数据融合系统说明

多传感器数据融合技术
多传感器数据融合技术是一项具有极高价值的技术，它可以将多个传感器的数据结合在一起，以改善测量、监测和控制系统的性能。

这种技术可以帮助系统更好地识别复杂的现象、更精确地检测环境变化以及更准确地控制系统的行为。

多传感器数据融合技术的原理主要是使用多个传感器收集信息，使用统计学和信号处理技术来综合处理这些信息，从而获得更准确的数据。

统计学和信号处理技术包括数据融合、滤波、跟踪、分类和预测等，它们共同作用可以帮助系统更好地提取感兴趣的信息，并根据信息调整系统行为。

多传感器数据融合技术在许多领域都有广泛的应用，例如自动驾驶、航空航天、航空航天、机器人技术和安全监控等。

比如，在自动驾驶技术中，多传感器数据融合技术可以收集来自多个传感器的数据，包括激光雷达、视觉传感器、摄像头等，它们可以收集有关路况的信息，从而帮助自动驾驶系统精准控制车辆行驶方向和速度。

总之，多传感器数据融合技术在许多领域都具有重要的作用，它可以帮助系统更精准地检测、控制和监测环境，从而提升系统的性能。

它是一项具有极高价值的技术，它将为未来的系统带来更多的发展机遇。

多传感器数据融合技术综述一、多传感器数据融合的定义数据融合技术（Multiple Sensor Information Fusion，MSIF）又称信息融合技术，它的研究起源于军事指挥智能通讯系统，即C3I （Command，Control，Communication and Intelligence）系统建设的需求，早期研究也多来自于军事方面的应用。

而随着工业系统的复杂化和智能化，该技术已被推广到民用领域，如医疗诊断、机械故障诊断、空中交通管制、遥感、智能制造、智能交通、工业智能控制及刑侦等等。

作为前沿领域技术，无论是军用系统还是民用系统，都趋向于采用数据融合技术来进行信息综合处理。

在知识爆炸的信息时代，数据融合技术就显得尤其重要，它能避免数据富有但信息贫乏的情况发生。

数据融合是关于协同利用多传感器信息，进行多级别、多方面、多层次信息检测、相关、估计和综合以获得目标的状态和特征估计以及态势和威胁评估的一种多级信息自动处理过程。

它将不同来源、不同模式、不同时间、不同地点、不同表现形式的信息进行融合，最后得出被感知对象的精确描述。

数据融合其实也就是对数据的提取和处理，得出最终的有效信息。

多传感器数据融合也就是用各种不同的传感器观测信息，然后将不同来源、不同形式、不同时间、不同地点的信息通过计算机技术，对按时间顺序获得的若干传感器的观测信息，用某种方法自动分析、综合，得到更加有效的信息。

二、国内外研究概况美国国防部JDL（Joint Directors of Laboratories）从军事应用的角度将数据融合定义为一种多层次、多方面的处理过程，即把来此许多传感器和信息源的数据和信息加以联合（Association）、相关（Correlation）和组合（Combination），以获得精确的位置估计（Position Estimation）和身份估计（Identity Estimation），以及对战情况和威胁及其重要程度进行了适时的完整评价。

数据融合是指将来自不同传感器、不同来源、不同处理方法等多个数据源的信息进行整合，以获得更加准确、可靠的信息和决策。

数据融合的基本概念包括以下几个方面：
1. 数据源：指提供数据的传感器、设备、系统等，数据源的多样性是数据融合的基础。

2. 数据融合算法：指将多个数据源的信息进行整合的方法和技术，常见的算法包括加权平均、决策树、神经网络等。

3. 数据融合结果：指经过数据融合处理后得到的结果，通常是一个综合的、更加准确的信息或决策。

数据融合的作用主要包括以下几个方面：
1. 提高数据准确性：通过融合多个数据源的信息，可以消除单一传感器或来源的误差和偏差，提高数据的准确性和可信度。

2. 增强数据的可靠性：通过对多个数据源的信息进行整合，可以提高数据的稳定性和可靠性，减少数据异常和噪声的影响。

3. 增加数据的应用价值：通过融合多个数据源的信息，可以提供更加全面、准确的信息，为决策提供更加可靠的支持。

4. 降低系统成本：通过数据融合技术，可以将多个传感器或数据来源的信息整合在一起，避免了重复建设、维护多个系统的成本，降低了系统的总体成本。

数据融合技术的应用一、引言现今的信息时代，数据的产生和积累速度呈爆炸式增长，各个行业和领域都需要对这些海量的数据进行分析和利用。

而数据融合技术是一种有效的手段，能够将分散在不同系统、不同格式的数据进行整合和处理，从而为决策提供更可靠的依据。

本文将深入探讨数据融合技术的应用，并对其进行全面的分析和讨论。

二、数据融合技术的概述2.1 数据融合技术的定义数据融合技术是指将分散在多个数据源、不同格式的数据进行整合，并利用特定的算法和模型将其融合成适合决策和应用的统一表示形式的过程。

