不同源头的数据进行整合和合并，生成更全面、准确和有用的数据集的过程。
通过数据融合，可以消除数据的冲突、重复和不一致性，提高数据的质量和可信度。
1.2 数据融合的目的数据融合的主要目的是获取更全面、准确和可靠的数据，以支持决策制定、问题解决和预测分析等工作。
通过整合多个数据源的信息，可以提供更全面的视角，帮助人们更好地理解和把握数据背后的规律和趋势。
1.3 数据融合的重要性数据融合在现代社会中具有重要的意义。
它不仅可以帮助企业和组织更好地利用数据资源，提高效率和竞争力，还可以支持科学研究和决策制定等领域的发展。
数据融合还能够帮助解决数据孤岛问题，促进不同系统和部门之间的协同工作。
二、数据融合的方法和技术2.1 数据融合的方法数据融合可以采用多种方法，包括加权平均法、决策树法、模型融合法等。
不同的方法适用于不同的数据类型和应用场景。
在选择数据融合方法时，需要根据具体情况进行综合考虑，以达到最佳的融合效果。
2.2 数据融合的技术数据融合依赖于多种技术，如数据清洗、数据匹配、数据转换等。
数据清洗可以帮助消除数据中的噪声和异常值，提高数据的质量；数据匹配可以将来自不同源头的数据进行对应，建立数据之间的关联；数据转换可以将数据从一种格式或表示形式转换为另一种，以满足融合的需求。
2.3 数据融合的挑战数据融合面临着一些挑战，如数据不一致性、数据冲突和数据安全等。
数据不一致性指的是不同数据源之间的数据有差异；数据冲突是指不同数据源之间的数据存在矛盾；数据安全是指在数据融合过程中需要保护数据的机密性和完整性。
三、数据融合在商业领域的应用3.1 市场调研和竞争分析通过整合市场数据、消费者行为数据和竞争对手数据等，可以对市场趋势和竞争环境进行全面分析，为企业的决策制定提供依据。
数据融合概念数据融合是指将来自不同来源、不同格式的数据整合在一起，以便进行更全面、准确的分析和决策。
它涉及将多个数据源的信息进行整合、清洗和转换，以便在统一的平台上进行分析和利用。
数据融合可以匡助企业或者组织更好地理解和利用数据，从而提高业务效率、降低成本、优化决策。
数据融合的过程包括数据采集、数据清洗、数据转换和数据整合。
首先，数据融合需要从不同的数据源中采集数据，这些数据源可以是来自不同部门、不同系统或者不同格式的数据。
数据采集可以通过各种方式进行，例如手动输入、自动采集或者API接口等。
然后，采集到的数据需要进行清洗，即去除重复、错误或者不完整的数据。
数据清洗是数据融合的重要步骤，可以通过数据清洗工具或者自定义的数据清洗规则来实现。
清洗后的数据将更加准确和可靠，为后续的分析和决策提供可靠的基础。
接下来，数据需要进行转换，以便在统一的平台上进行整合和分析。
数据转换可以包括数据格式转换、数据标准化、数据归一化等操作。
通过数据转换，不同格式的数据可以被统一处理，从而方便进行后续的数据整合和分析。
最后，将清洗和转换后的数据整合在一起，形成一个统一的数据集。
数据整合可以通过数据库、数据仓库或者数据集成工具等方式实现。
整合后的数据可以被用于各种分析和决策应用，例如数据挖掘、机器学习、业务智能等。
数据融合的好处是显而易见的。
首先，数据融合可以匡助企业或者组织更好地理解和利用数据，从而提高业务效率和决策质量。
通过整合多个数据源的信息，可以获得更全面、准确的数据视图，匡助企业更好地了解市场趋势、客户需求和业务状况。
其次，数据融合可以降低数据处理和管理的成本。
通过将不同的数据源整合在一起，可以减少数据处理和管理的工作量，提高数据的可重用性和共享性。
