信息融合系统的未来发展方向

1.2.4.1　关键问题

随着新型传感器的不断涌现,以及现代信号处理技术、计算机技术、网络通信技术、人工智能技术、并行计算的软件和硬件技术等相关技术的飞速发展,多传感器融合将成为未来大量军用和民用的高科技系统的重要技术手段。从目前的发展情况来看,信息融合要解决的关键问题主要有以下几方面：

(1)数据对准与信息相关。数据对准是指将不同框架下的观测数据进行统一,这是进行信息组合的基础。信息相关是对获取的多源信息进行关联,其核心难点在于保证信息一致和降低计算成本。

(2)异类信息融合。异类传感器提供的信息属性不同,将具有更强的互补性和多样性,其核心难点在于,属性不同将导致处理难度加大。

(3)虚假数据鉴别。由于环境的不确定性和信息的多义性等原因,信息融合系统需要对采集到的信息进行有效鉴别和评估。

(4)数据库建立。数据库不仅包含当前实时数据,还包含非实时的先验数据等。因此,对数据库的要求包括：容量大；搜索快；开放互联性好；具有良好的用户接口。

(5)信息安全。军用融合系统中的信息通常具有不同级别的保密要求和访问权限,以保证不同级别的信息安全、限制用户的使用权限。其难点在于,对多源信息进行严格的等级划分,并按照保密要求允许不同级别的用户使用。

1.2.4.2　发展方向(www.xing528.com)

信息融合在基础理论和实际应用中有很大的发展空间,未来也需要对其进行多领域、深层次的研究。例如,多传感器分布检测研究；多传感器综合跟踪算法研究；异类传感器信息融合技术研究；多层估计的一般理论研究；水下传感器信息融合技术研究；多目标跟踪与航迹关联的联合优化问题；多传感器跟踪中的航迹起始问题；目标识别及其融合技术研究；图像融合技术研究；信息融合系统性能评估技术研究；等等。

从目前社会技术发展现状出发,预测下一阶段信息融合技术的突破点将主要包括以下几方面：

(1)基础理论。目前信息融合技术还没有形成一个系统的理论体系,缺少常规化的解决方案,在下一阶段优先完善理论体系是重中之重。

(2)融合算法。算法是融合系统的核心,目前缺少对异类信息融合和并行处理等方面相关算法的研究。

(3)多传感器资源管理优化。优化融合规则的设计、优化传感器资源的调度,以保证每个传感器都能物尽其用。

(4)实验平台建设。开发有效、合理的实验平台,以便对大量算法进行仿真验证。

(5)制定领域标准。设立独立学科的专业评价机制,对信息融合技术进行有效的横向评估和纵向评估,以进一步推动技术发展。