2.2 数据融合技术的重要性数据融合技术对于各个行业和领域都具有重要的意义。

首先，数据融合技术可以帮助企业和组织整合并利用分散在不同系统、不同格式的数据资源，从而提升决策的准确性和效率。

其次，数据融合技术可以帮助政府机构快速整合和利用各种数据资源，从而提升公共管理的水平和效能。

再次，数据融合技术对于科学研究和工程领域也具有重要作用，能够辅助科学家和工程师进行数据分析和模型建立，提升研究和开发的效率。

2.3 数据融合技术的应用领域数据融合技术在各个领域都有广泛的应用，包括但不限于以下几个方面： - 金融领域：数据融合技术可以帮助银行和保险公司整合客户信息、财务数据等，提供综合的风险评估和决策支持。

- 健康领域：数据融合技术可以将来自医院、医疗设备、健康监测器等多个数据源的医疗数据整合起来，为医生提供全面的诊断和治疗建议。

- 物联网领域：数据融合技术可以将来自物联网设备、传感器等多个数据源的数据进行整合，为智能城市、智能交通等领域提供综合的决策支持。

- 社交媒体领域：数据融合技术可以整合多个社交媒体平台上的用户数据和行为数据，为企业和组织提供精准的营销和推广策略。

三、数据融合技术的关键问题3.1 数据质量数据融合技术的关键问题之一是数据质量。

由于数据来源的多样性和不确定性，数据融合过程中可能面临数据质量的问题，如数据缺失、数据错误等。

数据融合算法效果评估说明数据融合是指将不同来源的数据进行整合、合并和统一处理的过程。

数据融合算法的效果评估是评价该算法在整合数据时的性能和准确性的过程。

本文将针对数据融合算法效果评估进行说明，主要包括评估指标的选择、评估方法的选择、数据集的构建以及评估结果的解释等方面。

评估指标是评价算法性能的衡量标准，常见的评估指标包括精确度、召回率、F1值等。

精确度是指从所有预测为正类的样本中，实际为正类的样本所占的比例。

召回率是指从所有实际为正类的样本中，被正确预测为正类的样本所占的比例。

F1值是精确度和召回率的调和平均值，综合考虑了两者的性能。

对于数据融合算法，可以选择适合的评估指标来评估算法在整合数据时的效果。

评估方法的选择是评估算法性能的方式和步骤。

针对数据融合算法，可以选择交叉验证、留出法、自助法等常见的评估方法。

交叉验证是将原始数据集划分为训练集和测试集，通过多次划分和训练来评估算法的性能。

留出法是将原始数据集划分为训练集和测试集，通过单次划分和训练来评估算法的性能。

自助法是从原始数据集中有放回地抽取样本，构建新的数据集进行多次训练和测试来评估算法的性能。

根据具体情况选择合适的评估方法来评估数据融合算法的效果。

数据集的构建是评估算法性能的基础，需要准备合适的数据集来进行评估。

对于数据融合算法，可以选择真实数据集或者合成数据集。

真实数据集是从实际应用中收集而来的数据，具有较高的真实性和可靠性。

合成数据集是通过模拟和生成的数据，可以用来模拟不同的数据情况和场景。

根据评估目的和实际情况选择合适的数据集来进行评估。

评估结果的解释是将评估得到的数据融合算法性能进行解读和分析，得出结论。

可以通过对评估指标的分析和比较，评估不同算法的性能，找出效果较好的算法。

同时，也可以对评估结果进行可视化处理，如绘制ROC曲线、混淆矩阵等，用于更直观地展示和解释评估结果。

最后，可以根据评估结果提出改进措施和建议，优化数据融合算法的性能。

多源异构数据资源的统一表征与融合管理机制概述及解释说明1. 引言1.1 概述多源异构数据的统一表征与融合管理机制是当前信息时代面临的一个重要问题。

