智能信息處理

1、多傳感器信息融合主講人： 王濤組員 ： 韓雪詩(shī) 桂澄 寇鵬鯤大綱大綱信息融合研究背景及現(xiàn)狀信息融合研究背景及現(xiàn)狀1信息融合基本簡(jiǎn)介信息融合基本簡(jiǎn)介2信息融合分類及實(shí)現(xiàn)方法信息融合分類及實(shí)現(xiàn)方法3信息融合現(xiàn)缺陷及未來(lái)展望信息融合現(xiàn)缺陷及未來(lái)展望1991198819801973信息融合 (information fusion)起初被稱為數(shù)據(jù)融合 (data fusion)，起源于1973年美國(guó)國(guó)防部資助開發(fā)的聲納信號(hào)處理系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合MSDFC3IC4I研究背景研究背景信息融合起源199119881980197320世紀(jì)80年代，為了滿足軍事領(lǐng)域中作戰(zhàn)的需要，多傳感器數(shù)據(jù)融合MSDF (Multi-

2、sensor Data Fusion)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。數(shù)據(jù)融合MSDFC3IC4I研究背景研究背景信息融合起源19911988198019731988年，美國(guó)將C3I(Command，Control，Commication and Intelligence)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)融合技術(shù)列為國(guó)防部重點(diǎn)開發(fā)的二十項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)之一。數(shù)據(jù)融合MSDFC3IC4I研究背景研究背景信息融合起源19911988198019731991年美國(guó)已有54個(gè)數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)引入到軍用電子系統(tǒng)中去，其中87%已有試驗(yàn)樣機(jī)、試驗(yàn)床或已被應(yīng)用。由于信息融合技術(shù)在海灣戰(zhàn)爭(zhēng)中表現(xiàn)出的巨大潛力，在戰(zhàn)爭(zhēng)結(jié)束后,美國(guó)國(guó)防部又在C3I系統(tǒng)中加入計(jì)算

3、機(jī)(computer)，開發(fā)了以信息融合為中心的C4I系統(tǒng)。數(shù)據(jù)融合MSDFC3IC4I研究背景研究背景信息融合起源研究現(xiàn)狀研究現(xiàn)狀 當(dāng)前，信息融合技術(shù)在軍事中的應(yīng)用研究己當(dāng)前，信息融合技術(shù)在軍事中的應(yīng)用研究己經(jīng)從低層的目標(biāo)檢測(cè)、識(shí)別和跟蹤轉(zhuǎn)向了態(tài)經(jīng)從低層的目標(biāo)檢測(cè)、識(shí)別和跟蹤轉(zhuǎn)向了態(tài)勢(shì)評(píng)估和威脅估計(jì)等高層應(yīng)用。勢(shì)評(píng)估和威脅估計(jì)等高層應(yīng)用。 目前，信息融合技術(shù)己在許多民用領(lǐng)域取得目前，信息融合技術(shù)己在許多民用領(lǐng)域取得成效。這些領(lǐng)域主要包括成效。這些領(lǐng)域主要包括:機(jī)器人和智能儀機(jī)器人和智能儀器系統(tǒng)、智能制造系統(tǒng)、戰(zhàn)場(chǎng)任務(wù)與無(wú)人駕器系統(tǒng)、智能制造系統(tǒng)、戰(zhàn)場(chǎng)任務(wù)與無(wú)人駕駛飛機(jī)、航天應(yīng)用、目標(biāo)檢測(cè)與跟

4、蹤、圖像駛飛機(jī)、航天應(yīng)用、目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤、圖像分析與理解、慣性導(dǎo)航、模式識(shí)別等領(lǐng)域。分析與理解、慣性導(dǎo)航、模式識(shí)別等領(lǐng)域。信息融合定義信息融合定義 信息融合是一種多層次、多方面的處理過(guò)程, 包括對(duì)多源數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)化的檢測(cè)、互聯(lián)、相關(guān)、估計(jì)和組合處理，從而提高狀態(tài)和身份估計(jì)的精度，以及對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)和威脅的重要程度進(jìn)行有效的評(píng)價(jià)。 -美國(guó)國(guó)防部定義：美國(guó)國(guó)防部定義：1991 利用計(jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)按時(shí)序獲得的若干傳感器的觀測(cè)信息在一定準(zhǔn)則下加以自動(dòng)分析，優(yōu)化綜合以完成所需的決策和估計(jì)任務(wù)而進(jìn)行的信息處理過(guò)程。 -最新定義信息融合的基本原理左耳和右耳的聽覺傳感器分別獲取一維聲音信息，經(jīng)大腦融合后產(chǎn)生立體聲音