此外，数据融合还可以减少数据冗余和重复存储，节约存储空间和硬件成本。
此外，数据融合还可以提高数据的一致性和准确性。
通过数据清洗和转换的过程，可以去除数据中的错误和不一致之处，提高数据的质量和准确性。
数据融合方法优缺点数据融合是指将来自不同来源的数据进行整合和合并，以提供更全面、准确和可靠的信息。
在数据科学和机器学习领域，数据融合是一项重要的任务，它可以帮助我们从多个数据源中获取更有意义的信息，并用于决策和预测分析。
本文将介绍几种常见的数据融合方法，并分析它们的优缺点。
1. 聚合方法聚合方法是将多个数据源中的相同或相关的数据进行合并，以生成一个更大的数据集。
常见的聚合方法包括求和、平均值、最大值、最小值等。
聚合方法的优点是简单易用，可以快速得到结果。
然而，它的缺点是无法处理缺失数据和异常值，而且可能会导致信息的丢失和歪曲。
2. 转换方法转换方法是将不同数据源中的数据进行转换和映射，以使它们具有一致的格式和单位。
常见的转换方法包括标准化、归一化、离散化等。
转换方法的优点是可以提高数据的一致性和可比性，便于后续的分析和建模。
然而，它的缺点是可能会引入误差和信息损失，特别是在数据转换过程中可能会丢失一些细节和差异。
3. 插值方法插值方法是利用已知数据点之间的关系，通过建立数学模型来估计缺失数据点的值。
常见的插值方法包括线性插值、多项式插值、样条插值等。
插值方法的优点是可以填补缺失数据，提供完整的数据集。
然而，它的缺点是可能会引入插值误差，并且对于缺失数据的分布和模式要求较高。
4. 加权方法加权方法是根据数据的可靠性和重要性，给予不同数据源不同的权重，以获得更准确和可靠的结果。
常见的加权方法包括基于置信度的加权、基于相关性的加权等。
加权方法的优点是可以考虑到数据的质量和可信度，提高融合结果的准确性。
然而，它的缺点是需要事先确定权重，而且对于权重的选择和调整比较主观。
5. 模型方法模型方法是利用统计模型或机器学习算法来建立数据之间的关系和规律，以预测和填补缺失数据。
常见的模型方法包括线性回归、决策树、神经网络等。
模型方法的优点是可以利用数据之间的关联性和特征，提高数据融合的准确性和预测能力。
然而，它的缺点是需要大量的训练数据和计算资源，并且对于模型的选择和参数的调整比较复杂。
数据融合方法优缺点一、引言数据融合是指将来自不同来源、不同类型的数据进行整合和合并，以提供更全面、准确和可靠的信息。
在当今大数据时代，数据融合已经成为数据分析和决策支持的重要手段。
本文将介绍几种常见的数据融合方法，并分析它们的优缺点。
二、数据融合方法1. 加权平均法加权平均法是一种简单而常用的数据融合方法。
它通过为不同数据赋予不同的权重，然后将数据按权重进行加权平均，得到融合后的数据。
这种方法适合于数据来源可信度不同的情况。
例如，在传感器网络中，某些传感器可能由于故障或者环境差异导致数据不许确，此时可以通过给可信度高的传感器赋予更高的权重，从而提高整体数据的准确性。
优点：- 简单易实施，计算效率高。
- 能够考虑到数据来源的可信度，提高整体数据的准确性。
缺点：- 需要事先确定权重，对权重的选择比较主观。
- 无法处理数据之间的相关性，忽略了数据之间的关联关系。
2. 主成份分析法主成份分析法（Principal Component Analysis，PCA）是一种经典的多变量统计方法，常被用于数据降维和融合。
它通过线性变换将原始数据转化为一组线性无关的主成份，从而实现数据的降维和融合。
