数据级融合

数据级融合（data level fusion），工学-控制科学与工程-系统辨识、建模与自适应控制-信息融合-信息融合级别-数据级融合，直接对传感器的观测数据进行融合处理，然后基于融合后的结果进行特征提取和判断决策的过程。是最低层次的融合。数据级融合的主要优点是：只有较少数据量的损失，提供其他融合层次所不能提供的其他细微信息，所以精度最高。它的局限性包括：①所要处理的传感器数据量大、故处理代价高、处理时间长和实时性差等。②融合是在信息的最底层进行的，传感器信息的不确定性、不完全性和不稳定性要求在融合时有较高的纠错处理能力。③要求传感器是同类的，即提供对同一观测对象的同类观测数据。④数据通信量大，抗干扰能力差；此级别的数据融合用于多源图像复合、图像分析和理解以及同类雷达波形的直接合成等。数据级融合在大多数情况下仅依赖于传感器类型，不依赖于用户需求。例如，在目标识别的应用中，数据级融合即像素级融合，是将覆盖同一地区的系列影像经空间配准后，采用一定算法生成一幅信息更丰富、更可靠的影像。