5、信息；左目和右目的視覺傳感器分別獲取二維圖象信息，經(jīng)大腦融合后產(chǎn)生立體圖象信息；自然界同類多傳感信息融合信息融合的基本原理信息融合的基本原理自然界異類多傳感信息融合信息融合優(yōu)勢(shì)優(yōu)勢(shì)改進(jìn)探測(cè)性能改進(jìn)探測(cè)性能擴(kuò)展空間和時(shí)間覆蓋范圍擴(kuò)展空間和時(shí)間覆蓋范圍提高可信度提高可信度提高空間分辨率提高空間分辨率增強(qiáng)系統(tǒng)的生存能力增強(qiáng)系統(tǒng)的生存能力降低信息的模糊度降低信息的模糊度信息融合模型與結(jié)構(gòu)美國(guó)三軍組織實(shí)驗(yàn)室理事聯(lián)合會(huì)（JDL）數(shù)據(jù)融合模型(Joint Directors of Laboratories)評(píng)估是指評(píng)價(jià)實(shí)體之間的相互關(guān)系，包括敵我雙方兵力結(jié)構(gòu)和使用特點(diǎn)，是對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)上戰(zhàn)斗力量分配情況的評(píng)價(jià)過(guò)程。

6、主要功能包括數(shù)據(jù)對(duì)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、目標(biāo)運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)估計(jì)（跟蹤），以及身份估計(jì)等，其結(jié)果為更高級(jí)別的融合過(guò)程提供輔助決策信息。它將當(dāng)前態(tài)勢(shì)映射到未來(lái)。在軍事領(lǐng)域即指威脅估計(jì)用以對(duì)作戰(zhàn)事件出現(xiàn)的程度和可能性進(jìn)行估計(jì)，并對(duì)敵方作戰(zhàn)企圖給出指示和告警。信息融合處理過(guò)程一級(jí)處理目標(biāo)評(píng)估二級(jí)處理態(tài)勢(shì)評(píng)估三級(jí)處理影響評(píng)估四級(jí)處理過(guò)程評(píng)估它是一個(gè)更高級(jí)的處理階段。通過(guò)建立一定的優(yōu)化指標(biāo)，對(duì)整個(gè)融合過(guò)程進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控與評(píng)價(jià)，從而實(shí)現(xiàn)多傳感器自適應(yīng)信息獲取和處理，以支持特定的任務(wù)目標(biāo)，并最終提高整個(gè)系統(tǒng)的性能信息融合層次的劃分主要有兩種方法。u 第一種方法是按照融合對(duì)象的層次不同，將信息融合劃分為低層（數(shù)據(jù)級(jí)或像素級(jí)）

7、、中層（特征級(jí)）和高層（決策級(jí)）。u 另一種方法將是將傳感器集成和數(shù)據(jù)融合劃分為信號(hào)級(jí)、證據(jù)級(jí)和動(dòng)態(tài)級(jí)。 信息融合的分類信息融合的分類數(shù)據(jù)級(jí)融合(或像素級(jí)融合)對(duì)傳感器的原始數(shù)據(jù)及預(yù)處理各階段上產(chǎn)生的信息分別進(jìn)行融合處理。盡可能多地保持了原始信息，能夠提供其它兩個(gè)層次融合所不具有的細(xì)微信息。局限性：(1)由于所要處理的傳感器信息量大，故處理代價(jià)高；(2)融合是在信息最低層進(jìn)行的，由于傳感器的原始數(shù)據(jù)的不確定性、不完全性和不穩(wěn)定性，要求在融合時(shí)有較高的糾錯(cuò)能力；(3)由于要求各傳感器信息之間具有精確到一個(gè)像素的配準(zhǔn)精度，故要求傳感器信息來(lái)自同質(zhì)傳感器；(4)通信量大。數(shù)據(jù)級(jí)融合(或像素級(jí)融合)監(jiān)