PCA在数据融合中的应用是将不同来源的数据转化为同一坐标系下的主成份，从而实现数据的整合和比较。
优点：- 能够减少数据的维度，降低计算复杂度。
- 能够保留原始数据中的主要信息，减少信息丢失。
缺点：- 无法处理非线性关系的数据。
- 对数据分布的假设要求较高。
3. 贝叶斯网络方法贝叶斯网络是一种基于概率模型的数据融合方法。
它通过建立变量之间的条件概率关系，从而实现数据的融合和预测。
贝叶斯网络在数据融合中的应用是通过分析不同数据之间的依赖关系，从而判断出缺失数据或者未来数据的可能取值。
优点：- 能够处理多变量之间的复杂关系。
- 能够进行不确定性推理，提供概率分布的预测结果。
缺点：- 对数据的先验知识要求较高。
- 需要大量的计算资源和时间。
数据融合概念引言概述：随着信息技术的发展和应用的广泛，数据的处理和分析变得越来越重要。
数据融合作为一种数据处理方法，可以将多个来源的数据整合在一起，提供更全面、准确的信息，有着广泛的应用领域。
本文将介绍数据融合的概念及其在不同领域中的应用。
一、数据融合的定义和原理1.1 数据融合的定义数据融合是指将来自不同来源的数据整合在一起，形成一个综合的数据集合。
通过融合不同来源的数据，可以提高数据的可靠性、准确性和完整性。
1.2 数据融合的原理数据融合的原理包括数据采集、数据预处理、数据融合和数据分析。
首先，需要从不同的来源采集数据，包括传感器数据、社交媒体数据、网络数据等。
然后，对采集到的数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、归一化等。
接下来，将预处理后的数据进行融合，可以采用加权平均、决策融合等方法。
最后，对融合后的数据进行分析和应用，得出有用的结论和决策。
1.3 数据融合的优势数据融合可以提供更全面、准确的信息，有助于决策和问题解决。
通过融合不同来源的数据，可以弥补单一数据源的不足，提高数据的可靠性和可信度。
此外，数据融合还可以发现数据之间的关联性和规律性，为进一步的数据分析和挖掘提供基础。
二、数据融合在智能交通领域的应用2.1 实时交通信息通过融合来自交通监测设备、GPS定位数据、卫星图像等多种数据源，可以实时获取交通状况信息，包括交通流量、拥堵情况等，为交通管理和出行决策提供支持。
2.2 路况预测通过融合历史交通数据、天气数据、道路施工信息等数据源，可以预测未来的路况情况，提前采取交通调控措施，减少拥堵和事故发生的可能性。
2.3 智能导航系统通过融合地理信息、交通信息、用户偏好等数据源，可以为驾驶员提供个性化的导航路线，避开拥堵区域，优化出行时间和路线选择。
三、数据融合在物联网领域的应用3.1 智能家居通过融合家庭设备传感器、环境监测数据、用户行为数据等数据源，可以实现智能家居的自动化控制和智能化管理，提高生活质量和能源利用效率。
数据融合概念数据融合是指将来自不同来源和格式的数据进行整合、合并和处理的过程。
通过数据融合，可以将分散的数据转化为有意义且可用的信息，从而为决策提供支持和指导。
数据融合的目标是通过整合多个数据源，提高数据的完整性、准确性和可信度，以便更好地理解和分析数据，并从中发现隐藏的模式和关联。
数据融合可以应用于各个领域，如金融、医疗、交通、能源等。
在金融领域，数据融合可以将来自不同银行、证券公司和市场的数据整合在一起，以便进行风险评估、投资决策和市场分析。
在医疗领域，数据融合可以将来自医院、诊所和研究机构的患者数据整合在一起，以便进行疾病预测、诊断和治疗方案的制定。