随着信息技术的快速发展和互联网的普及，越来越多的数据以各种形式和结构存在于多个不同的来源和格式中。

这些数据资源具有不同的数据类型、语义、存储结构和访问接口，给数据集成、共享和利用带来了巨大困难。

为了有效地整合这些多源异构数据资源，需要一种统一的表征方法和融合管理机制，以确保不同数据源之间的相互理解和无缝协作。

本文旨在探讨如何进行多源异构数据资源的统一表征与融合管理，从而提高对复杂数据资源的整体理解能力。

1.2 文章结构本篇文章按照以下结构组织内容：引言部分介绍了多源异构数据资源统一表征与融合管理的概述，并明确了文章撰写目标；第二部分详细探讨了多源异构数据资源统一表征与融合管理机制相关内容；第三部分介绍了规范化数据表征方法与模型选择；第四部分则从技术和实践角度对多源数据融合管理进行了深入分析和案例研究；最后的结论部分总结了本文的主要研究成果，并展望了未来发展方向。

1.3 目的本文的目的是介绍多源异构数据资源统一表征与融合管理机制的重要性、挑战以及应用场景。

通过探讨数据标准化基本概念、常见数据表征方法的优缺点，以及模型选择与适配策略的探讨，读者将能够更好地理解多源异构数据资源的统一表征与融合管理机制。

在介绍数据预处理与清洗技术、数据集成与匹配算法研究现状，以及面向多源异构数据融合的管控策略设计和实施案例分析之后，读者将能够了解到多源异构数据融合管理技术在实践中的应用情况。

最后，通过对主要研究成果总结和存在问题与未来发展方向的展望，我们希望为进一步推动多源异构数据资源统一表征与融合管理机制的发展提供参考和思路。

2. 多源异构数据资源的统一表征与融合管理机制2.1 数据资源的多样性与异构性介绍在当前数字化时代，各种组织和个体产生了大量的数据资源，这些数据资源具有多样性和异构性。

电力系统多源数据的融合与分析电力系统是现代社会不可或缺的基础设施，其安全和稳定运行对社会生产生活具有至关重要的作用。

然而，电力系统数据来源众多，包括发电记录、用电记录、供电记录等，这些数据通常按不同的标准、格式、时间间隔存储在各自的数据库中，造成了数据冗余和信息孤岛的问题。

因此，电力系统数据融合和分析成为提高电力系统安全和稳定运行的重要手段。

一、电力系统数据融合的必要性电力系统数据来源多、种类繁多、格式不同，数据之间存在关联，但又相互独立，这就形成了电力系统中所谓的信息孤岛问题。

信息孤岛是指由于不同数据库之间的独立和孤立性，导致信息无法跨越数据库的边界，而得不到及时的汇总和分析，也就是说，尚未被共享、整合和利用的信息。

信息孤岛既存在于电力系统内部，也存在于企业与企业之间的信息壁垒中。

因此，电力系统需要进行数据融合。

数据融合是指将多源异构的数据在存储介质上进行统一、标准化处理，以提高数据的质量、整合性和可用性的技术，其主要目的是提高数据的价值，加强不同数据之间的关联和联系，从而更好地满足业务需求。

二、电力系统数据融合的技术手段电力系统数据融合需要用到各种技术手段，下面介绍几种常用的数据融合技术方法。

1.ETL技术ETL 是英文 Extract、Transform、Load 的缩写，是一种数据仓库的技术，可以实现将多源异构的数据统一到一个数据仓库中。

ETL 技术主要由三部分组成：数据提取（Extract）、数据转换（Transform）和数据装载（Load），它们分别对应了数据从原系统中提取出来、经过一系列转换处理之后，再装载到目标系统中去的过程。

