信息融合或数据融合是指为完成决策和估计任务而利用计算机技术对按时序获得的若干传感器的观测信息在一定准则下加以自动分析、综合的信息处理过程。近十几年来，多传感器信息融合技术获得了广泛应用。采用信息融合技术对多源战场感知信息进行目标检测、关联/相关、组合，以获得精确的目标状态和完整的目标属性 /身份估计，以及高层次的战场态势估计与威胁估计，从而实现未来战争中陆、海、空、天、电磁频谱全维战场感知。

通过信息融合技术可以扩展战场感知的时间和空间的覆盖范围，变单源探测为网络探测；能改进对战场目标的探测能力，提高目标的发现概率和识别水平；能提高合成信息的精度和可信度，支持对重要战场目标的联合火力打击；能产生和维持一致的联合战场态势，支持联合作战决策和方案制定；能提高威胁判定的实时性和准确度，支持战场预警；能进行战场感知信息共享，提高战场信息使用效率；能科学配置和控制探测/侦察平台和传感器，充分利用战场空间感知资源。

1 国外信息融合技术的发展

美国国防部三军实验室理事联席会（JDL）的对信息融合技术的定义为：信息融合是一个对从单个和多个信息源获取的数据和信息进行关联、相关和综合，以获得精确的位置和身份估计，以及对态势和威胁及其重要程度进行全面及时评估的信息处理过程；该过程是对其估计、评估和额外信息源需求评价的一个持续精练（refinement）过程，同时也是信息处理过程不断自我修正的一个过程，以获得结果的改善。后来，JDL将该定义修正为：信息融合是指对单个和多个传感器的信息和数据进行多层次、多方面的处理，包括：自动检测、关联、相关、估计和组合。

信息融合技术自1973年初次提出以后，经历了20世纪80年代初、90年代初和90年代末三次研究热潮。各个领域的研究者们都对信息融合技术在所研究领域的应用展开了研究，取得了一大批研究成果，并总结出了行之有效的工程实现方法。美国在该项技术的研究方面一直处于世界领先地位，1973年，在美国国防部资助开发的声纳信号理解系统中首次提出了数据融合技术，1988年，美国国防部把数据融合技术列为90年代重点研究开发的20项关键技术之一。据统计，1991年美国已有54个数据融合系统引入到军用电子系统中去，其中87%已有试验样机、试验床或已被应用。目前已进入实用阶段。

应用人工智能技术（专家系统、神经网络等）解决目标识别、战场态势关联与估计处于应用试验阶段；信息融合仿真试验、测试与评估技术目前正在向适应联合作战需求的方向发展，效能评估处于建模阶段。上述技术所形成的信息融合产品已装备在某些战术、战略系统中。如‘全球网络中心监视与瞄准‘（GNCST）系统是美国空军的新型情报信息融合处理系统，该系统对信息源几乎没有限制，可接收无人机（UAV）、E-8C、RC-135等平台上光电、合成孔径雷达、信号情报侦察装置等各种传感器的近实时信息，将它们消化处理成对作战官兵有用的信息，并以很快的速度和很高的精度发送给用户。

英国BAE系统公司还开发一种被称作‘分布式数据融合 ‘（DecentralizedDataFusion，DDF）的信息融合新技术。这项技术的独特之处在于它采用的是分布式数据融合技术，而传统的数据融合都是集中式的，即所有的信息在一个中心节点完成综合和融合。这样，一旦中心节点遭到攻击，就会破坏整个系统。但采用DDF技术的系统就不存在这样的问题，因为综合和融合是在网络中的任何节点上进行的。若一个节点脱离网络，其他部分仍会继续工作并共享、综合和融合信息。

