多傳感信息融合技術(shù)報(bào)告

燕山大學(xué)多傳感器信息融合技術(shù)報(bào)告年級(jí)專業(yè)：測(cè)試計(jì)量技術(shù)17班學(xué)生姓名：李群朱彩云楊雪瑩孫東濤李永發(fā)郭文龍完成日期： 2015年12月30日 目錄 TOC\o"1-5"\h\z摘要 1.多傳感信息融合技術(shù)的基本原理 2研究背景及意義 2.研究現(xiàn)狀 2.傳感信息融合算法現(xiàn)狀 3傳感信息融合模型現(xiàn)狀 4發(fā)展趨勢(shì) 5.多傳感信息融合技術(shù)理論知識(shí) 5.基本原理 5.多傳感信息融合技術(shù)的體系構(gòu)架 6信息融合的主要技術(shù) 7.基于模糊理論的傳感信息融合 7基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的傳感信息融合 72.3.3基于D-S理論的傳感信息 8多傳感信息融合技術(shù)的應(yīng)用 9的應(yīng)用在民用領(lǐng)域的應(yīng)用多傳感信號(hào)融合就是利用計(jì)算機(jī)技術(shù)將來自傳感器或多元的信息和數(shù)據(jù)，一定的準(zhǔn)則下加以自動(dòng)分析和綜合，以完成所需要的決策和估計(jì)而進(jìn)行的信息處理過程。多傳感器信息融合是用于包含處于不同位置的多個(gè)或者多種傳感器的信息處理技術(shù)。隨著傳感器應(yīng)用技術(shù)、數(shù)據(jù)處理技術(shù)、計(jì)算機(jī)軟硬件技術(shù)和工業(yè)化控制技術(shù)的發(fā)展成熟，多傳感器信息融合技術(shù)已形成一門熱門新興學(xué)科和技術(shù)。我國對(duì)多傳感器信息融合技術(shù)的研究已經(jīng)在工程上已應(yīng)用于信息的定位和識(shí)別等。而且相信隨著科學(xué)的進(jìn)步，多傳感器信息融合技術(shù)會(huì)成為一門智能化、精細(xì)化數(shù)據(jù)信息圖像等綜合處理和研究的專門技術(shù)。本文主要介紹多傳感信號(hào)融合技術(shù)的基本原理，發(fā)展現(xiàn)狀以以及多傳感信號(hào)融合技術(shù)在軍事和民事上的應(yīng)用。關(guān)鍵字：融合，多傳感，信息多傳感信息融合技術(shù)的基本原理研究背景及意義隨著工業(yè)的發(fā)展，單一傳感信息不能提供可靠的信息。從診斷學(xué)角度來看，只針對(duì)某方面的、單一的診斷信息均是模糊的、低可信度的，只用一方面來描述其工作狀態(tài)是有一定局限性的。多傳感信息融合技術(shù)的冗余增強(qiáng)了系統(tǒng)的可靠性，它們的互補(bǔ)改善了單個(gè)傳感器的不可靠性。多傳感信息融合增強(qiáng)了信息的可靠性、可信度，這是任何單個(gè)傳感器不能比擬的。多傳感器信息融合技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域廣泛，不僅應(yīng)用于軍事，在民事應(yīng)用方面也有很大的空間。軍事應(yīng)用是多傳感器信息融合技術(shù)誕生的奠基石，具體應(yīng)用包括海洋監(jiān)視系統(tǒng)和軍事防御系統(tǒng)。在民事應(yīng)用領(lǐng)域方面，主要用于智能處理以及工業(yè)化控制，智能處理包括醫(yī)藥方面的機(jī)器人微型手術(shù)和疾病監(jiān)測(cè)尤其是智能家居等方面。多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)形成于上世紀(jì)80年代，它不同于一般信號(hào)處理，也不同于單個(gè)或多個(gè)傳感器的監(jiān)測(cè)和測(cè)量，而是對(duì)基于多個(gè)傳感器測(cè)量結(jié)果基礎(chǔ)上的更高層次的綜合決策過程，目前已成為研究的熱點(diǎn)。研究現(xiàn)狀數(shù)據(jù)融合技術(shù)最早應(yīng)用于上世紀(jì)70年代美國的軍事系統(tǒng)中，在此之后各發(fā)達(dá)國家都相繼在軍事應(yīng)用中使用數(shù)據(jù)融合，而且已經(jīng)開發(fā)出了投入使用的融合系統(tǒng)，比如美國的數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)敵態(tài)勢(shì)分析系統(tǒng)、全源信息分析系統(tǒng)，英國的炮兵智能數(shù)據(jù)融合示范系統(tǒng)、艦載多傳感器數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)等等。