2.数据集成技术数据集成是指将多个不同来源、不同类型和不同格式的数据整合成一个一致的视图，以方便用户使用和管理数据。

数据集成实现通常通过提供一个数据访问层来实现，该数据访问层将所有数据源抽象为一个统一的数据访问接口，从而简化了开发和管理工作。

3.数据挖掘技术数据挖掘是指对大型数据集进行自动或半自动的分析过程，以发现其中的未知模式或隐藏关系。

光电信息系统中的数据融合技术哎呀，说起光电信息系统中的数据融合技术，这可真是个让人又好奇又有点头疼的玩意儿。

咱先来讲讲啥是光电信息系统哈。

就好比你拿着手机拍照，那手机里处理图像的这一套东西，就是光电信息系统的一部分。

而数据融合技术呢，就像是个神奇的魔法师，能把各种零散的、好像没啥关系的数据，巧妙地融合在一起，变成有用的大宝贝。

我记得有一次，我去参加一个科技展览。

在那里，有一个展示光电信息系统应用的展台。

他们展示了如何通过卫星收集地球上的各种数据，比如地形、气候、植被等等。

这些数据一开始都是各自为政，乱七八糟的。

但通过数据融合技术，它们就能变成一张清晰明了的地球“画像”，哪里是高山，哪里是河流，哪里是茂密的森林，一目了然。

当时我就在想，这技术可太牛了，就像是把一堆拼图碎片拼成了一幅完整的美丽画卷。

在光电信息系统里，数据来源那是五花八门。

有从光传感器来的，有从电传感器来的，还有从其他各种奇奇怪怪的设备来的。

这些数据就像一群性格各异的小伙伴，有的脾气急，来得快；有的慢悠悠，半天不出现。

而且它们的格式、精度啥的都不一样，要把它们融合在一起，可真是个大挑战。

比如说，在医疗领域里，有一种光电检测设备，可以检测人体内部的情况。

从这个设备里出来的数据，得和病人的其他病历数据融合在一起，医生才能更全面地了解病情，做出准确的诊断。

这就好像是给医生配了一副超级眼镜，能让他们看得更清楚、更透彻。

再比如说，在交通领域，路上的摄像头收集的车辆信息，和传感器收集的路况信息，通过数据融合技术，就能让交通管理部门更好地指挥交通，减少拥堵。

想象一下，要是没有这技术，那交通不得乱成一锅粥啊！数据融合技术也不是随便就能搞成的，得有一套科学的方法和流程。

首先得把数据收集起来，这就像是买菜，得把各种菜都买齐了。

然后要对数据进行预处理，把那些不干净、不准确的数据清理掉，就像洗菜一样，把坏的叶子摘掉。

接下来就是关键的融合步骤了，这得根据不同的数据特点和应用需求，选择合适的融合算法，就像是炒菜要放合适的调料，多了少了都不行。

卫星导航系统的多源数据融合技术在当今科技飞速发展的时代，卫星导航系统已经成为人们生活中不可或缺的一部分。

从日常出行中的导航定位，到农业、测绘、航空航天等领域的高精度测量，卫星导航系统都发挥着至关重要的作用。

然而，单一的卫星导航系统往往存在一些局限性，如信号遮挡、精度不够等问题。

为了克服这些局限性，提高导航系统的性能和可靠性，多源数据融合技术应运而生。

多源数据融合技术，简单来说，就是将来自多个不同数据源的信息进行整合和处理，以获得更全面、更准确、更可靠的结果。

在卫星导航系统中，这些数据源可以包括全球定位系统（GPS）、北斗卫星导航系统、格洛纳斯（GLONASS）、伽利略（Galileo）等卫星导航系统，还可以包括惯性导航系统、里程计、地图匹配、视觉传感器等其他辅助导航设备和技术。

首先，让我们来了解一下为什么需要多源数据融合技术。

卫星导航信号在传播过程中容易受到各种因素的干扰，如高楼大厦、山脉、森林等障碍物的遮挡，会导致信号衰减甚至丢失，从而影响导航的精度和连续性。

此外，卫星导航系统本身也存在一定的误差，如卫星时钟误差、轨道误差、大气延迟误差等。

这些误差在某些情况下可能会累积，导致定位结果出现较大偏差。

而通过融合其他数据源的信息，可以有效地弥补卫星导航系统的不足，提高导航的精度和可靠性。

例如，惯性导航系统是一种不依赖外部信号的自主导航系统，它通过测量物体的加速度和角速度来推算其位置和姿态。

惯性导航系统具有短时间内精度高、不受外界干扰等优点，但长时间工作会产生累积误差。

将惯性导航系统与卫星导航系统进行融合，可以在卫星信号丢失时利用惯性导航系统保持导航的连续性，同时在卫星信号恢复时利用卫星导航系统对惯性导航系统的误差进行修正，从而实现优势互补，提高导航的整体性能。

