第1章　绪论

1.1　经典多源信息融合概述

1.1.1　多源信息融合的概念

多源信息融合（Multi-Source Information Fusion）又称多传感融合（Multi-Sensor Information Fusion），是指将不同来源的多个数据源或信息源的信息进行整合、分析和推理，从而生成更完整、准确和有效信息的过程。这些信息可以来自不同的传感器、平台、数据存储系统或组织，包括结构化和非结构化数据、实时和历史数据、静态和动态数据等[1]。与单一信息源相比，多源信息融合可以帮助人们更好地理解和应对复杂的现实世界问题，提高决策的质量和效率，支持实时决策和预测，降低决策的风险和成本，被广泛应用于军事情报、传感器管理、故障诊断、金融风险控制、医疗健康等领域。

多源信息融合技术的研究内容包括信息源选择、信息匹配和配准、信息融合算法、融合结果评估和应用领域拓展等。在信息源选择方面，关键问题是选择哪些信息源进行融合，需要考虑信息源的可靠性、准确性和完整性等因素。在信息匹配和配准方面，需要将来自不同信息源的信息进行匹配和配准，以确保融合后的信息具有一致性和准确性，需要考虑的因素包括传感器的误差、数据格式的不同和信息的时空关系等。在信息融合算法方面，多源信息融合算法包括基于规则的算法、概率统计算法、人工神经网络算法、模糊逻辑算法等。不同的算法适用于不同的情况，需要综合考虑多个因素来选择合适的算法。在融合结果评估方面，需要评估多源信息融合结果的可靠性和精度。融合结果评估方法包括误差分析、可视化分析和专家评估等。在应用领域拓展方面，多源信息融合技术已经在国防、情报、监控等领域得到广泛应用。未来，多源信息融合技术还可以拓展到环境等领域。

由于多源信息融合应用面非常广，故各行各业根据自己的理解给出了不同的定义。目前，被大多数研究者接受的信息融合的定义，是由美国三军组织实验室理事联合会（Joint Directors of Laboratories，JDL）从军事应用角度给出的，如定义1.1。潘泉等[1]、韩崇昭等[2]总结了JDL的研究并给出了定义1.2。Wald[3]从信息融合实现的功能和目的方面给出了定义1.3。基于最新的学术报道和研究成果，目前对多源信息融合概念较为准确的描述可见定义1.4。

定义1.1　多源信息融合是一种多层次、多方面的处理过程，包括对多源数据进行检测、关联、组合和估计，从而提高状态和身份估计的精度，以及对战场态势和威胁的重要程度进行适时完整的评估。

定义1.2　多源信息融合，又称多传感器融合，是一个多层次、多方面的过程，包括对多源数据的检测、关联、组合和估计，以提高信息、状态和身份估计的准确性，以及对目标情况和威胁的最终程度的及时性和完整性的评估。

定义1.3　多源信息融合是一个用来表示如何组合或联合来自不同传感器数据的方法和工具的通用框架，其目的是获得更高质量的信息。

定义1.4　多源信息融合是一个对多源、多层次、多维度、多粒度数据、信息和知识的检测、表征、挖掘、关联、综合、推理和预测的过程，它综合了人工智能、知识推理、数据分析与处理等现代信息技术，以获得对被观测对象更为丰富与精准的描述或决策结果。