BAE系统公司已成功验证了将地面和空中的分散的传感器组网互联并融合其信息的技术。使传感器网络中的全部数据都被实时地综合和融合到了一幅单一的作战空间态势图中。该公司在试验中成功在8个节点之间进行了组网互联，这8个节点包括2架自主式UAV、1台战场监视雷达、1台武器定位雷达、2名带有电子式双眼望远镜及掌上电脑的士兵和2名乘坐吉普车在试验场上机动的士兵。整个网络可以动态地进行重新布局。一旦武器定位雷达检测到‘敌‘火炮开火，自主式UAV可立刻得到相关信息，并迅速飞往有关区域进行调查；战场侦察雷达可跟踪地面机动目标，即使该目标离开了视线，该雷达仍可对目标保持‘虚拟跟踪‘或‘虚拟警戒‘；一旦某架UAV飞越了一个不同的传感器，它将把该传感器引入这个网络，从而使单一态势图中的信息更为完备和准确。 2 国外信息融合技术的应用 信息融合技术在航空武器装备中的应用具有重大意义。随着技术的不断发展，现代作战飞机的传感器越来越多，雷达、光电、电子战以及导航系统等传感器都单独显示信息，驾驶员对这些传感器同时进行管理会产生很大的工作负荷，也使飞行中决策更加困难。采用多传感器数据融合技术，可以充分发挥各个传感器的优点，抑制其不利的一面，从而得到即时的有关战斗场面或总体的战场情况的一幅实时的战术或作战级的图像，以增强作战飞机的生存能力和作战效能。

目前，数据融合技术已国外军事装备中得到广泛应用，俄罗斯和美国军方都在多传感器数据融合和信息处理技术方面进行了大量的研究工作，并已用于多种型号的军用飞机。通过将各个传感器提供的数据数字化并进行处理，新一代作战飞机已能够进行传感器数据融合，这就为飞行员提供了一个空战景像的即时图像。通过传感器融合可以为驾驶员提供一个唯一的跟踪和识别目标，避免了重复跟踪。

多传感器数据融合不仅可以减少驾驶员工作负荷，为驾驶员提供一个视野更宽、更精确的战术图像，而且还能减少数据总线的数量，减少计算负载，并且起到了传感器余度效果。传感器数据融合还确保了一个武器平台即使在基于雷达的武器火控系统被完全干扰的这样最恶劣的电子环境中也能保持一定程度的作战能力。各个传感器的互补特性确保了融合后的数据更精确，这些数据通过多功能信息分发系统(Mids)可以发送到其它的武器平台，以便选定目标的优先级。多传感器数据融合技术是未来信息化战争中提高武器作战效能的关键技术之一。

（1）战斗机上应用

现代军用飞机通常采用多种机载探测系统，而作作为整个全域信息网中一个节点，飞机还将接收预警机、无人机、机群中其它飞机的探测信息。为降低驾驶员负荷并提高态势感知能力，新一代战斗机都采用了信息融合技术。

法国的‘阵风‘战斗机装有RBE2双轴、多功能电子扫描火控雷达、‘前扇区光学系统‘(OSF)以及‘防御辅助子系统‘(DASS)。OSF能与RBE2雷达、DASS系统交联工作，以在保持其‘低可探测性 ‘的条件下，发挥各自的最大效能。上述三个系统数据的‘融合‘是‘阵风‘飞机的一个变革性的性能特点。

F-22综合航空电子系统具有综合传感器融合能力，包含电子战和雷达以及通信、导航和识别能力。F/A-22通用集成处理器（CIP），主要是处理整个飞机的电子信号，CIP作为F/A-22的大脑，使用光纤和高速集成电路技术将数据融合并转换为清晰且简明的战场情况图象，极大减少飞行的工作载荷，使飞行员全力集中执行指定任务并保证他们能从战场安全返回。

F-35联合攻击战斗机也采用了数据融合技术，目前已成功进行了数据融合试验，该试验被称为‘F-35数据融合降低风险飞行试验‘，其目的是降低F-35数据融合功能开发时的风险。F-35的数据融合功能是把机载和机外的各种传感器获得的信息加以综合并确定优先顺序。

俄罗斯的第三代米格-29和苏-27战斗机配备了先进的‘氦‘Ts-101系列计算机。就计算机性能而言，苏-27和米格-29水平相当，但苏-27的TsVM-80的火控计算机能将红外瞄准、激光、光学和多模式雷达输入综合起来向平显提供信号，具有一定程度的多传感器数据融合能力。