多源数据融合技术的实现方法多种多样，其中比较常见的有卡尔曼滤波、粒子滤波、贝叶斯估计等。

卡尔曼滤波是一种基于线性最小均方误差估计的最优滤波算法，它通过对系统状态进行预测和更新，实现对多源数据的融合。

《数据融合平台》系统集成方案总计页数版本编号V1.0.00编制人员受控状态评审人员编写日期评审日期发布日期修订历史备注：主版本号修改为重要改版，要产生新文档。

不可沿用本文档只做修订记录。

第一章引言1.1 背景数字化平台建设因其业务管理方向的多样性与复杂性，根据业务划分、管理角度等分为了多个子系统，多个系统使用带来操作的复杂性、子系统之间的数据交互、系统切换等问题也随之产生。

数据融合平台旨在解决多系统间使用存在的问题，为打通各个业务系统间的数据交互提供多样的交互通道，提供统一的用户认证模块用于各个系统之间的用户安全认证。

1.2 目的此方案的编写主要便于业务系统在接入数据融合平台前，了解接入的基本流程以及自身系统需要具备的相关功能。

为业务系统接入的开发提供相关文档支持。

1.3 预期阅读者本文的预期读者项目经理、项目开发人员、参与集成的第三方系统项目经理、参与集成的第三方系统开发人员等。

1.4 名词解释系统集成：是数据融合平台对既存系统、建设中系统的整合，便于进行统一的管理。

数据集成：是数据融合平台和其他系统之间数交互，包括了数据的接收、发送等。

第二章系统功能2.1 系统集成2.1.1集成方式针对当前多系统的环境及系统的复杂性，使用单点登录进行集成是最优解决方案。

单点登录（Single Sign On），简称为SSO，是目前比较流行的企业业务整合的解决方案之一。

SSO的定义是在多个应用系统中，用户只需要登录一次就可以访问所有相互信任的应用系统2.1.2系统架构以《数据融合平台》作为整个SSO认证管理的基础系统，负责对所有系统的用户数据、部门数据做统一的管理，负责对所有系统进行统一的认证管理，作为多个业务系统的统一入口。

用户须在基础系统中进行认证后才可访问其他业务系统。

2.1.3系统流程系统注册：每个需要接入单点登录的系统需要在基础平台中进行系统注册，填写系统编号、系统名称、系统单点登录接口等信息，注册成功后会为每个系统生成一个独立的密钥，用于进行单点登录的认证登入与登出。

多系统融合标准-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述多系统融合标准是指在信息技术领域中，将多个系统的各种要素有机地结合起来，形成一个统一、高效的整体标准。

