多传感器多源信息融合理论及应用

多传感器多源信息融合技术通过整合来自不同传感器的数据，提高系统感知能力。雷达与红外传感器结合使用，增强目标识别准确度；摄像头与激光雷达协同工作，提升自动驾驶环境感知可靠性。数据融合算法包括卡尔曼滤波、贝叶斯网络和深度学习方法，这些技术能有效处理噪声数据，消除冗余信息，提高决策质量。工业生产中，温度、压力、振动传感器数据融合实现设备故障预警；智能家居系统融合人体感应、光线和声音传感器，自动调节室内环境参数。

信息融合系统架构分为数据层、特征层和决策层三个层级。数据层融合直接合并原始信号，保留最多信息但计算量大；特征层提取各传感器特征后融合，平衡信息量和处理效率；决策层对各传感器结果进行综合判断，实时性强但精度较低。军事领域，融合卫星侦察、无线电截获和地面传感器数据构建战场态势图；医疗诊断中，结合影像学、病理学和生化检测数据提高疾病诊断准确率。