國內(nèi)研究信息融合起步較晚，處于吸收和跟蹤國外研究水平、理論學(xué)習(xí)階段，開發(fā)出的信息融合系統(tǒng)的成功例子較少。近年來，隨著我們國家對(duì)數(shù)據(jù)融合技術(shù)的重視和計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)處理能力的增強(qiáng)，也有不少對(duì)數(shù)據(jù)融合技術(shù)的研究的成功案例，如四川大學(xué)研制的多航管雷達(dá)數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)，中科院開發(fā)的圖像數(shù)據(jù)融合軟件。目前對(duì)信息融合技術(shù)研究有很多的不足，主要包括以下幾個(gè)方面：（1）未形成系統(tǒng)的理論現(xiàn)階段的多傳感融合研究，都是以實(shí)際的問題為根據(jù)進(jìn)行的，根據(jù)問題的特性，各自建立融合準(zhǔn)則，形成最佳的融合方案。未能拋開實(shí)際問題，建立普遍的理論框架和融合結(jié)構(gòu)模型，普遍使用的融合算法等。（2） 未能將多傳感器融合系統(tǒng)有效的應(yīng)用到實(shí)際中多傳感器信息融合的研究還主要集中于理論研究上，實(shí)際應(yīng)用領(lǐng)域的研究相對(duì)來說比較缺乏，在實(shí)際中的應(yīng)用還不廣泛。（3） 未建立應(yīng)用指導(dǎo)準(zhǔn)則和應(yīng)用效果評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)現(xiàn)階段的多傳感器信息融合系統(tǒng)的應(yīng)用，都是以具體問題為依托的，各個(gè)實(shí)際應(yīng)用系統(tǒng)之間基本沒有聯(lián)系，也沒有建立應(yīng)用效果評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)也非常困難。多傳感信息融合是多學(xué)科、多部門、多領(lǐng)域所共同關(guān)心的關(guān)鍵技術(shù)，已經(jīng)成為一個(gè)十分活躍的熱門研究領(lǐng)域，但是多傳感信息融合技術(shù)還是一門很不成熟的技術(shù)。信息融合技術(shù)具有相當(dāng)?shù)膹?fù)雜性和困難性，其復(fù)雜性表現(xiàn)在：有意的干擾或者破壞就會(huì)導(dǎo)致傳感網(wǎng)的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)不完整、不精確、甚至相互排斥；當(dāng)今數(shù)據(jù)量的不斷增加（視頻、圖像等）和數(shù)據(jù)的迅速變化等。其困難性表現(xiàn)在目的和功能的多重性。在國外，IEEE系統(tǒng)和控制論會(huì)議、IEEE航空航天與電子系統(tǒng)會(huì)議、IEEE自動(dòng)控制會(huì)議、IEEE指揮，控制，通信和信息管理系統(tǒng)（C3MIS）會(huì)議、國際軍事運(yùn)籌學(xué)會(huì)議等都在在不斷的報(bào)道信息融合領(lǐng)域的最新研究和應(yīng)用開發(fā)成果。在國內(nèi)盡管有很多的研究者，但是還沒有相應(yīng)的學(xué)術(shù)團(tuán)體，沒有用于學(xué)術(shù)交流的專刊，導(dǎo)致了我國在信息融合領(lǐng)域的研究進(jìn)展的很緩慢。傳感信息融合算法現(xiàn)狀雖然關(guān)于多傳感信息融合的研究很多，但是到現(xiàn)在還沒有一個(gè)廣義的、有效的融合算法。從信息的角度來分析信息融合的層次，涉及到的有數(shù)據(jù)層、特征層和決策層算法。本文主要介紹普遍為學(xué)者們所接受的3層融合結(jié)構(gòu)，即數(shù)據(jù)層、特征層和決策層（見圖3）。數(shù)據(jù)層融合如圖3（a）所示，首先將全部傳感器的觀測(cè)數(shù)據(jù)融合，然后從融合的數(shù)據(jù)中提取特征向量，并進(jìn)行判斷識(shí)別。