随着社会进步和科技发展的推动，人们对多系统融合标准的需求越来越迫切。

多系统融合标准的出现得益于不同系统之间的互联互通。

在信息技术的不断进步中，各个系统的发展几乎是不可避免的。

然而，不同系统之间的差异性往往造成了信息流通的不畅和资源浪费的问题。

因此，多系统融合标准的提出与应用成为改善现状的必然选择。

在多系统融合标准的发展过程中，除了要考虑不同系统间的互操作性，还需要关注系统之间的数据交换、信息安全、技术平台等方面的问题。

只有通过建立全面、系统的多系统融合标准，才能实现各个系统之间的无缝对接，提高资源利用效率，推动信息技术和社会经济的发展。

为了满足不同领域、不同层次的需求，多系统融合标准应该具备一定的灵活性和可扩展性。

只有这样，才能满足不同系统的特殊要求，保持标准的稳定性和可持续发展能力。

总之，多系统融合标准的提出和应用对于推动信息技术的发展、优化资源配置、提高社会效益具有重要意义。

未来，我们需要不断完善和创新多系统融合标准，以应对快速发展的信息技术和多样化的应用需求。

只有如此，我们才能不断提高系统性能，为社会发展做出更大的贡献。

1.2文章结构文章结构是指文章的组织方式和框架。

一个良好的文章结构可以使读者更好地理解文章的内容，帮助作者更好地表达观点和论证。

本文主要围绕多系统融合标准展开讨论，文章结构如下：第一部分：引言1.1 概述- 介绍多系统融合标准的背景和意义，以及当前多系统融合中存在的挑战。

1.2 文章结构- 简要介绍本文的整体结构，阐述各个部分的内容和逻辑关系。

1.3 目的- 阐明本文的目的和意义，明确阐述多系统融合标准的重要性。

第二部分：正文2.1 第一个要点- 介绍多系统融合标准的基本概念和原理。

- 分析多系统融合标准在实际应用中的优势和问题。

电力系统是现代社会重要的基础设施之一，其稳定运行对于国家经济和社会发展具有非常重要的意义。

随着科技的进步和社会的发展，电力系统的数据量也在不断增加，由此带来了一系列的挑战和问题。

为了更好地利用这些数据，并从中获取更多有益的信息，电力系统多模态数据融合模式和相关关键技术问题成为了电力系统研究的热点之一。

一、电力系统多模态数据融合的意义现代电力系统中包含了众多的数据，如传感器数据、监控数据、生产数据、负荷数据等等。

这些数据往往是异构的，来自不同的数据源，而且通常具有多模态特性，如文本、图像、声音等。

如何有效地整合和融合这些多模态数据，可以帮助电力系统运维人员更好地监控和管理电力系统，提高运行效率和稳定性。

多模态数据融合还可以为电力系统的智能化、自动化和数字化发展提供有力支持。

二、电力系统多模态数据融合模式1. 传统数据融合模式传统的数据融合模式往往是基于特定的数据融合算法和方法，针对特定的数据类型进行处理和融合。

这种模式往往局限于特定类型的数据，无法很好地适应多模态数据融合的需求。

由于电力系统中的数据种类繁多，传统的数据融合模式也难以胜任。

2. 多模态数据融合模式针对电力系统中的多模态数据，需要构建多模态数据融合模式。

这种模式可以同时处理不同种类的数据，将其融合成更高层次的信息，并为后续的分析和应用提供更为丰富和准确的数据。

多模态数据融合模式可以同时考虑不同数据类型的特点，充分利用各种数据之间的关联和互补关系，从而实现更为全面和深入的数据融合。

三、电力系统多模态数据融合关键技术问题1. 数据融合算法数据融合算法是多模态数据融合的关键技术之一。

针对不同种类的数据，需要设计和实现相应的数据融合算法。

多模态数据融合还需要考虑数据的异质性和多样性，为此，需要设计出能够兼容多种数据类型的融合算法。

2. 多模态数据匹配与对齐多模态数据融合需要考虑不同数据类型之间的匹配和对齐。

如何将不同数据类型之间的关联和关系进行有效地匹配和对齐，是实现多模态数据融合的关键。

多传感器数据融合技术及应用学号班级姓名二零一年月日引言近年来，多传感器数据融合技术无论在军事还是民事领域的应用都极为广泛。

多传感器融合技术已成为军事、工业和高技术开发等多方面关心的问题。

这一技术广泛应用于C3I（command，control，communication and intelligence）系统、复杂工业过程控制、机器人、自动目标识别、交通管制、惯性导航、海洋监视和管理、农业、遥感、医疗诊断、图像处理、模式识别等领域。

实践证明：与单传感器系统相比，运用多传感器数据融合技术在解决探测、跟踪和目标识别等问题方面，能够增强系统生存能力，提高整个系统的可靠性和鲁棒性，增强数据的可信度，并提高精度，扩展整个系统的时间、空间覆盖率，增加系统的实时性和信息利用率等。

基本概念及融合原理数据融合又称作信息融合或多传感器数据融合，多传感器数据融合比较确切的定义可概括为：充分利用不同时间与空间的多传感器数据资源，采用计算机技术对按时间序列获得的多传感器观测数据，在一定准则下进行分析、综合、支配和使用，获得对被测对象的一致性解释与描述，进而实现相应的决策和估计，使系统获得比它的各组成部分更充分的信息。

多传感器数据融合技术的基本原理就像人脑综合处理信息一样，充分利用多个传感器资源，通过对多传感器及其观测信息的合理支配和使用，把多传感器在空间或时间上冗余或互补信息依据某种准则来进行组合，以获得被测对象的一致性解释或描述。

多传感器数据融合原理如下：（1）N个不同类型的传感器（有源或无源的）收集观测目标的数据；（2）对传感器的输出数据进行特征提取的变换，提取代表观测数据的特征矢量Yi；（3）对特征矢量Yi进行模式识别处理（如，聚类算法、自适应神经网络或其他能将特征矢量Yi变换成目标属性判决的统计模式识别法等）完成各传感器关于目标的说明；（4）将各传感器关于目标的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。