信息融合技术在军民领域的应用

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由于信息技术充分利用了多源数据的互补性和电子计算机的高速运算和智能，提高了信息的融合度和处理质量而受到广泛的关注。

信息融合就好比人总是用各种感官（眼、耳、鼻、舌、身）接受外界信息，眼睛看到的是画面，耳朵听到的是声音，鼻子闻到的是气味，舌头尝到的是味道，身体感受到的是温度、压力等。根据美国国防部给出的定义：信息融合是一个对从单个和多个信息源获取的数据和信息进行关联、相关和综合，以获得精确的位置和身份认证，以及对态势和威胁进行全面及时评估的信息处理过程；该过程是对其进行估计、评估的一个持续精练过程，同时也是信息处理过程不断自我修正的一个过程，以获得结果的改善。通俗的说法是信息融合就是数据融合但其内涵更广泛、更确切、更合理，也更具有概括性不仅包括数据，而且包括了信号和知识。

随着各行各业应用系统逐渐扩大，所需的功能也越来越复杂，使用的传感器种类也相应增多。原先的单一传感器检测技术难以满足要求，多传感器融合技术应运而生。多传感器融合技术就是对同一检测对象，利用各种传感器检测的信息和不同的处理方法以获得该对象的全面检测信息，从而提高检测精度和可靠性。在多传感器系统中，信息表现为多样性、复杂性以及大容量，信息处理不同于单一的传感检测处理技术，多传感器信息融合技术已成为当前的一个重要研究领域。

信息融合是一种信息处理技术，它用于解决以下两种情况下的信息处理：即同一个系统使用多个传感器和多个系统使用多个传感器。因此，信息融合的研究对象主要是多传感器系统，包括对多种目标的探测、识别和跟踪，以及战场监视、态势感知、威胁评估、决策支持等。其目的是把来自多传感器或多源的被测目标信息进行综合处理，获得一个完整、准确和可靠的数据。

多传感器信息融合与单传感器信号处理相比，单传感器信号处理是对人脑信息处理的一种低水平模仿，不能像多传感器信息融合那样有效的利用更多的信息资源，而多传感器信息融合可以更大程度地获得被测目标和环境的信息量。多传感器信息融合与经典信号处理方法之间也存在本质的区别，关键在信息融合是由多个传感器组合成平行或互补方式来获得多组数据输出的一种处理方法，是一种最基本的方式，涉及的问题有输出方式的协调、综合以及传感器的选择。

信息融合的研究内容极其丰富，涉及的基础理论也非常广泛，而信息融合方法是信息融合研究的核心技术。日前融合方法大致可以分两类：概率统计方法和人工智能方法。

信息融合在军事上的应用是在敌对的现实世界中进行的。在敌对的现实世界里，被观测目标的运动状态基本上是未知的、难以预测的或不易确定的，它与传感器系统之间的关系是敌对的、不合作的，它会利用速度快、机动性强的优势躲避传感器的探测，甚至干扰传感器的探测或发送虚假信息，传感器获得的信息可能是不连续的、间断的，数据率也基本上是不固定的。被观测目标的这些特点对信息融合系统提出了较高的要求，如系统要有可变的响应特性，快速、精确的信息处理能力，必要时还要求人工干预等。军事应用是多传感器数据融合技术诞生的源泉，主要用于包括军事目标的检测、定位、跟踪和识别。这些目标可以是静止的，也可以是运动的。具体应用包括海洋监视、空对空、地对空防御系统。海洋监视系统包括潜艇、鱼雷、水下导弹等日标的检测、跟踪和识别，典型的传感器包括雷达、声纳、远红外、综合孔径雷达等。空对空、地对空防御系统的基本日标是榆测、跟踪、识别敌方飞机、导弹和反飞机武器，典型的传感器包括雷达、ESM接收机、远红外、敌我识别传感器、电光成像传感器等。

现实中，美国、俄罗斯等一些西方军事强国已经将信息融合技术应用到军事领域。如应用到军用飞机，现代军用飞机通常采用多种机载探测系统，飞机作为整个全域信息网中一个节点，它接收来自预警机、无人机、友机的探测信息，将各个传感器的数据进行数字化处理，为飞行员提供一个唯一的跟踪和识别目标，以免重复跟踪。美国的F/A-22“猛禽”战斗机搭载综合航空电子系统，它具有对综合传感器的融合能力，包括雷达、通信、导航信息的识别和融合。F/A-22采用集成处理器（CIP）处理电子信号，转换为清晰简明的战场情况图像，供飞行员使用。俄罗斯的第三代米格-29和苏-27战斗机都配备了先进的氦Ts-101系列火控计算机，它能将红外瞄准、激光、光学和多模式雷达输入信号融合，具有一定的多传感器数据融合能力。法国的“阵风”战斗机装有RBE2双轴多功能电子扫描火控雷达、前扇区光学系统（OSF）和防御辅助子系统（DASS），能将这三个系统的数据融合，以保持在“低可探测性”的条件下发挥各个系统的最大效能。英国为提高直升机飞行员在恶劣气象条件下的目标感知能力，进行了用护目镜投影图像作为辅助飞行的技术试验，投影图像由多谱传感器和激光障碍物传感器生成，投影在飞行员的头盔护目镜上，为飞行员提供地形威胁（如塔状物、高架电缆）告警。

信息融合在民事领域主要用于机器人、智能制造、智能变通、医疗诊断、遥感、刑侦和保安等领域。多传感器信息融合技术的发展和应用引起了工业检测系统的改变，主要体现在智能检测系统。机器人使用电视图像、声音、电磁等数据的融合来进行推理，以完成物料搬运、零件制造、检验和装配等工作。智能制造系统包括各种智能加工机床、工具和材制传送装置、检测和试验装置以及有效地利用多传感器所提供的冗余信息，融合方法研究也还处于初步阶段。

信息融合的研究方向涉及传感器技术、数据处理、网络通信、人工智能等相关技术，尚处于不断的变化和发展过程中，未来主要的研究方向是建立统一的信息融合基本理论和广义融合模型、改进融合算法以进一步提高融合系统的性能、人工智能技术在数据关联、日标跟踪、日标分类、特征提取、管理和评估等数据融合模型的研究已取得了-些进展，但在工程实现上还有许多问题需要处理。以及开发并行计算机软件和硬件，以满足具有大量数据且计算复杂的多传感器融合的要求。■