這便要求傳感器是同質(zhì)的（傳感器觀測(cè)的是同一物理現(xiàn)象），如果多個(gè)傳感器是異質(zhì)的（觀測(cè)的不是同一個(gè)物理量）,那么數(shù)據(jù)只能在特征層或決策層進(jìn)行融合。數(shù)據(jù)層融合不存在數(shù)據(jù)丟失的問題，得到的結(jié)果也是最準(zhǔn)確的，但對(duì)系統(tǒng)通信帶寬的要求很高。特征層融合如 圖3（b）所示。每種傳感器提供從觀測(cè)數(shù)據(jù)中提取的有代表性的特征 ，這些特征融合成單一的特征向量，然后運(yùn)用模式識(shí)別的方法進(jìn)行處理。這種方法對(duì)通信 帶寬的要求較低，但由于數(shù)據(jù)的丟失使其準(zhǔn)確性有所下降。 決策層融合是指在每個(gè)傳感器對(duì)目標(biāo)做出識(shí)別后，將多個(gè)傳感器的識(shí)別結(jié)果進(jìn)行融合，如圖3（c）所示。由于對(duì)傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行了濃縮，這種方法產(chǎn)生的結(jié)果相對(duì)而言最不準(zhǔn)確，獨(dú)備層融汁IS3多傳合的3利層就蜻構(gòu)122獨(dú)備層融汁IS3多傳合的3利層就蜻構(gòu)122傳感信息融合模型現(xiàn)數(shù)懈層確合（b）特征尼融0隨著傳感網(wǎng)的發(fā)展，傳感器的數(shù)量越來越多，分布越來越廣泛，但是至今還 沒有—個(gè)通用的傳感器信息處理模型來對(duì)傳感器資源、處理系統(tǒng)及其兩者之間的 聯(lián)系進(jìn)行描述。信息處理過程其實(shí)就是一個(gè)信息模型表達(dá)方式，它的來源是傳感 器資源、控制信息和傳感器監(jiān)測(cè)結(jié)果。有的學(xué)者集成現(xiàn)有的技術(shù)，旨在建立通用 信息融合構(gòu)架，希望能夠盡可能多的將其應(yīng)用到各種信息融合系統(tǒng)中。 但是，當(dāng)下還沒有形成完整的理論框架和融合模型， 現(xiàn)在已經(jīng)使用的多傳感信息功能模型有Dasarathy功能模型（對(duì)數(shù)據(jù)融合做了一個(gè)非常有用的分類，它是根據(jù)所處理 的數(shù)據(jù)或者信息的類型和處理得到的類型來定義的。這個(gè)分類的突出優(yōu)點(diǎn)是可以 用自然的方式將技術(shù)類型映射到其中）、聯(lián)合指揮實(shí)驗(yàn)室（JDLJointDirectorsofLaboratories）模型（對(duì)信息融合的功能進(jìn)行了邏輯的劃分， 它包含了任意信息融并且合系統(tǒng)的一些功能定義）、Omnibus功能模型（有閉環(huán)回路來控制信息的流動(dòng)，并且對(duì)信息融合的功能進(jìn)行了邏輯的劃分）等，但是它們都是或多或少地有著4種缺憾，不能推而廣之。123發(fā)展趨勢(shì)多傳感器信息融合的發(fā)展主要還是集中在理論研究和應(yīng)用研究?jī)蓚€(gè)方面，理論研究方面主要包括：（1） 建立系統(tǒng)的理論體系，包括建立融合結(jié)構(gòu)模型標(biāo)準(zhǔn)、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)和 融合算法標(biāo)準(zhǔn)；（2） 改進(jìn)融合算法以進(jìn)一步提高融合系統(tǒng)的性能；（3） 如何利用有關(guān)的先驗(yàn)數(shù)據(jù)提高數(shù)據(jù)融合的性能。在應(yīng)用研究領(lǐng)域，主要包括以下三個(gè)方面：（1）不斷擴(kuò)大多傳感信息融合的應(yīng)用領(lǐng)域，將多傳感信息融合運(yùn)用到工農(nóng) 業(yè)中的各個(gè)需要運(yùn)用多傳感器的具體領(lǐng)域中。（2）開發(fā)并行計(jì)算的軟件和硬件，以滿足具有大量數(shù)據(jù)且計(jì)算負(fù)責(zé)的多傳 感器融合的要求。針對(duì)具體的應(yīng)用情況，正確地評(píng)價(jià)多傳感器信息融合的結(jié)果。