1.1 多傳感器數據融合基本描述

數據融合是一個多級、多層面的數據處理過程，主要完成對來自多個信息源的數據進行自動檢測、關聯、相關及估計的融合處理［1］。數據融合是一個多學科交叉的研究領域，有些學科相對成熟，有理論基礎支持其具體應用，如貝葉斯推理、多傳感器數據采集、多目標跟蹤方法等；也有些學科還在不斷探索和完善之中，如智能化方法、啟發式推理理論等。

多傳感器數據融合中的數據處理方法，與經典信號處理方法相比較存在本質上的區別。數據融合所處理的多傳感器信息具有更復雜的形式，并且可以在不同的信息層次上出現，每個層次都可以對檢測數據進行不同程度的融合。例如，在數據層(像素級)、特征層和決策層［2］都可以進行數據的融合處理。目前所提到的數據融合也主要包括傳感器級、特征級和決策級三種融合方式，表1.1對這三種方式的優缺點、主要理論支撐和應用領域進行了總結歸納。

表1.1 不同層次的數據融合

雷達與紅外探測儀在傳感器層次上的融合示意圖如圖1.1所示。

圖1.1 兩類傳感器的數據融合示意圖