数据融合的过程包括数据收集、数据清洗、数据集成和数据分析。
首先，需要从不同的数据源收集数据，包括结构化数据（如数据库中的表格）和非结构化数据（如文本、图像和视频）。
然后，对收集到的数据进行清洗，去除重复、缺失和错误的数据，以确保数据的质量和一致性。
接下来，将清洗后的数据进行集成，将不同数据源的数据进行匹配和合并，形成一个统一的数据集。
最后，对整合后的数据进行分析，应用统计学和机器学习等方法，从中提取有用的信息和知识。
在数据融合过程中，需要考虑数据的一致性、完整性、准确性和安全性。
一致性指的是数据在不同数据源之间的一致性和相互关联性；完整性指的是数据的完整程度和可用性；准确性指的是数据的准确程度和可信度；安全性指的是数据的保密性和防护措施。
为了确保数据融合的质量和可靠性，需要采用合适的数据融合算法和技术，并制定相应的数据管理和安全策略。
总之，数据融合是将来自不同来源和格式的数据整合、合并和处理的过程，旨在提高数据的完整性、准确性和可信度，为决策提供支持和指导。
数据融合可以应用于各个领域，包括金融、医疗、交通、能源等。
在数据融合过程中，需要考虑数据的一致性、完整性、准确性和安全性，以确保数据融合的质量和可靠性。
数据融合概念数据融合是指将来自不同来源的数据进行整合和合并，以形成更全面、准确和有用的信息。
通过数据融合，我们可以将散乱的数据整合在一起，消除冗余和不一致性，并提取出有价值的信息和洞察力。
数据融合可以应用于各个领域，包括商业、科学、医疗、军事等。
在商业领域，数据融合可以帮助企业整合来自不同渠道的销售数据、客户数据、市场数据等，以便更好地了解市场趋势、客户需求和销售机会。
在科学研究中，数据融合可以帮助科学家整合来自不同实验、观测和模拟的数据，以便更好地理解现象、验证假设和推断规律。
数据融合的过程通常包括数据收集、数据清洗、数据集成和数据分析四个主要步骤。
首先，需要从各个数据源收集数据，这些数据源可以是数据库、传感器、互联网等。
然后，对收集到的数据进行清洗，包括去除重复数据、处理缺失数据和纠正错误数据等。
接下来，将清洗后的数据进行集成，将不同数据源的数据进行整合和合并。
最后，对整合后的数据进行分析，以提取有用的信息和洞察力。
在数据融合过程中，还需要考虑数据的一致性、完整性、准确性和安全性。
一致性指的是数据在不同数据源之间的一致性，确保数据的一致性可以避免信息的错误和误导。
完整性指的是数据的完整性，确保数据没有遗漏或缺失，以保证分析的准确性和可靠性。
准确性指的是数据的准确性，确保数据的准确性可以避免错误的决策和推断。
安全性指的是数据的安全性，确保数据的机密性和完整性，以防止数据泄露和滥用。
数据融合可以采用多种技术和方法，包括数据挖掘、机器学习、人工智能等。
数据挖掘可以帮助发现数据中的模式和规律，以提取有用的信息和洞察力。
机器学习可以通过训练模型来预测和推断未知数据，从而提高数据融合的准确性和效率。
人工智能可以模拟人类的智能和思维过程，以帮助处理和分析大规模的数据。
总之，数据融合是将来自不同来源的数据整合和合并，以形成更全面、准确和有用的信息。
通过数据融合，我们可以更好地理解和应用数据，从而做出更明智的决策和推断。
1 数据融合定义1.1 数据融合的定义数据融合是面对不同级别，不同层次的对数据的处理流程，它的功能主要表现在将来自相异数据源的信息自动地做预处理，关联，预测更新和整合等相关处理。