8、測(cè)對(duì)象傳感器1特征提取傳感器2傳感器N數(shù)據(jù)融合識(shí)別決策特征級(jí)融合 利用從各個(gè)傳感器原始數(shù)據(jù)中提取的特征信息，進(jìn)行綜合分析和處理的中間層次過(guò)程。 通常所提取的特征信息應(yīng)是數(shù)據(jù)信息的充分表示量或統(tǒng)計(jì)量，據(jù)此對(duì)多傳感器信息進(jìn)行分類、匯集和綜合。 特征級(jí)融合分類： 目標(biāo)狀態(tài)信息融合 目標(biāo)特性融合。監(jiān)測(cè)對(duì)象特征融合傳感器1傳感器2傳感器N識(shí)別決策特征提取特征提取特征提取決策級(jí)融合 在信息表示的最高層次上進(jìn)行的融合處理。不同類型的傳感器觀測(cè)同一個(gè)目標(biāo)，每個(gè)傳感器在本地完成預(yù)處理、特征抽取、識(shí)別或判斷，以建立對(duì)所觀察目標(biāo)的初步結(jié)論，然后通過(guò)相關(guān)處理、決策級(jí)融合判決，最終獲得聯(lián)合推斷結(jié)果，從而直接為決策提供依

9、據(jù)。 因此，決策級(jí)融合是直接針對(duì)具體決策目標(biāo)，充分利用特征級(jí)融合所得出的目標(biāo)各類特征信息，并給出簡(jiǎn)明而直觀的結(jié)果。決策級(jí)融合優(yōu)點(diǎn)： 實(shí)時(shí)性最好 在一個(gè)或幾個(gè)傳感器失效時(shí)仍能給出最終決策，因此具有良好的容錯(cuò)性。決策級(jí)融合監(jiān)測(cè)對(duì)象決策融合傳感器1傳感器2傳感器N決策特征提取特征提取特征提取識(shí)別識(shí)別識(shí)別信息融合方法嵌入約束法證據(jù)組合法人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法信息融合信息融合方法方法嵌入約束法 由多種傳感器所獲得的客觀環(huán)境(即被測(cè)對(duì)象)的多組數(shù)據(jù)就是客觀環(huán)境按照某種映射關(guān)系映射關(guān)系形成的像像，信息融合就是通過(guò)像求解原像像求解原像，即對(duì)客觀環(huán)境加以了解。用數(shù)學(xué)語(yǔ)言描述就是，所有傳感器的全部信息，也只能描述環(huán)境的某

10、些方面的特征，而具有這些特征的環(huán)境卻有很多，要使一組數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)惟一的環(huán)境(即上述映射為一一映射)，就必須對(duì)映射的原像和映射本身加約束條件，使問(wèn)題能有惟一的解。 嵌入約束法最基本的方法：Bayes估計(jì)估計(jì)和卡爾卡爾曼濾波曼濾波證據(jù)組合法證據(jù)組合法是對(duì)完成某一任務(wù)的需要而處理多種證據(jù)組合法是對(duì)完成某一任務(wù)的需要而處理多種傳感器的數(shù)據(jù)信息，完成某項(xiàng)智能任務(wù)，實(shí)際是傳感器的數(shù)據(jù)信息，完成某項(xiàng)智能任務(wù)，實(shí)際是做出某項(xiàng)行動(dòng)決策。它先對(duì)單個(gè)傳感器數(shù)據(jù)信做出某項(xiàng)行動(dòng)決策。它先對(duì)單個(gè)傳感器數(shù)據(jù)信息每種可能決策的支持程度給出度量息每種可能決策的支持程度給出度量( (即數(shù)據(jù)信息即數(shù)據(jù)信息作為證據(jù)對(duì)決策的支持程度作為證

