-信息融合技术的发展过程、研究现状以及未来发(7)

-信息融合技术的发展过程、研究现状以及未来发展趋势 -

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）的输进信号进行混合。

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。为保证战场空间上风，第三批次项目将综合开放系统架构、宽带网络通讯系统、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题目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、数目和矢量信息等）、人的输进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进步状态感知能力。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