为了正规化管理数据融合中的专属词汇，美国国家安全部专门成立了一个特别的行动组织团体进行这项工作，从而实现了对数据融合的研究目的，定义和它的相关功能的预研究目的。
随后数据融合的相关定义又被华尔兹和利纳斯进行了改进和补充。
简而言之，人类本身就好比是一个天然的数据融合系统，我们的鼻子，嘴巴，耳朵，四肢以及眼睛就好比是一个个传感器，它们将各自获取的“数据”先进行“预处理” ，也就是靠各自单一的感官去感觉，最后反馈给大脑这个中央处理器，大脑再对这些多源的“数据”进行处理，滤波和估计。
数据融合的定义基本上体现了数据融合的三个关键功能:(1) 由于每个层级表示信息处理的不同级别，因此数据融合是在若干个层级上对空间分布的信息源进行操作的;(2) 数据融合的本质其实就是对锁定的目标进行观测，追踪，状态预测和整合;(3) 在数据融合操作完毕后会得到的高关联正确率的状态估计以及实时的威胁判断，这些处理结果将成为用户有价值的先验知识，从而使决策者做出正确的操作。
由数据融合的定义也可以看出，数据融合的过程是依托不同的层次来逐步完成的，一般主要由四层来共同完成。
第一层主要是把各个传感器上获取的观测数据进行预处理，包括时间空间校对，坐标系变换等等; 第二层主要是评估低层上得到的数据信息的态势，包括对现阶段态势的判断和未来时间的态势预测; 第三层是面向整体态势的一种评估，其中有对总体态势的把握以及威胁级别的估计等等一系列。
第四层主要是制定相关的补充计划。
1.2 数据融合模型在不同的应用范围，数据融合有不同的理论模型。
在我们这个特定的数据融 合系统中，通过用户在态势模拟服务器端自定义的起始点属性， 传感器参数，配 置信息来仿真传感器获取的局部航迹数据， 并且保存在后台的理论航迹数据库中， 然后分别传送到相应的终端节点，进行局部航迹的时间校对，空间校对等数据预 处理过程，然后生成局部的态势信息。
接着通过与其它终端节点间的相互通信， 来共享彼此的局部态势信息，最后综合处理得到全局的态势信息和威胁评估， 存 入航迹数据库。
具体模型如图2一1所示：2数据融合的分类根据不同的具体情况，数据融合也有不同的分类方法。
按照信息范围的差异 来划分，可按时间域，空间域和频率域等一系列来划分； 按照融合手段的差异进 行划分，可按基于统计学，基于概率论等一系列来划分；面向数据融合中不同的 级别和次序来划分，可按高级，中级以及低级来划分。
目前应用较为广泛的是将 数据融合分为像素级融合，特征级融合和决策级融合。
2.1像素级融合像素级融合是指不对传感器接收到的信息进行处理， 但在融合过程中要求达 到一个像素的精准度。
它的主要优缺点如下表： ««预ft 理*蜀■井复樓§态势就进-M进关联点蓋-*»关联共 亭 *表M 像素级融合优缺点表2.2特征级融合特征级融合主要是指从不同传感器中提取局部的有代表性的数据， 然后根据 这些局部数据组合得到具有显著特征的矢量。
这种层次的融合在多层人工神经网 络中有很好的应用，从毫米波雷达和激光雷达数据中获取需要的代表性数据， 输 入到神经网络中的数据就是由这些获取的代表性数据融合得到。
为了在大量干扰 目标中识别出我们所关注的特定目标，这些特征矢量需要由神经网络进行离线训 练。
这样的操作流程就可以实现以较高的精准度和概率分辨出该代表性矢量的类 别。
但是需要注意的是该训练结果由所有的传感器参与融合而得到的， 因此一旦 其中的某个传感器被替代成其他种类，那么需要重复收集数据和离线训练的操作。
