数据融合系统是什么

数据融合是指在一定准则下, 利用计算机技术进行的信息处理过程，该过程可对按时序获得的若干传感器观测信息加以自动分析、优化综合，以完成所需的决策和估计任务。

数据融合是指在一定准则下, 利用计算机技术进行的信息处理过程，该过程可对按时序获得的若干传感器观测信息加以自动分析、优化综合，以完成所需的决策和估计任务。

背景

数据融合也称为信息融合或多传感器融合，是指在一定准则下，利用计算机技术进行的信息处理过程，该过程可对按时序获得的若干传感器观测信息加以自动分析、优化综合，以完成所需的决策和估计任务。 随着科技的不断发展，在未来战争中，战场环境将日趋复杂，数据量将成几何数增长，同时还存在不少不确定信息和虚假信息。 在这种情况下，数据融合技术的不断发展必将大大提高信息处理的效率，为作战决策提供准确、及时、高效的信息支持。

功能模型

数据融合系统就是将各传感器探测到的关于各作战目标的原始数据，依据融合准则，进行自动化关联、相关、估计、组合，从而得出目标的状态和身份估计, 并对战场态势和作战行动所面临威胁程度做出判断的智能化系统。在研究美国国防部实验室联合领导机构 JDL5 级功能模型的基础上，本文提出了数据融合系统的 6 级功能模型.
数据融合系统的 6 级功能模型整体上划分为 3 个融合区和 1 个管理单元。 第 1 区是数据准备区, 主要进行融合前数据的准备工作，包含数据预处理和零级联合检测;第 2 区是目标融合区，主要进行检测目标的融合处理, 包含 1 级目标状态估计和 2 级目标身份判断；第 3 区是形势评估区。主要进行战场形势评估, 包含 3 级态势评估和 4 级威胁估计；管理单元特指第 5 级融合管理，主要对数据融合系统的效率进行估计、优化。
1)零级:联合检测。该级是信号处理级的数据融合,其根据融合准则，对经过预处理的数据进行关联，并结合检测准则进行判断，最终形成最优化的检测门限，排除虚警，产生最终的检测输出。
2)1 级:目标状态估计。该级的主要任务是对目标进行状态检测。 首先由位置融合模块进行数据校准(时间 /空间校准、单位变换等);然后对来自多个传感器的测量信息进行时间和空间上的融合, 以获得目标的时空位置、速度等基本状态信息, 主要工作包括数据校准、互联、跟踪、滤波、预测、航迹关联及航迹融合。 其主要结构有集中式、分布式和混合式 3 种。
3)2 级:目标身份判断。 该级需要目标特征数据库的支持, 主要对目标身份进行识别，通过对来自多个传感器的目标识别数据进行融合，从而得到对目标身份的联合估计, 主要包括像素级融合、特征级融合和判定级融合。6 级功能模型将 JDL 中 5 级功能模型的目标估计分割为目标状态估计和目标身份判断 2 级。这是因为目标的状态估计和身份识别在融合特点和研究方法上均存在一定的差别，故放在同一级不是很合适，也会增加融合系统结构工程实现的难度。
4)3 级:态势评估。态势评估的任务是形成战场综合态势图。 在这一级，主要根据前一级关于目标位置、身份的融合结果，结合战场地理、气象等环境数据，提供敌我兵力部署的基本情况，并把他们联系起来，对环境和敌方兵力变化趋势做出预测 。
5)4 级:威胁估计。 威胁估计和态势评估的过程相似，但更趋向于对敌方兵力和行动于我方部队、作战行动的威胁进行预测。 该级融合在态势评估的基础上, 在敌作战单元性能数据库、作战条令数据库的支持下, 对敌的战术意图进行判断, 估计交战的规模和程度 , 并做出指示和告警。 其主要任务包括:估计 /聚类敌作战能力、作战意图, 判断威胁时机, 估计潜在有害随机事件的发生概率, 进行多视图组合评估。
6)5 级:融合管理。 该级用于对数据融合系统本身进行评估、规划、管理和控制, 是数据融合系统自我管理、自我完善的重要环节。 与 JDL 中 5 级模型的“效果估计”相比, 该级增加了与探测系统和态势表示系统的互动。 通过态势表示系统, 该级收集使用者对生成态势的意见以及信息需求, 进而对探测系统的空间位置和重点探测区域进行调整, 可为态势评估和威胁估计收集更丰富、更及时、更准确的信息, 从而满足 指挥者和作 战人员对战 场态势的需求。

结构

数据融合系统的结构如下：

第 1 融合区结构

该融合区包含数据预处理和零级联合检测。 融合时,由传感器获取的源数据直接进入第 1 区进行处理, 融合结果通过通信系统进入第 2 融合区。 数据预处理和联合检测是进行数据融合的前提和基础, 其质量直接影响着数据融合的速度和质量, 因此数据预处理最好在传感器端进行;而联合检测则由探测平台端利用自身传感器独立进行处理。 联合检测采用分布式处理结构，为避免数据通信量过大, 可在各探测平台端进行判定级融合。

