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數據融合技術是指利用計算機對按時序獲得的若干觀測信息，在一定准則下加以自動分析、綜合，以完成所需的決策和評估。包括對各種信息源給出的有用信息的采集、傳輸、綜合、過濾、相關及合成，以便輔助人們進行態勢/環境判定、規划、探測、驗證、診斷。
信息融合的基本原理是：充分利用傳感器資源．通過對各種傳感器及人工觀測信息的合理支配與使用．將各種傳感器在空間和時間上的互補與冗余信息依據某種優化准則或算法組合來，產生對觀測對象的一致性解釋和描述。其目標是基於各傳感器檢測信息分解人工觀測信息．通過對信息的優化組合來導出更多的有效信息。
數據融合中心對來自多個傳感器的信息進行融合，也可以將來自多個傳感器的信息和人機界面的觀測事實進行信息融合(這種融合通常是決策級融合)．提取征兆信息，在推理機作用下．將征兆與知識庫中的知識匹配，做出故障診斷決策，提供給用戶。在基於信息融合的故障診斷系統中可以加入自學習模塊。故障決策經自學習模塊反饋給知識庫．並對相應的置信度因子進行修改，更新知識庫．同時．自學習模塊能根據知識庫中的知識和用戶對系統提問的動態應答進行推理。以獲得新知識．總結新經驗，不斷擴充知識庫，實現專家系統的自學習功能。
數據層融合：直接在采集到的原始數據層上進行的融合，在各種傳感器的原始數據未經預處理之前就進行數據的綜合與分析。數據層融合一般采用集中式融合體系進行融合處理過程。
特征層融合：特征層融合屬於中間層次的融合，它先對來自傳感器的原始信息進行特征提取(特征可以是目標的邊緣、方向、速度等)，然后對特征信息進行綜合分析和處理。特征層融合的優點在於實現了可觀的信息壓縮，有利於實時處理，並且由於所提取的特征直接與決策分析有關，因而融合結果能最大限度的給出決策分析所需要的特征信息。特征層融合一般采用分布式或集中式的融合體系。特征層融合可分為兩大類:一類是目標狀態融合;另一類是目標特性融合。
決策層融合：決策層融合通過不同類型的傳感器觀測同一個目標，每個傳感器在本地完成基本的處理，其中包括預處理、特征抽取、識別或判決，以建立對所觀察目標的初步結論。然后通過關聯處理進行決策層融合判決，最終獲得聯合推斷結果。
參考文獻：
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