2.3决策级融合决策级融合主要是指先单独处理来自于各个传感器的目标信息， 接着再对各 个传感器的局部结果进行处理，从而得出整个系统的综合结果。
决策融合，决策 及其可信度融合和概率融合是决策级融合的三种主要的种类。
其主要优缺点如下 表：表2-2决策级融合优缺点表三个融合层次优缺点的比较如下:表2-3三种融合优缺点比较表3数据融合技术3.1数据融合中的状态估计和跟踪算法传统的状态预测和跟踪算法主要包含：数据信息校对；将目标和数据信息联系起来；估计跟踪范围；数据之间的关联度量；将数据进行关联；找出航迹间的联系；实现目标定位，属性以及性能的预测；定义航迹的初始状态。
在本数据融合系图2-2数据处理流程图统中，跟踪算法主要是针对局部航迹信息处理的，它的基本流程是根据获取的本地观测数据得到航迹的初始状态，经过关联处理把得到的局部航迹数据传递给融合模块进行融合处理。
数据预处理模块，航迹起始模块，点迹航迹关联模块和航迹管理模块是组成跟踪算法的四个基本元素，其处理流程如图 2 一2。
跟踪算法把从传感器经由专用通信信道传输而得到的观测数据交给点迹预处理模块进行数据类型转换等一系列预处理操作。
数据流经过处理以后将会在航迹起始模块和点迹航迹关联模块中进行运算，航迹管理模块对航迹信息更新的依据就是这里得到的运算结果，然后航迹管理模块中的航迹信息会被传送给融合算法进行融合处理。
图2一3详细地描述了航迹起始模块从点迹预处理模块和点迹航迹关联模块获取数据后进行航迹起始运算的流程。
传递给点迹航迹关联模块的新航迹是为未来的点迹航迹关联做好预备工作。
点迹航迹关联模块不仅从航迹起始模块获取新的航迹，同时对现有航迹和获取的航迹数据进行关联运算，最后搜索出关联流程中从未曾被航迹关联到的点迹再次交给航迹起始模块进行处理。
!更新磁犒息图2-3航迹更新流程航迹管理模块一并把由点迹航迹关联模块与航迹起始模块获取的数据加上更新的航迹组成一个整体，把这个整体传递给融合模块处理。
3.2数据融合中的融合算法时间空间校对、航迹与航迹之间的关联、对航迹态势进行融合以及整体航迹态势的管理是融合算法的四大功能。
对于相异的数据融合系统，都有各自相异的最好的融合方法。
在分布式数据融合系统中运用航迹间融合的方法比较适合，因为航迹间融合的运算量比较小并且传送速度快。
对于集中式数据融合系统，最好的融合方法是点迹融合，点迹融合的规则是把所有传感器的观察数据交给融合中心进行点迹与航迹融合，但是这种方法的明显劣势是传感器观察的数据量比较大，在强干扰波区会生成许多由干扰波造成的点迹，使得融合鲁棒性不足。
因此航迹处理问题是不同数据融合系统中均存在的问题，无论是分布式数据融合系统还是集中式数据融合系统，唯一的区别是完成处理工作是在相异的节点上。
因此生成航迹，存储航迹以及删除航迹的规范是航迹处理过程中的一个异常关键的问题，同时也是对目标进行不间断跟踪的核心技术。
数据预处理和数据关联是数据融合之前必要的准备工作。
数据预处理主要包括点迹过滤和坐标转换两个方面。
在多传感器体系中，有用的目标回波生成的同时往往伴随着很多低速目标回波和非动态目标回波，但是就是这些无效的干扰波造成了运算繁琐从而加重了系统负担。
因此系统必须找到一类有效的点迹过滤方法来减少许多由干扰波造成的独立点迹和虚点迹，有效的过滤方法不仅能减少无用波引发的干扰因素，同时也能提升系统的状态预测准度，改善系统性能。
点迹滤波主要是根据非动态目标和动态目标在跨周期特性上的差异然后运用一定的判断策略来判断数据的跨周期性，以此来区分非动态目标和动态目标。
点迹过滤主要是针对点迹过滤，点迹组合和去野值这三个方面来进行操作。
