转自知乎网友:多传感器集成(算法)综述 - 知乎
（Multi-sensor Fusion, MSF）它是利用计算机技术自动分析和综合来自多传感器或多源的信息和数据，以完成所需的决策和估计。
多传感器集成的基本原理就像人脑综合处理信息的过程一样，对多层次、多空间的信息进行互补和优化，最终对观测环境产生一致性的解释。在此过程中，应充分利用多源数据进行合理的控制和使用，信息集成的最终目标是基于传感器获得的分离观测信息，通过多层次和多方面的信息组合导出更有用的信息。这不仅利用了多个传感器相互协同操作的优点，还综合处理了其他信息源的数据，提高了整个传感器系统的智能化。
具体而言，多传感器数据集成原理如下：
(1)多种不同类型的传感器(有源或无源)收集观测目标的数据；
（2）转换传感器输出数据（离散或连续时间函数数据、输出矢量、成像数据或直接属性描述），提取代表观测数据的特征矢量Yi；
(3)特征矢量Yi模式识别处理(如聚类算法、自适应神经网络或其他特征矢量Yi将目标属性判断转换为统计模式识别法等。)，完成各传感器对目标的描述；
(4)根据同一目标分组各传感器对目标的描述数据，即关联；
(5)利用融合算法合成目标的传感器数据，得到目标的一致性解释和描述。
二、融合算法
对于多传感器系统而言，信息具有多样性和复杂性，因此对信息融合算法的基本要求是具有鲁棒性和并行处理能力。其他要求包括算法的运行速度和精度、与前续预处理系统和后续信息识别系统的接口性能、与不同技术和方法的协调、信息样本的要求等。一般来说，如果基于非线性数学方法具有容错性、自适应性、联想记忆和并行处理能力，则可作为集成方法使用。
多传感器数据集成的常用方法基本上可以分为随机和人工智能两类。
(1)加权平均法
信号级集成方法最简单、最直观的方法是加权平均将一组传感器提供的冗余信息加权平均，结果作为集成值。该方法是一种直接操作数据源的方法。
(2)卡尔曼滤波法
主要用于集成低级实时动态多传感器冗余数据。该方法利用测量模型的统计特性来确定统计意义下的最佳集成和数据估计。如果系统具有线性动力学模型，系统与传感器之间的误差符合高斯白噪声模型，卡尔曼滤波器将为集成数据提供唯一的统计估计。
卡尔曼滤波器的递推特性使系统处理不需要大量的数据存储和计算。但是采用单一的卡尔曼滤波器对多传感器组合系统进行数据统计时，存在很多严重问题，例如：① 在组合信息大量冗余的情况下，计算量会以滤波器维数的三次方大幅增加，难以满足实时性。② 传感器系统的增加增加了故障概率。当某个系统出现故障而没有时间检测时，故障会污染整个系统，降低可靠性。
(3)多贝叶斯估计法
将每个传感器作为贝叶斯估计，将单个物体的相关概率分布合成联合后验概率分布函数，提供多传感器信息的最终集成值，集成信息和环境的先验模型，提供整个环境的特征描述。
（4）D-S证据推理法
该方法是贝叶斯推理的扩展，包括基本概率赋值函数、信任函数和似然函数三个基本要点。
D-S该方法的推理结构自上而下分为三个层次：第一级是目标合成，其功能是将独立传感器的观测结果合成一个总输出结果（ID）；第二级是推断，其功能是获取传感器的观测结果并推断，将传感器的观测结果扩展到目标报告。这一推理的基础是：一定的传感器报告在逻辑上产生一些可信的目标报告；第三级更新，传感器通常有随机误差，因此同一传感器的一组连续报告比任何单一报告都更可靠。因此，在推理和多传感器合成之前，首先要组合(更新)传感器的观测数据。
(5)生成规则
用符号表示目标特征与相应传感器信息的连接，用每个规则表示其不确定性。当两个或两个以上的规则在同一逻辑推理过程中形成联合规则时，可以产生融合。应用生成规则集成的主要问题是，每个规则的定义都与系统中其他规则的定义有关。如果在系统中引入新的传感器，则需要添加相应的附加规则。
(1)模糊逻辑推理
模糊逻辑是一种多值逻辑，允许在推理过程中直接表示多个传感器信息集成过程中的不确定性，通过指定0到1之间的实数来表示真实性（相当于隐含算子的前提）。如果在集成过程中采用系统的方法来推理和建模不确定性，则可以产生一致的模糊推理。
与概率统计方法相比，逻辑推理有许多优点。它在一定程度上克服了概率论所面临的问题。信息的表达和处理更接近人类的思维方式，一般更适合高水平的应用（如决策）。但逻辑推理本身还不够成熟和系统。此外，由于逻辑推理对信息描述的主观因素较多，信息的表达和处理缺乏客观性。