11、據(jù)對(duì)決策的支持程度) )，再尋找一種證據(jù)組，再尋找一種證據(jù)組合方法或規(guī)則，在已知兩個(gè)不同傳感器數(shù)據(jù)合方法或規(guī)則，在已知兩個(gè)不同傳感器數(shù)據(jù)( (即證即證據(jù)據(jù)) )對(duì)決策的分別支持程度時(shí)，通過(guò)反復(fù)運(yùn)用組合對(duì)決策的分別支持程度時(shí)，通過(guò)反復(fù)運(yùn)用組合規(guī)則，最終得出全體數(shù)據(jù)信息的聯(lián)合體對(duì)某決策規(guī)則，最終得出全體數(shù)據(jù)信息的聯(lián)合體對(duì)某決策總的支持程度。得到最大證據(jù)支持決策，即信息總的支持程度。得到最大證據(jù)支持決策，即信息融合的結(jié)果。融合的結(jié)果。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法 通過(guò)模仿人腦的結(jié)構(gòu)和工作原理，設(shè)計(jì)和建立相應(yīng)通過(guò)模仿人腦的結(jié)構(gòu)和工作原理，設(shè)計(jì)和建立相應(yīng)的機(jī)器和模型并完成一定的的機(jī)器和模型并完成一定的智能任務(wù)智能任務(wù)

12、。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)當(dāng)前系統(tǒng)所接收到的樣本的相似性，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)當(dāng)前系統(tǒng)所接收到的樣本的相似性，確定分類標(biāo)準(zhǔn)。這種確定方法主要表現(xiàn)在確定分類標(biāo)準(zhǔn)。這種確定方法主要表現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)權(quán)值網(wǎng)絡(luò)權(quán)值分布上，同時(shí)可采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特定的分布上，同時(shí)可采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特定的學(xué)習(xí)算法學(xué)習(xí)算法來(lái)獲來(lái)獲取知識(shí)，得到不確定性推理機(jī)制。取知識(shí)，得到不確定性推理機(jī)制。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多傳感器信息融合的實(shí)現(xiàn)，分三個(gè)重要步驟：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多傳感器信息融合的實(shí)現(xiàn)，分三個(gè)重要步驟：根據(jù)智能系統(tǒng)要求及傳感器信息融合的形式，選擇其拓?fù)涓鶕?jù)智能系統(tǒng)要求及傳感器信息融合的形式，選擇其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)；結(jié)構(gòu)；各傳感器的輸入信息綜合處理為一總體輸入函數(shù)，并將此

13、各傳感器的輸入信息綜合處理為一總體輸入函數(shù)，并將此函數(shù)映射定義為相關(guān)單元的映射函數(shù)函數(shù)映射定義為相關(guān)單元的映射函數(shù), ,通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與環(huán)通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與環(huán)境的交互作用把環(huán)境的統(tǒng)計(jì)規(guī)律反映網(wǎng)絡(luò)本身結(jié)構(gòu)；境的交互作用把環(huán)境的統(tǒng)計(jì)規(guī)律反映網(wǎng)絡(luò)本身結(jié)構(gòu)；對(duì)傳感器輸出信息進(jìn)行學(xué)習(xí)、理解，確定權(quán)值的分配，完對(duì)傳感器輸出信息進(jìn)行學(xué)習(xí)、理解，確定權(quán)值的分配，完成知識(shí)獲取信息融合，進(jìn)而對(duì)輸入模式做出解釋，將輸入成知識(shí)獲取信息融合，進(jìn)而對(duì)輸入模式做出解釋，將輸入數(shù)據(jù)向量轉(zhuǎn)換成高層邏輯數(shù)據(jù)向量轉(zhuǎn)換成高層邏輯( (符號(hào)符號(hào)) )概念。概念?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的傳感器信息融合特點(diǎn)u具有統(tǒng)一的內(nèi)部知識(shí)表示形式，通過(guò)學(xué)習(xí)算法可具有

