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决策级融合：概念与技术框架.docx
资料介绍
决策级融合：概念、技术框架与应用实践
一、决策级融合的基本概念
1.1 多源信息融合的层级划分
多源信息融合是对来自多个数据源的信息进行整合处理，以获得更准确、更可靠的决策结果的技术体系，按照信息处理的先后顺序和抽象程度，通常划分为三个层级：数据级融合、特征级融合与决策级融合。
数据级融合是最低层级的融合，直接对原始传感器采集的数据进行整合，保留了最完整的原始信息，但数据量大、处理成本高，对传感器同质性要求高；特征级融合是中间层级，先从各数据源原始数据中提取特征向量，再对特征进行融合处理，压缩了数据量，降低了处理压力，但会损失一部分原始信息；决策级融合是最高层级的融合，每个数据源先独立完成决策或分类，再对各个单源决策结果进行融合，最终得到全局统一决策。
1.2 决策级融合的核心定义
决策级融合是指在多源感知系统中，每个信息源预先完成各自的处理过程，包括数据预处理、特征提取、识别或判决，得到独立的局部决策结果，之后通过特定的融合规则对这些局部决策进行整合，推理得到最终全局决策的信息处理过程。
相较于前两个层级，决策级融合的核心优势在于三点：第一，容错性高，当某个或某几个数据源出现错误、失效甚至缺失时，融合系统可以通过其他数据源的正确决策修正错误结果，仍然输出可靠的全局决策；第二，通用性强，对数据源的同质性没有要求，可以融合不同类型传感器、不同模态的数据结果，支持异构信息整合；第三，通信成本低，只需要传输各数据源得到的决策结果，数据量远低于原始数据和特征数据，适合分布式传感、边缘计算等场景。
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