2多傳感信息融合技術(shù)理論知識(shí)基本原理多傳感信息融合又可稱為多傳感數(shù)據(jù)融合或者多源信息融合，是指利用不同時(shí)間或空間的多種傳感器數(shù)據(jù)信息，按照一定的準(zhǔn)則進(jìn)行分析、綜合和應(yīng)用，獲得對(duì)被測(cè)對(duì)象的一致性解釋與描述，從而實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的決策和估計(jì)。多傳感的冗余增強(qiáng)了系統(tǒng)的可靠性，它們的互補(bǔ)改善了單個(gè)傳感器的不可靠性。多傳感信息融合增強(qiáng)了信息的可靠性、可信度，這是任何單個(gè)傳感器不能比擬的。實(shí)際上，多傳感信息融合非常類似人類大腦對(duì)各種功能器官（耳朵、鼻子、眼睛等）采集信息的處理。大腦將采集到的各種信息（味道、景象、聲音、觸覺等）綜合起來，通過先驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行信息特征提取，對(duì)周圍發(fā)生的事情和環(huán)境進(jìn)行估計(jì)和判斷?？梢哉f，多傳感信息融合是對(duì)人類大腦的一種功能模擬，將來自不同途徑采集的多種信息進(jìn)行組合和分析，得到對(duì)被測(cè)對(duì)象的一致解釋或描述。圖1是多傳感器數(shù)據(jù)融合的示意圖，傳感器之間的冗余數(shù)據(jù)增強(qiáng)了系統(tǒng)的可靠性傳感器之間的互補(bǔ)數(shù)據(jù)擴(kuò)展了單個(gè)的性能。一般而言，多傳感器融合系統(tǒng)具有以下優(yōu)點(diǎn)提高系統(tǒng)的可靠性和魯棒性;擴(kuò)展時(shí)間上和空間上的觀測(cè)范圍增強(qiáng)數(shù)據(jù)的可信任度；圖1多傳感器融合示意圖多傳感信息融合技術(shù)的體系構(gòu)架根據(jù)數(shù)據(jù)處理方法的不同，信息融合系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)有三種：分布式、集中式和混合式。分布式：先對(duì)各個(gè)獨(dú)立傳感器所獲得的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行局部處理，然后再將結(jié)果送入信息融合中心進(jìn)行智能優(yōu)化組合來獲得最終的結(jié)果。分布式對(duì)通信帶寬的需求低、計(jì)算速度快、可靠性和延續(xù)性好，但跟蹤的精度卻遠(yuǎn)沒有集中式高；分布式的融合結(jié)構(gòu)又可以分為帶反饋的分布式融合結(jié)構(gòu)和不帶反饋的分布式融合結(jié)構(gòu)。集中式：集中式將各傳感器獲得的原始數(shù)據(jù)直接送至中央處理器進(jìn)行融合處理，可以實(shí)故難于實(shí)現(xiàn)；混合式：混合式多傳感器信息融合框架中，部分傳感器采用集中式融合方式，剩余的傳感器采用分布式融合方式。混合式融合框架具有較強(qiáng)的適應(yīng)能力，兼顧了集中式融合和分布式的優(yōu)點(diǎn)，穩(wěn)定性強(qiáng)?；旌鲜饺诤戏绞降慕Y(jié)構(gòu)比前兩種融合方式的結(jié)構(gòu)復(fù)雜，這樣就加大了通信和計(jì)算上的代價(jià)。信息融合的主要技術(shù)傳感信息融合是一種形式架構(gòu)，使用數(shù)學(xué)方法和處理技術(shù)對(duì)傳感數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合為了獲取有用信息，就需要對(duì)多源的信息綜合處理，具體的過程很復(fù)雜。傳感信息融合涉及到多門學(xué)科，例如：數(shù)理統(tǒng)計(jì)、人工智能、模式識(shí)別、模糊理論和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，其正在成為研究的熱點(diǎn)。在傳統(tǒng)的估計(jì)理論和識(shí)別算法理論基礎(chǔ)上，近年來也出現(xiàn)的一些新的基于人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等）以及信息論的新方法，正成為推動(dòng)信息融合技術(shù)向前發(fā)展的重要力量，下面對(duì)相關(guān)的技術(shù)手段進(jìn)行簡(jiǎn)要介紹?