14、統(tǒng)一的內(nèi)部知識(shí)表示形式，通過(guò)學(xué)習(xí)算法可將網(wǎng)絡(luò)獲得的傳感器信息進(jìn)行融合，獲得相應(yīng)網(wǎng)將網(wǎng)絡(luò)獲得的傳感器信息進(jìn)行融合，獲得相應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，并且可將知識(shí)規(guī)則轉(zhuǎn)換成數(shù)字形式，絡(luò)的參數(shù)，并且可將知識(shí)規(guī)則轉(zhuǎn)換成數(shù)字形式，便于建立知識(shí)庫(kù)；便于建立知識(shí)庫(kù)；u利用外部環(huán)境的信息，便于實(shí)現(xiàn)利用外部環(huán)境的信息，便于實(shí)現(xiàn)知識(shí)自動(dòng)獲取知識(shí)自動(dòng)獲取及及并行聯(lián)想推理并行聯(lián)想推理；u能夠?qū)⒉淮_定環(huán)境的復(fù)雜關(guān)系，經(jīng)過(guò)能夠?qū)⒉淮_定環(huán)境的復(fù)雜關(guān)系，經(jīng)過(guò)學(xué)習(xí)推理學(xué)習(xí)推理，融合為系統(tǒng)能理解的準(zhǔn)確信號(hào)；融合為系統(tǒng)能理解的準(zhǔn)確信號(hào)；u由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有大規(guī)模并行處理信息能力，使由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有大規(guī)模并行處理信息能力，使得系統(tǒng)信息處理速度很快。

15、得系統(tǒng)信息處理速度很快。應(yīng)用領(lǐng)域應(yīng)用領(lǐng)域應(yīng)用領(lǐng)域工業(yè)過(guò)程監(jiān)視及工業(yè)機(jī)器人遙感與金融系統(tǒng)空中交通管制與病人照顧系統(tǒng)船舶避碰與交通管制系統(tǒng)生物特征的身份識(shí)別采用多傳感器的自主式武器系統(tǒng)和自備式運(yùn)載器情報(bào)收集系統(tǒng)采用多傳感器進(jìn)行截獲、跟蹤和指揮制導(dǎo)的火控系統(tǒng)軍事力量的指揮和控制站敵情指示和預(yù)警系統(tǒng)Text民用軍用機(jī)器人中的傳感器信息融合機(jī)器人中的傳感器信息融合控制和信控制和信息融合計(jì)息融合計(jì)算機(jī)算機(jī)自主移動(dòng)裝配機(jī)器人自主移動(dòng)裝配機(jī)器人裝配機(jī)械手裝配機(jī)械手力覺傳感器力覺傳感器觸覺傳感器觸覺傳感器視覺傳感器視覺傳感器超聲波傳感器超聲波傳感器激光測(cè)距傳感器激光測(cè)距傳感器多傳感器信息融合自主移動(dòng)裝配機(jī)器人多

16、傳感器信息融合自主移動(dòng)裝配機(jī)器人多傳感器在移動(dòng)機(jī)器人中的應(yīng)用外界環(huán)境外界環(huán)境視覺視覺視覺視覺超聲波傳感器超聲波傳感器紅外接近覺紅外接近覺立體視覺立體視覺地標(biāo)識(shí)別地標(biāo)識(shí)別障礙探測(cè)障礙探測(cè)目標(biāo)物探測(cè)目標(biāo)物探測(cè)景物識(shí)別景物識(shí)別內(nèi)部傳內(nèi)部傳感器感器融合融合力覺力覺觸覺觸覺環(huán)境模型定位避障操作規(guī)劃學(xué)習(xí)路徑規(guī)劃任務(wù)規(guī)劃：執(zhí)行機(jī)構(gòu)控制指令感覺感覺功能功能艦船上的傳感器信息融合艦船上的傳感器信息融合行掃描處理器紅外探測(cè)器 直流偏壓AGC搜索器萬(wàn)向支架慣性導(dǎo)航系統(tǒng)圖像攝像機(jī)萬(wàn)向支架圖像處理共享存儲(chǔ)器數(shù)據(jù)融合處理器環(huán)境控制顯示記錄人機(jī)界面圖像攝像機(jī)傳感器海軍艦船傳感器信息融合系統(tǒng)目標(biāo)識(shí)別與身份認(rèn)證 基于音頻和視頻