（2）直升机上应用

为提高直升机在正常和恶劣气象条件下的态势感知能力，英国国防部耗资1400万英镑进行了隐蔽直升机夜间和白天飞行(CONDOR)II技术验证演示项目，该项目已进行了3年多，完成了世界上第一个用护目镜真实世界投影图像作辅助的直升机飞行演示，投影图像由多谱传感器和激光障碍物传感器生成。系统将多个设备的信息显示在最新一代的LCD头盔显示器上。数据库和激光障碍物传感器的信息同非冷却红外和微光传感器融合的图像结合，并投影在头盔护目镜上，为飞行员提供地形威胁（如塔状物和头顶电缆之类）警告。

一些现役或即将投入使用的武装直升机也采用了传感器融合技术。波音公司的CV-22Osprey和美国海军陆战队的AH-1Z攻击直升机都采用了ITT航空电子公司的AN/ALQ-211综合射频对抗装置（Sirfc）作为机载传感器融合处理器。而欧洲用户采购的‘虎‘式直升机中将使用诺斯罗普-格鲁门公司的导弹发射探测系统(Milds)，该系统是用来对威胁进行探测并启动有源或无源自卫系统的，但是它的主外场可更换单元（LRU）中含有传感器融合功能，可用于对飞机的雷达、电子支援（ESM）和电光系统的数据进行融合。

在对AH-64D改进时将采用的M-TADS/M- PNVS系统也采用了传感器融合技术。M-TADS/M-PNVS采用了一些‘科曼奇‘计划中采用的技术，如多传感器辅助瞄准-空／地增强型侦察和瞄准（MAST-ALERT）计划，其中就包括成像融合，即将FLIR和图像增强电视（IITV）传感器的输出信号在向驾驶员提供之前进行混合。在多传感器辅助目标识别中，将采用多个传感器（包括‘长弓‘火控雷达）的输入信号进行混合。

第三批次改进型‘阿帕奇‘将拥有与美陆军‘未来作战系统（FCS）‘相匹配的网络中心战能力。为保证战场空间优势，第三批次项目将综合开放系统架构、宽带网络通信系统、第IV级无人机增程传感控制、增程火控雷达、增程导弹，以及数据融合（融合机内外传感器图像）

在BAE公司为解决直升机的可视性问题而提出的完整解决方案——障碍-线缆-地形回避系统（Octas）中，采用增强型合成图像处理器（ESIP）将多个传感器的数据进行融合并显示给驾驶员。ESIP可以将一系列的图像‘缝合‘成方位和俯仰方面在180-360度范围内视野可变的区域。

（3）无人机上应用 无人机在未来战争中将发挥重要作用，无人机上通常要安装多种类型的传感器，为获得最佳效果，对各传感器的信息进行融合是必不可少的。美国雷声公司为美陆军‘勇士‘（Warrior）长航时无人机（UAV）研制的光电/红外/激光指示（EO/IR/LO）传感器系统采用了第3代中波红外传感器，有6种不同的视场，具有广域搜索、连续缩放功能，在瞄准时还可提供彩色电视画面。激光指示/测距装置工作在对人眼安全的波段上。该系统可对光电和红外图像进行融合，以提供更完整的细节和最好的图像分辨率。

3信息融合关键技术 数据融合是一种多层次、多方位的处理过程，需要对多种来源数据进行检测、相关和综合以进行更精确的态势评估。数据（或信息）融合系统的根本目标是将传感器得到的数据（如信号、图像、数量和矢量信息等）、人的输入信息以及已有的原始信息转化成关于某种状态和威胁的知识。多传感器数据融合通过信号处理技术、图像处理技术、模式识别技术、估计技术以及自动推理技术等多种技术提高状态感知能力。该技术广泛用于自动目标识别、敌/我/中立方识别（IFFN）处理以及自动状态评估等应用领域，相关的关键技术有：

多目标跟踪的信息融合技术多假定跟踪和相关技术随机数据关连虑波（PDAF）技术交互式复合建模(IMM)技术目标机动信息处理技术（自适自噪声模型等）非线性滤波技术融合结构技术（集中式结构与分布式结构）相似传感器融合技术（结构、算法和方法）不相似的传感器融合技术传感器对准技术（包括各种类型的对准难题及其解决技术）特征融合技术（识别/分类、证明推算、专家系统、神经网络、模糊逻辑、贝斯网络等）