模糊集合理论对于数据融合的实际价值在于它外延到模糊逻辑，模糊逻辑是一种多值逻辑，隶属度可视为一个数据真值的不精确表示。在MSF在这个过程中，模糊逻辑可以直接表示存在的不确定性，然后使用多值逻辑推理，根据模糊集合理论的各种计算合并各种命题，从而实现数据集成。
(2)人工神经网络法
神经网络具有很强的容错性和自学、自组织和自适应性，可以模拟复杂的非线性映射。这些特性和强大的非线性处理能力正好满足了多传感器数据集成技术处理的要求。在多传感器系统中，每个信息源提供的环境信息都有一定程度的不确定性，这实际上是一个不确定性推理过程。神经网络根据当前系统接受的样本相似性确定分类标准，主要体现在网络的权重分布上。同时，学习算法可以获得知识和不确定性推理机制。利用神经网络的信号处理经网络的信号处理能力和自动推理功能。
三、应用领域
多传感器数据集成是一种智能数据处理技术，可以消除系统的不确定性，提供准确的观察结果和综合信息广泛关注和广泛应用于其他领域。
（1）机器人
机器人是多传感器数据集成技术的另一个典型应用领域。目前主要用于移动机器人和遥控机器人，因为这些机器人在动态、不确定、非结构化的环境中工作(如勇气会火星车)。这些高度不确定的环境要求机器人具有高度的自主性和环境感知能力，多传感器数据集成技术是提高机器人系统感知能力的有效途径。实践证明，使用单个传感器的机器人无法完全可靠地感知外部环境。智能机器人应使用多个传感器，并利用这些传感器的冗余和互补特性，获取相对完整的外部环境动态变化信息，并对外部环境变化做出实时响应。目前，机器人学界提出进入非结构化环境，其核心关键之一是多传感器系统和数据集成。
（2）遥感
多传感器集成在遥感领域的应用主要是通过高空间分辨率全色图像和低光谱分辨率图像的集成，获得高空分辨率和高光谱分辨率图像，集成多波段和多时间遥感图像，提高分类的准确性。
(3)智能交通管理系统
地面车辆定位、车辆跟踪、车辆导航、空中交通管制系统等可采用数据融合技术。
(4)控制复杂的工业过程
复杂的工业过程控制是数据集成应用的重要领域。目前，数据集成技术已应用于核反应堆和石油平台监控系统。整合的目的是识别系统状态超出正常运行范围的故障条件，并相应触发多个报警器。通过时间序列分析、频率分析和小波分析，从每个传感器获得的信号模式中提取特征数据。同时，将提取的特征数据输入神经网络模式识别器和神经网络模式识别器，识别系统的特征数据，输入模糊的专家系统进行决策集成；在推理专家系统时，从知识库和数据库中提取知识规则和参数，匹配特征数据(集成)；最后，决定被测系统的运行状态、设备的工作状态和故障。
四、存在问题和发展趋势
随着传感器技术、数据处理技术、计算机技术、网络通讯技术、人工智能技术、并行计算软件和硬件技术等相关技术的发展，尤其是人工智能技术的进步，新的、更有效的数据融合方法将不断推出，多传感器数据融合必将成为未来复杂工业系统智能检测与数据处理的重要技术，其应用领域将不断扩大。多传感器数据集成不是一项单一的技术，而是一项跨学科的综合理论和方法，是一个不成熟的新研究领域，仍在不断变化和发展。
(1)存在问题和发展趋势
尚未建立统一的集成理论和有效的广义集成模型和算法；具体数据集成方法的研究尚处于初步阶段；集成系统中的容错性或鲁棒性问题尚未得到很好的解决；数据集成系统的设计仍存在许多实际问题。
(2)发展趋势
建立统一的集成理论、数据集成系统结构和广泛的集成模型；解决数据配置、数据预处理、数据库构建、数据库管理、人机接口、通用软件包开发问题，建立具体应用需求的数据集成系统；将神经网络、遗传算法、模糊理论、专家理论等人工智能技术引入数据集成领域；使用集成的计算智能方法（如，模糊逻辑+神经网络、遗传算法+模糊+神经网络等。)提高多传感集成的性能；解决表达和推理计算的不确定性因素，如引入灰数的概念；利用相关的先验数据来提高数据集成的性能，研究更先进和复杂的集成算法(未知和动态环境，研究并行计算机结构多传感器集成集成方法等。)；在多平台/单平台、异类/同类多传感器的应用背景下，建立数据处理模型和算法，满足任务要求；构建数据集成测试评价平台和多传感器管理系统；工程和商业化现有的集成方法，开发各种复杂的集成算法处理硬件，实时完成数据获取的集成。
五、参考文献
https://blog.csdn.net/ZXQHBD/article/details/69389019blog.csdn.net/ZXQHBD/article/details/69389019
https://blog.csdn.net/xingdou520/article/details/84103987