多傳感器信息融合技術就是利用計算機技術將來自多傳感器或多源的信息和數據，在一定的準則下加以自動分析和綜合，以完成所需要的決策和估計而進行的信息處理過程。

　　多傳感器信息融合技術的基本原理就像人的大腦綜合處理信息的過程一樣，將各種傳感器進行多層次、多空間的信息互補和優化組合處理，最終產生對觀測環境的一致性解釋。

　　**1.**根據數據處理方法的不同，信息融合系統的體系結構有三種：分布式、集中式和混合式。

　　1）分布式：先對各個獨立傳感器所獲得的原始數據進行局部處理，然后再將結果送入信息融合中心進行智能優化組合來獲得最終的結果。分布式對通信帶寬的需求低、計算速度快、可靠性和延續性好，但跟蹤的精度卻遠沒有集中式高；分布式的融合結構又可以分為帶反饋的分布式融合結構和不帶反饋的分布式融合結構。

　　**2）集中式：**集中式將各傳感器獲得的原始數據直接送至中央處理器進行融合處理，可以實現實時融合，其數據處理的精度高，算法靈活，缺點是對處理器的要求高，可靠性較低，數據量大，故難于實現；

　　3）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的適應能力，兼顧了集中式融合和分布式的優點，穩定性強。混合式融合方式的結構比前兩種融合方式的結構復雜，這樣就加大了通信和計算上的代價。

　　**2.**多傳感器融合在層次結構上按其在融合系統中信息處理的抽象程度，主要劃分為三個層次:數據層融合、特征層融合和決策層融合。

　　**1）.數據層融合：**也稱像素級融合，首先將傳感器的觀測數據融合,然后從融合的數據中提取特征向量,并進行判斷識別。數據層融合需要傳感器是同質的(傳感器觀測的是同一物理現象),如果多個傳感器是異質的(觀測的不是同一個物理量),那么數據只能在特征層或決策層進行融合。數據層融合不存在數據丟失的問題,得到的結果也是最準確的,但計算量大，且對系統通信帶寬的要求很高。

　　**2）.特征層融合：**特征層融合屬于中間層次，先從每種傳感器提供的觀測數據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,然后運用模式識別的方法進行處理。這種方法的計算量及對通信帶寬的要求相對降低,但由于部分數據的舍棄使其準確性有所下降。

　　**3）.決策層融合：**決策層融合屬于高層次的融合，由于對傳感器的數據進行了濃縮,這種方法產生的結果相對而言最不準確,但它的計算量及對通信帶寬的要求最低。

　　融合算法是融合處理的基礎。它是將多元輸入數據根據信息融合的功能要求,在不同融合層次上采用不同的數學方法,對數據進行綜合處理,最終實現融合。目前已有大量的融合算法,它們都有各自的優缺點。這些融合算法總體上法可以分為三大類型：嵌入約束法、證據組合法、人工神經網絡法。

　　由多種傳感器所獲得的客觀環境的多組數據就是客觀環境按照某種映射關系形成的像，傳感器信息融合就是通過像求解原像，即對客觀環境加以了解。用數學語言描述就是，即使所有傳感器的全部信息，也只能描述環境的某些方面的特征，而具有這些特征的環境卻有很多，要使一組數據對應惟一的環境(即上述映射為一一映射)，就必須對映射的原像和映射本身加約束條件，使問題能有惟一的解。嵌入約束法有兩種基本的方法：貝葉斯估計和卡爾曼濾波。

　　證據組合法認為完成某項智能任務是依據有關環境某方面的信息做出幾種可能的決策，而多傳感器數據信息在一定程度上反映環境這方面的情況。因此，分析每一數據作為支持某種決策證據的支持程度，并將不同傳感器數據的支持程度進行組合，即證據組合，分析得出現有組合證據支持程度最大的決策作為信息融合的結果。

　　證據組合法是為完成某一任務的需要而處理多種傳感器的數據信息。它先對單個傳感器數據信息每種可能決策的支持程度給出度量(即數據信息作為證據對決策的支持程度)，再尋找一種證據組合方法或規則，使在已知兩個不同傳感器數據(即證據)對決策的分別支持程度時，通過反復運用組合規則，最終得出全體數據信息的聯合體對某決策總的支持程度，得到最大證據支持決策，即傳感器信息融合的結果。

　　人工神經網絡通過模仿人腦的結構和工作原理，設計和建立相應的機器和模型并完成一定的智能任務。神經網絡根據當前系統所接收到的樣本的相似性，確定分類標準。這種確定方法主要表現在網絡權值分布上，同時可采用神經網絡特定的學習算法來獲取知識，得到不確定性推理機制。采用神經網絡法的多傳感器信息融合，分三個主要步驟：

　　(2).各傳感器的輸入信息綜合處理為一總體輸入函數，并將此函數映射定義為相關單元的映射函數,通過神經網絡與環境的交互作用把環境的統計規律反映網絡本身的結構；

　　(3).對傳感器輸出信息進行學習、理解，確定權值的分配，進而對輸入模式作出解釋，將輸入數據向量轉換成高級邏輯(符號)概念。

　　隨著多傳感器數據融合技術的發展，應用的領域也在不斷擴大，多傳感器融合技術已成功地應用于眾多的研究領域。多傳感器數據融合作為一種可消除系統的不確定因素、提供準確的觀測結果和綜合信息的智能化數據處理技術，已在軍事、工業監控、智能檢測、機器人、圖像分析、目標檢測與跟蹤、自動目標識別等領域獲得普遍關注和廣泛應用。

　　森林火險因子監測站是由我司自主研發的一款適用于森林防火監測系統的一款產品，該監測站依托先進的物聯網、智能傳感技術，可實時監測風速風向、空氣溫度、相對濕度、光照、氣壓等氣象因子，集成凋落物含水率，地表溫度、地表濕度等信息，通過數據采集傳輸系統，增加自主研發的獨立計算系統，將數據實時傳輸至云平臺；設備簡易安裝，野外林區安裝更加便捷；采用太陽能供電系統，可保證連續7 日陰雨天氣環境下設備供電；同時增加植被、火焰，火源、森林煙塵升騰等監測設施，監測設備當前周圍環境，為森林防火監測提供可靠依據。廣泛應用于：森林防火監測、草原防火監測等場景。

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