多センサー情報融合技術の基本原理は人間の脳が情報を総合的に処理する過程のように、各種センサーを多層、多空間の情報相補と最適化の組み合わせ処理を行い、最終的に観測環境に対する一致性解釈を生成する。今日は主にマルチセンサー融合システムの4つの基本的な特徴を紹介し、皆さんの役に立つことを願っています。

マルチセンサ融合システムには4つの顕著な特徴がある：

1、情報の冗長性：環境のある特徴に対して、複数のセンサ（または単一センサの複数の異なる時刻）を通じてその複数の情報を得ることができ、これらの情報は冗長であり、異なる信頼性を持っており、融合処理を通じて、そこからより正確で信頼性の高い情報を取り出すことができる。また、情報の冗長性はシステムの安定性を高めることができ、それによって単一のセンサの故障によるシステム全体への影響を回避することができる。

2、情報の相補性：異なる種類のセンサはシステムに異なる性質の情報を提供することができ、これらの情報が記述した対象は異なる環境特徴であり、それらは互いに相補性を持っている。すべての特徴からなる座標空間を定義すると、各センサが提供する情報は空間全体の1つのサブ空間にのみ属し、他のセンサが形成する空間とは独立しています。

3、情報処理のタイムリー性：各センサの処理過程は互いに独立しており、全体の処理過程は並列熱伝導処理機構を採用することができ、それによってシステムにより速い処理速度を持たせ、よりタイムリーな処理結果を提供する。

4、情報処理の低コスト性：複数のセンサは単一センサが得ることができる情報量に相当する量を得るためにより少ないコストを費やすことができる。一方、1つのセンサが提供する情報を他の機能を実現するために使用しない場合、1つのセンサのコストと複数のセンサのコストの和は相当する。

情報融合はマルチセンサ情報の総合的な処理過程として、本質的な複雑性を持っている。情報融合処理の過程で、元のデータ処理方法によって、情報融合システムのアーキテクチャは主に3種類ある：集中式、分散式、混合式。

1、集中式：集中式は各センサーで得られた生データを直接中央プロセッサーに送って融合処理を行い、リアルタイム融合を実現でき、そのデータ処理の精度が高く、アルゴリズムが柔軟で、欠点はプロセッサーに対する要求が高く、信頼性が低く、データ量が大きいため、実現が難しい。

2、分散式：各センサは得られた生データに対してまず局所処理を行い、生データの前処理、分類及び特徴情報の抽出を含み、そしてそれぞれの決定基準を通じてそれぞれ決定を行い、それから結果を融合センターに送って融合して最終的な決定を得る。分散型は通信帯域幅に対する需要が低く、計算速度が速く、信頼性と継続性が良いが、追跡精度は集中型ほど高くない。

3、混合式：上記の両者を異なる組み合わせて混合式構造を形成する場合が多い。上記の2つのシステムの利点は維持されますが、通信と計算には高いコストがかかります。しかし、このようなシステムには上述の2種類のシステム*の利点もあり、実際の場ではこのような構造が採用されることが多い。