17、信息融合的身份識(shí)別 （現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)、現(xiàn)代身份驗(yàn)證）機(jī)器人機(jī)器人機(jī)器人作為人類20世紀(jì)最偉大的發(fā)明之一，在短短的40年內(nèi)發(fā)生了日新月異的變化。機(jī)器人已經(jīng)不僅成為先進(jìn)制造業(yè)不可缺少的自動(dòng)化裝備，而且正以驚人的速度向海洋、航空、航天、軍事、農(nóng)業(yè)、服務(wù)、娛樂等各個(gè)領(lǐng)域滲透。信息融合是機(jī)器人的現(xiàn)代支撐技術(shù)之一，它為多傳感器的綜合利用提供了最有效的技術(shù)手段。搬運(yùn)和裝配工業(yè)機(jī)器人圖像融合圖像融合在機(jī)器視覺監(jiān)視系統(tǒng)中的應(yīng)用圖像融合可以增強(qiáng)影像中的信息透明度，改善解釋的精度，提高可靠性及使用率。醫(yī)學(xué)圖像融合身邊的應(yīng)用身邊的應(yīng)用u 刑偵多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)在刑偵中的應(yīng)用，主要是利用紅外、微波等傳感設(shè)備進(jìn)行隱匿武器檢查

18、、毒品檢查等。另外，將人體的各種生物特征如人臉、指紋、聲音、虹膜等進(jìn)行適當(dāng)?shù)娜诤?，能大幅度提高?duì)人的身份識(shí)別與認(rèn)證能力，這對(duì)提高安全保衛(wèi)能力是非常重要的。u 故障診斷在工業(yè)監(jiān)控應(yīng)用中，每個(gè)傳感器基于自身的檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量，可以提煉出有關(guān)系統(tǒng)故障的特征信息（故障表征）。在局部故障診斷處理單元，利用這些故障特征信息，并按照多種故障診斷方法對(duì)被診斷的對(duì)象做出是否有故障發(fā)生的推斷。而融合中心則基于一定的準(zhǔn)則進(jìn)行融合處理，最終得出對(duì)象是否存在故障的決策。信息融合研究領(lǐng)域目前存在的問(wèn)題23未形成基本的理論框架和有效廣義模型及算法關(guān)聯(lián)的二義性是信息融合中的主要障礙14融合系統(tǒng)的容錯(cuò)性和穩(wěn)健型沒有得到很好的解決。信

19、息融合系統(tǒng)的設(shè)計(jì)還存在許多的實(shí)際問(wèn)題。其絕大部分工作都是針對(duì)特定應(yīng)用領(lǐng)域內(nèi)的問(wèn)題來(lái)開展研究，也就是說(shuō)目前對(duì)信息融合問(wèn)題的研究都是根據(jù)問(wèn)題的種類，各自建立直觀模型，并在此基礎(chǔ)上給出所謂的最佳融合方案。由于理論欠缺現(xiàn)象阻礙了研究者對(duì)信息融合本身的深入認(rèn)識(shí)，也使得信息融合在某種程度上僅被看成是一種多傳感器信息處理概念；人們無(wú)法對(duì)面向?qū)ο蟮娜诤舷到y(tǒng)作出綜合分析和評(píng)估，使得融合系統(tǒng)的設(shè)計(jì)常有一定的盲目性。信息融合研究領(lǐng)域目前存在的問(wèn)題23未形成基本的理論框架和有效廣義模型及算法關(guān)聯(lián)的二義性是信息融合中的主要障礙14融合系統(tǒng)的容錯(cuò)性和穩(wěn)健型沒有得到很好的解決。信息融合系統(tǒng)的設(shè)計(jì)還存在許多的實(shí)際問(wèn)題。在進(jìn)行融合處理前，必須對(duì)信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)，以保證融合的信息是