第17章 多传感器数据融合
一、单项选择题 题号 1 2 3
二、多项选择题 题号 1 2 3 4 5
三、填空题 题号 1 2 3 4
四、简答题
1、答：数据融合的特性：(1)数据融合的时、空特性；（2）数据融合的系统性。 数据融合的主要优点为：准确性和全面性；冗余性和容错性；互补性；可靠性；实时性和经济性。
知识点：数据融合的特性；数据融合的优点
2、略。
知识点：随机类方法
3、答：数据融合就是充分利用不同时间与空间的多传感器信息资源，采用计算机技术对按时序获得的多传感器观测信息在一定准则下加以自动分析、综合、支配和使用，获得对被测对象的一致性解释与描述，以完成所需的决策和估计任务，使系统获得比它的各组成部分更优越的性能。即“融合”是将来自多传感器或多源的信息和数据模仿专家的综合信息处理能力进行智能化处理，从而得出更为准确可信的结论。
答案 最佳估计 构造高性能智能化系统 对被测对象的一致性解释与描述；决策和估计 特征提取；分类；识别；参数估计；决策 知识点 数据融合的起源 数据融合的目的 数据融合的定义 数据融合模型 答案 ABC ABC AC ABCD ABCD 知识点 数据融合的层次 数据融合模型 随机类方法 数据融合模型 数据融合系统的应用 答案 A C D 知识点 数据融合的起源 数据融合的定义 人工智能类方法
知识点：数据融合的定义
4、答：数据融合的意义：利用多个传感器共同或联合操作的优势，提高传感器系统的有效性，消除单个或少量传感器的局限性。数据融合的最终目的是构造高性能智能化系统。它是解决飞机、导弹之类飞行器航迹预测与跟踪的一种行之有效的方法，而且也是智能信息处理领域最有前途的一个研究方向，随着智能检测系统的发展，数据融合成为构建智能检测系统的一项重要技术。
知识点：数据融合的目的
5、答：下表给出了各融合层次的性能比较。
融合层次性能比较
比较的项目 信息量 信息损失 容错性 抗干扰性 对传感器依赖性 融合方法 预处理 分类性质 系统开放性 原始层 最大 最小 最差 最差 最大 最难 最小 最好 最差 特征层 中等 中等 中等 中等 中等 中等 中等 中等 中等 决策层 最小 最大 最好 最好 最小 最易 最大 最差 最好 知识点：数据融合的层次
6、答：目前，数据融合的常用方法基本上可概括为随机和人工智能两大类。 (一)随机类方法 （1）加权平均法 （2）Bayes概率推理法
（3） Dempster-Shafer证据推理 （4）卡尔曼滤波 （5）产生式规则 (二)人工智能类方法 （1）模糊逻辑推理 （2）神经网络方法 （3）智能融合方法 知识点：数据融合的方法
《传感器与检测技术(第2版)》参考答案第17章 多传感器数据融合