第 2 融合区结构

第 2 融合区主要进行目标判定, 包括目标的状态判定和身份判定。 由于未来战场空间广阔，地表目标存在明显的区域性, 而空间目标却具有全球性, 因此在进行目标判定的同时, 要对目标的区域性和全球性做出判断, 而后分情况进行分散处理或集中处理, 所以第 2 区的结构应为分布式和集中式相结合的混合结构 。由于区域范围具有一定的等级, 因此区域融合节点也有一定的等级，可将其划分为战术区域融合节点、战役区域融合节点和战略全局融合节点 3 个等级。

第 3 融合区结构

该融合区主要根据第 2 融合区的目标状态、身份等判定数据, 以及环境数据进行态势评估和威胁估计。态势按所涉及的区域可分为全局态势和局部态势, 因此态势评估和威胁估计也应分为战术、战役、战略 3 级, 如图 4 所示。在战术层面上, 属于集中式结构;在战役、战略层面上, 属于混合结构。

管理单元的结构

该单元只包括功能模型的第 5 级, 其主要功能是对数据融合系统的整体效率进行评估, 优化融合算法、融合结构。 该单元将会接触到数据融合系统的各个层次、阶段,甚至需要从态势表示系统收集信息, 并对信息收集系统造成一定的影响。 要实现该功能, 就需要采用星形结构;为增加结构的鲁棒性和容错性, 不妨将星形结构升级为网络结构。

运行

数据融合系统的运行，包含运行物理基础和运行机制设计，接下来进行介绍：

系统运行物理基础

数据融合系统要处理的数据源于探测系统, 遍布于战场的各级融合节点, 其分布关系是融合系统的运行基础。
1、融合节点结构
融合节点是融合某一类或某一地域数据的处理单元，每个融合节点均具有以下 3 个基本工作：数据校准 (时间、空间校准), 数据互联, 状态估计与预测。
2、融合节点分类
融合节点按照数据处理的程度可分为传感器 /作战单元融合节点、战术融合节点、战役融合节点和战略融合节点。
传感器 /作战单元融合节点是最基本的融合节点, 其对所观测到的信息数据进行初始融合, 并得出对所观测目标的基本判断。 传感器 /作战单元融合节点的数据融合范围仅限于传感器 /作战单元的感知范围。战术融合节点是较高一级的融合节点 , 其数据融合基于战术范围内的各传感器 /作战单元融合节点的融合处理数据, 用于对战术区域内的目标、态势及战术行动受威胁程度做出基本判断。该数据融合范围限于本战术区域，并在传感器 /作战单元融合节点和战役融合节点范围之间。 战役融合节点是中级融合节点, 其数据融合基于战役范围内的各战术融合节点和战役级传感器 /作战单元融合节点的融合处理数据,用于对具有战役意义的目标、本战役区域态势及战役行动受威胁程度做出基本判断。 其数据融合范围限于本战役区域, 并在战役融合节点和战略融合节点之间。 战略融合节点则是最高级融合节点, 其数据融合基于战略全局内的各战役融合节点和战略传感器 /作战单元融合节点的融合处理数据, 用于对具有战略意义的目标、战略全局态势及战略方针受威胁程度做出基本判断。其数据融合范围包括整个战略全局。
3、融合节点的分布
在未来战争中，数据融合系统的各级融合节点分布如下。
1)传感器 /作战单元融合节点广泛分布于陆、海、空、天各分战场的各个角落，直接处理作战相关各类传感器探测到的信息数据。 按其所观测目标的等级, 传感器 /作战单元融合节点具有战术性、战役性或战略性, 分别将数据融合结果传至战术、战役或战略融合节点。
2)战术融合节点分布于陆、海、空、天各战术区域, 用于对敌方可能影响我作战能力、保障能力的陆、海、空等战术目标进行分析, 并评估局部战场态势 , 进行战术威胁估计。
3)战役融合节点分布于陆、海、空、天各战役区域, 其融合信息包括各战术节点上传的数据, 以及陆、海、空区域内敌方对我作战能力、保障能力造成间接威胁的战役目标、战役行动信息。
4)在未来作战中, 考虑处理数据的海量性和重要，战略融合节点应置于地下工事内, 接收来自各战役融合节点的态势数据和由传感器 /作战单元融合节点探测到的战略信息数据, 以对战争全局态势进行评估, 对敌作战行动带给我方的威胁程度进行估计, 并在必要时对重要的战略目标进行状态和身份判定。

运行机制

数据融合系统的运行应按照 “时间空间按级串行, 目标地域按区并举, 实时管理按需调整”的方式进行。
“时间空间按级串行”是指各级融合节点均需按照先时间校准, 再空间校准, 最后进行数据融合处理的顺序进行;而各级间的融合数据流向则需按照 “传感器 /作战单元—战术—战役—战略”融合节点的顺序由低层次向高层次以串联方式进行数据融合
“目标地域按区并举”是指同一层次的融合节点对各目标的状态身份判定, 以及各区域的态势评估与威胁估计, 要采用并联的方式同时进行。
“实时管理按需调整”则是管理单元的运行方式。 管理单元根据融合数据的使用效果, 对战场各级融合节点的性能进行实时评估, 并按照作战或系统需求, 对各级融合节点的融合功能、范围、精度、速度进行调整改进, 以得到性能良好、运转正常、作用明显的数据融合系统。