点迹过滤的主要功能是划分传感器观察数据的种类，点迹组合是将对相同观察目标的几个观察数据组合成为一个整体数据，去野值就是摒弃些严重不合理或者发生明显错误的数据对象。
另外一方面的坐标转换就是把由传感器传送过来的数据进行坐标转换，从而成为数据融合系统中所需要的笛卡尔坐标系。
对数据对象进行数据关联的时候，面对不同的系统需求，会运用不同类型的数据关联算法，然而数据关联算法有很多种，这里只列出比较常用的四类。
这四类常用的数据关联算法的主要优缺点如表2一4所示。
本系统采用快速最邻近联合数据关联算法，从传感器端获取了观察数据以后，需要检查航迹队列，判断是否需要将当前航迹加入航迹起始队列，常见的航迹起始方法有批量处理和按次序处理两大类，然后设置航迹的关联限定，判断点迹是否落在关联范围内，接着计算航迹和观察值的关联概率并选取关联概率最大的点迹作为航迹下一个时刻的状态，最后滤波并且将更新的航迹数据进行发送。
在多传感器融合系统中，局部航迹和全局航迹是两个非常关键的组成因素，局部航迹又叫传感器航迹是由不同传感器的跟踪模块所生成，全局航迹又叫系统航迹是由一切局部航迹经过航迹融合以后生成的航迹，它本质上即是传感器的状态估计融合，主要由局部传感器分别和局部传感器状态估计的融合，全局传感器状态估计的融合两个方面组成。
伪测量融合法，信息矩阵融合法以及基于模糊理论集的模糊航迹融合法是当前在不同融合体系中应用比较广泛的几种融合方法，前三种方法是基于统计学理论的，后一种方法是基于模糊关联理论的。
在目标密度很大或者运动随机性较强的背景下，这三种基于统计学理论的融合方法通常准确率较低，是因为受到传感器差异，目标机动性强弱以及数据处理机制的差异等条件的制约，基于统计学的方法对于分辨两个局部的航迹是否对应相同目标是相当有难度的。
由于在航迹关联判断中航迹有着相当大的不确定性，因此运用模糊关联方法是一种比较可行的选择。
本系统提出了基于假定航迹关联的传递性（如果X和Y关联，Y和Z关联，可得X, Z 一定关联）四元数模糊关联方法，这种方法仅仅关注航迹之间的模糊因素，摒弃了传统的模糊方法中为计算两个航迹的关联性需要考虑与其它所有航迹的模糊因素，这种方法用一个四元数结构来表示任意两个航迹模糊因素的运算隶属度，大大降低了航迹间关联性的运算量，使得航迹关联的实时性得到了提升。
航迹融合的两个阶段航迹相关性: 航迹相关性的定义在航迹融合中包含两个方面，一个方面是按照相同的批次对所有传感器传来的目标属性依据特定的规律进行合并，然后归一为一个航迹，这称为全局航迹亦是系统航迹。
另外一个方面是根据已有的航迹状态，在所有传感器传来的局部航迹中搜索与之匹配的对象，这样的操作确保了匹配后的目标状态和全局航迹中的状态均来自相同批次的目标。
航迹融合: 匹配成功的局部航迹状态在经过相关性联系之后被分发给相应的全局航迹，生成更新的全局航迹，融合模块用这样的操作来达到对全局航迹的更新的目的。
融合算法的步骤和流程图 2 一 5 如下: 阶段l: 关联矩阵，隶属度矩阵以及全局航迹管理矩阵被输入，对该时间点的一切点迹的长度进行定义，设置计数器。
阶段2: 鉴定点迹i 是不是进行了分类，如果是跳到阶段3，不是就跳到阶段7.阶段3: 计数器进行自增阶段4: 鉴定计数器是不是小于上限，如果是跳到阶段2，不是就跳到阶段 5.阶段5: 全局航迹管理矩阵被输出阶段6: 结束.阶段7: 搜索与点迹i 有互联关系的一切点迹，将它们进行分类阶段8: 把分类后的一切点迹融合成整体点迹。