；谀：碚摰膫鞲行畔⑷诤显趯?shí)際生活中，我們所遇到的概念并不都是清晰的，即存在某個(gè)對(duì)象我們不能說它絕對(duì)符合或絕對(duì)不符合某概念，這種概念就稱之為模糊概念。例如“健康者”這個(gè)概念，以某工廠全體職工為論域，通過體檢無任何疾病的人是絕對(duì)的“健康者”；身患疾病不能堅(jiān)守崗位繼續(xù)工作的人絕對(duì)不屬于“健康者”；但是，還存在著各種程度的中間狀態(tài)，也即存在著亦此亦彼的現(xiàn)象，他們可以算作健康者，也可以不算做健康者。在日常生活中，發(fā)現(xiàn)了很多的邏輯悖論，譬如：假定（1）三天不吃飯的人是饑餓的人（2）比饑餓的人多吃一粒米飯的人還是屬于饑餓的人。那么由（1）（2）我們可以推出饑餓的人一天吃掉三碗米飯后還是屬于饑餓 的人。產(chǎn)生這種悖論的關(guān)鍵是用精確的二值邏輯來描述概念，然后再用該類概念構(gòu)成的判斷進(jìn)行推理，因此，產(chǎn)生悖論是不可避免的。基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的傳感信息融合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由許多處理單元相互連接組成的信號(hào)處理系統(tǒng)，每個(gè)單元的輸出通過權(quán)值與其它單元相互連接，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分為前向型和反饋型，主要有處理單元的互聯(lián)方式?jīng)Q定。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以模擬人類的智能行為，其已經(jīng)廣泛應(yīng)用在科研、農(nóng)業(yè)、工業(yè)、交通、軍事(例女口C3I:commandcontrolcommunicationandintelligenee系統(tǒng))等各個(gè)部門。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)是信息融合的一種重要技術(shù)，因此，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的大量研究為基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的傳感器信息融合在實(shí)際生活中的應(yīng)用打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。當(dāng)前使用較多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有：誤差反向傳播模型(BPErrorBackPropagation)、徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)模型(RBFRadialBasisFunctionNetwork)等。233基于D-S理論的傳感信息證據(jù)理論是Dempster于1967年首先提出，由他的學(xué)生Shafer于1976年進(jìn)一步發(fā)展起來的一種不精確推理理論，也稱為Dempster/Shafer證據(jù)理論(D-S證據(jù)理論)，屬于人工智能范疇，最早應(yīng)用于專家系統(tǒng)中，具有處理不確定信息的能力。作為一種不確定推理方法，證據(jù)理論的主要特點(diǎn)是：滿足比貝葉斯概率論更弱的條件；具有直接表達(dá)不確定”和不知道”的能力？在此之后，很多技術(shù)將DS理論進(jìn)行完善和發(fā)展，其中之一就是證據(jù)合 成(Evidentialreasoning,ER)算法。ER算法是在置信評(píng)價(jià)框架和DS理論的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的。ER算法被成功應(yīng)用于：機(jī)動(dòng)車評(píng)價(jià)分析、貨船設(shè)計(jì)、海軍系統(tǒng)安全分析與綜合、軟件系統(tǒng)安全性能分析、改造輪渡設(shè)計(jì)、行政車輛評(píng)估集組織評(píng)價(jià)。