什么是數據融合？分類有哪些？作用是？

1.數據融合

數據融合是運用計算機相關的技術，按照特定的原則對多傳感器收集的信息進行融合操作，從而獲得監測對象的狀態和特征估計，以生成更精準可靠、完整有效、滿足用戶需求的信息。與單一傳感器采集的信息比較，通過數據融合操作會得到更完整和可靠的信息。

2.數據融合分類

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數據融合有很多種分類方式，按照數據融合層次的標準進行分類，數據融合可以分為以下三類：數據級融合、特征級融合以及決策級融合。

(1)數據級融合

數據級融合是最基礎的融合，直接融合操作節點收集的最原始數據。在大多數情況下，這類融合不依賴于用戶需求，而單單依賴于傳感器節點的類型。這種融合的好處就是可以保留詳細全面的原始數據信息，但由于原始數據會有不確定性和不穩定性，所以要求數據融合有較強的糾錯能力，抗干擾能力相對弱于其它兩種融合方式。

(2)特征級融合

特征級融合屬于中間層的融合，利用特征提取方法對節點收集的原始數據中提取特征，并將其表示為特征向量，以此來反映事物的屬性。先對數據進行特征提取，然后進行數據關聯操作，最后融合特征向量。這種融合不僅保留了重要的數據特征，又對數據進行有效壓縮，系統的實時性變高了。通常應用于位置定位跟蹤、目標識別和態勢估計等領域。

(3)決策級融合

決策級融合屬于最高級的融合，是一種面向應用的融合，能滿足用戶實際應用的需求?；谔卣骷壢诤戏治?、判別和分類監控對象，最后根據數據之間的相關性作出高級決策。例如，在監測災害的過程中，綜合了多個類型的傳感器信息，以此來判斷是否出現了災害事故;在目標監控中，決策級融合需要全面監控。

3.數據融合的作用

(1)節約了網絡能耗：為了收集完整并可靠的數據，一般需要在監控地方隨機的部署眾多的傳感器節點，節點眾多就不可避免地會出現節點收集的數據有一致的情況，數據傳輸能耗占了網絡的大部分能耗，冗余數據的傳輸必然會增加網絡的負擔，恰好此時，數據融合技術可以對數據進行去冗處理，使網絡中通信量變少，這樣的好處就是降低了網絡能耗，提高了能量利用率。

(2)提高了數據的準確性和效率：因為傳感器節點小體積、低成本的好處，隨之而來的是，其計算和存儲數據的能力也受限，造成了傳感器收集的數據準確度不高。此外，外部惡劣的環境或網絡結構的改變也會影響節點采集和傳輸數據的準確度。數據融合技術既保證了數據的完整性，又去掉了冗余數據，提升了數據的準確性。與此同時，提高了有效數據的傳輸率，有效的利用了網絡帶寬。

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