数据融合(Data Fusion)学习

定义及原理

数据融合技术是指利用计算机对按时序获得的若干观测信息，在一定准则下加以自动分析、综合，以完成所需的决策和评估任务而进行的信息处理技术。（百度百科）

Data fusion is the process of integrating multiple data sources to produce more consistent, accurate, and useful information than that provided by any individual data source. Data fusion processes are often categorized as low, intermediate, or high, depending on the processing stage at which fusion takes place. Data fusion is a subset of Information integration.（维基百科）

A multi-level process dealing with the association, correlation, combination of data and information from single and multiple sources to achieve refined position, identify estimates and complete and timely assessments of situations, threats and their significance.（JDL）

多传感器信息融合技术的基本原理也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, 以获获取被观测对象的一致性解释或描述。数据融合的基本目标是通过数据优化组合导出更多有效信息。它的最终目的是利用多个传感器共同或联合操作的优势, 来提高多个传感器系统的有效性。

应用

现在数据融合的主要应用领域有：多源影像复合、机器人和智能仪器系统、战场和无人驾驶飞机、图像分析与理解、目标检测与跟踪、自动目标识别等。

• 苏小玉,徐奎奎.网络安全态势感知中数据融合算法应用综述[J].河北省科学院学报,2020,37(02):37-44.
• 宋茜,周清波,吴文斌,胡琼,余强毅,唐华俊.农作物遥感识别中的多源数据融合研究进展[J].中国农业科学,2015,48(06):1122-1135.
• 穆化鑫. 基于Storm引擎的物联网异构数据融合系统的设计与实现[D].北京邮电大学,2015.
• 史学文. 高速公路多源交通数据融合方法研究及系统开发[D].北京交通大学,2017.

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方法

数据融合是一种数据综合和处理技术, 是许多传统学科和新技术的集成和应用, 如通信、模式识别、决策论、不确定性理论、信号处理、估计理论、最优化技术、计算机科学、人工智能和神经网络、遗传算法、小波分析技术、虚拟技术等。

以"Castanedo F. A review of data fusion techniques[J]. The Scientific World Journal, 2013, 2013."所述，数据融合技术可分为三类：数据关联（data association）、状态估计（state estimation）、决策融合（decision fusion）。

数据关联使用的方法有：近邻（Nearest Neighbors）、K-Means、概率数据关联（PDA）、联合概率数据关联（JPDA）、多重假设检验（MHT）、分布式联合概率数据关联（DJPDA）、分布式多重假设检验（DMHT）、图形化模型等

状态估计使用的方法有：最大似然、最大后验、卡尔曼滤波、粒子滤波、分布式卡尔曼滤波、分布式粒子滤波、协方差一致性法等

决策融合使用的方法有：贝叶斯方法、Dempster-Shafer证据推理法、溯因推理、语义方法等

其他方法有：图像回归法（Image Regression）、主成分变换（PCT）、Kauth-Thomas变换、小波变换、IHS变换等

相关资料

祁友杰,王琦.多源数据融合算法综述[J].航天电子对抗,2017,33(06):37-41.

Castanedo F. A review of data fusion techniques[J]. The Scientific World Journal, 2013, 2013.

高翔,王勇.数据融合技术综述[J].计算机自动测量与控制,2002(11):706-709.

https://zhuanlan.zhihu.com/p/26982832

https://blog.csdn.net/houmou/article/details/51260199