在醫(yī)學(xué)診斷、目標(biāo)識(shí)別、軍事指揮等許多，需要綜合考慮來自多源的不確定信息，如多個(gè)傳感器的信息、多位專家的意見等等，以完成問題的求解，而證據(jù) 理論的組合規(guī)則在這方面的求解發(fā)揮了重要作用。在DS證據(jù)理論中，由互不相容的基本命題(假定)組成的完備集合稱為識(shí)別框架，表示對(duì)某一問題的所有可能答案，但其中只有一個(gè)答案是正確的。該框架的子集稱為命題。分配給各命題的信任程度稱為基本概率分配(BPA也稱m函數(shù))，m(A)為基本可信數(shù)，反映著對(duì)A的信度大小。信任函數(shù)Bel(A)表示對(duì)命題A的信任程度，似然函數(shù)PI(A)表示對(duì)命題A非假的信任程度，也即對(duì)A似乎可能成立的不確定性度量，實(shí)際上，：Bel(A),PI(A)]表示A的不確定區(qū)間， ：O,Bel(A)]表示命題A支持證據(jù)區(qū)間，：O,PI(A)]表示命題A的擬信區(qū)間， ：PI(A),1]表示命題A的拒絕證據(jù)區(qū)間。設(shè)m1和m2是由兩個(gè)獨(dú)立的證據(jù)源(傳感器)導(dǎo)出的基本概率分配函數(shù)，則 Dempster組合規(guī)則可以計(jì)算這兩個(gè)證據(jù)共同作用產(chǎn)生的反映融合信息的新的基本概率分配函數(shù)。3多傳感信息融合技術(shù)的應(yīng)用3.1在軍事上的應(yīng)用目前世界各主要軍事大國都競(jìng)相投入大量人力、物力、財(cái)力進(jìn)行數(shù)據(jù)融合方面的研究，并已經(jīng)取得顯著的研究成果.美、英、法、意、日等國已經(jīng)研究出了上百個(gè)軍用數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)碘型的如美國的全源信息分析系統(tǒng)” ASAS)、戰(zhàn)術(shù)陸軍和空軍指揮員自動(dòng)情報(bào)保障 ”系統(tǒng)(LENSCE)、敵態(tài)勢(shì)分析系統(tǒng)”(EN2SCS):8]；英國的炮兵智能信息融合”系統(tǒng) (AIDD)、機(jī)動(dòng)和控制”系統(tǒng)(WAVELL)[9]、分布式數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)”；加拿大海軍開發(fā)的(海軍防空多傳感器融合系統(tǒng))[10]等?英國BAE系統(tǒng)公司開發(fā)的分布式數(shù)據(jù)融合〃 (decentralizeddatafusion,DDF)系統(tǒng)獨(dú)特之處在于它采用的是分布式數(shù)據(jù)融合 [11]技術(shù)，而傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合都是集中式的，即所有的信息在一個(gè)中心節(jié)點(diǎn)完成綜合和融合 ?這樣，一旦中心節(jié)點(diǎn)遭到攻擊，就會(huì)破壞整個(gè)系統(tǒng)?但采用DDF技術(shù)的系統(tǒng)就不存在這樣的問題，因?yàn)榫C合和融合是在網(wǎng)絡(luò)中的任何節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行的 ?若一個(gè)節(jié)點(diǎn)脫離網(wǎng)絡(luò),其他部分仍會(huì)繼續(xù)工作并共享、綜合和融合信息.BAE系統(tǒng)公司已成功驗(yàn)證了將地面和空中的分散傳感器組網(wǎng)互聯(lián)并融合其信息的技術(shù) .使傳感器網(wǎng)絡(luò)中的全部數(shù)據(jù)都被實(shí)時(shí)地綜合和融合到了1幅單一的作戰(zhàn)空間態(tài)勢(shì)圖中?該公司在試驗(yàn)中成功地在8個(gè)節(jié)點(diǎn)之間進(jìn)行了組網(wǎng)互聯(lián).這8個(gè)節(jié)點(diǎn)包括2架自主式UAV（無人駕駛飛機(jī)）、1臺(tái)戰(zhàn)場(chǎng)監(jiān)視雷達(dá)、1臺(tái)武器定位雷達(dá)、2名帶有電子式雙眼望遠(yuǎn)鏡及掌上電腦的士兵和2名乘坐吉普車在試驗(yàn)場(chǎng)上機(jī)動(dòng)的士兵.整個(gè)網(wǎng)絡(luò)可以動(dòng)態(tài)地進(jìn)行重新布局