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传感器融合技术起源
传感器融合技术源于数据融合技术。1985年，美国国防部试验室联合理事会（JDL）所属的数据融合研究小组（即后来的数据与信息融合研究小组）首次提出了数据融合模型。
该模型历经数次改进，现作为数据功能分类的一种参考标准，已得到广泛运用，其有效增强了各个层次作战单位的态势感知能力。
传感器融合技术或许也可以称作“情报融合技术”——这也是当初数据融合研究小组对“信息融合”中“信息”一词的扩大化解释——因为该技术能够实现对所有数据的整合分析。在这一过程中，来自多个传感器（影像/雷达/信号情报/运动觉察器等）的定位与识别数据得到融合，生成一个有效的合成“图像”，并且能够消除重复轨迹和定位偏差，产生最准确的目标引导信息。其最终成果涵盖了视觉、电子与语言信息，情报评估能力完全达到了“1 1＞2”的效果。
美国海军协同作战能力系统（CEC）是传感器融合技术的早期典型应用实例。该系统由雷神公司（Raytheon）设计制造，结合AN/USG-2(V)型协同作战传输处理系统，能够实现作战舰艇与战机之间的系统信息共享，填补各系统信息覆盖范围的空白，理清模糊或不够全面的数据信息，从而提高应对空中与导弹袭击的防御能力。尤其在近海区域，由于地面情况复杂而难以获得可靠雷达图像的时候，效果更加明显。
2001年4～5月作战评估完成之后，CEC逐步被推广到整个美国舰队。
传感器融合技术具备强大优势
传感器融合技术的运用主要具有以下强大优势——
传感器融合技术能够发挥出不同类型传感器之间的互补作用
举例来说，舰载红外搜索与跟踪系统（IRST）和多功能雷达目标指示数据相结合，就能够减少冗余信息，提高目标跟踪、分类与识别能力（尤其是在应对机动性与隐蔽性较强的威胁时），同时也能够有效缩短目标识别的时间。
对空中/地面的作战行动而言，在过去的二十几年里，传感器融合信息的发展促使印有作战信息的纸质作战地图，进化为计算机环境下的“地理空间信息”。判读分析，得出结论，做出决策，信息最终转化为地理空间情报——这便是地理空间情报系统（GISs）。其已经成为数字化战场的一种重要工具，在C4ISR战略系统或者区域性战术指挥与控制应用系统中发挥着构建性作用。
如果某份信息中含有一个可确认的位置，那么它就可以进入地理空间情报系统，转化为电子地图的一部分。2011年1月，英国国防部的John Kedar上校在伦敦举行的国防地理空间情报会议上说，此类信息正逐步成为“情报的基石”。而这一点也得到另一位重要与会者，英国国防部皇家空军中将Stuart Peach的肯定。Stuart Peach说，在阿富汗赫尔曼德河地区活动的特遣部队能够得到高达352层级的地理空间情报数据，其中包括地图、地质概况、气象、农业、种族分布以及各种来源的图像资料。因此，这种传感器融合系统——地理空间情报系统正快速成为军事行动中不可或缺的组成部分。
作为情报的一种类型，图像资料的重要性当然毋庸置疑。对同一地区24小时前后两张图片进行对比，就可能发现重要变化，比如某个目标的进入情况。更长期的跟踪就可以了解特定区域的“常态”情况。
各种类型的图像——光电（EO）、红外（IR）、合成孔径雷达(SAR)图像，都属于地理空间情报的数据层。图像的来源平台也多种多样：卫星、侦察机、直升机、无人机以及陆基或海基系统。这些图片可以是原始的或处理过的，也可以是来自单个来源或者融合创造出来的，通常都会在地面站或者一组处理器与显示器中汇总，然后再由复杂的相关软件进行处理。
英国情报开发系统是一种对各种传感器得到的图像进行综合处理的系统。这套系统由古德里奇（Goodrich ISR）公司的传感器地面站升级而来，升级后被命名为“攻击者”，能够处理的输入数据包括全动态视频影像、合成孔径雷达/地面移动目标指示器（SAR/GMTI）影像、光电或者红外传感器所获信息，以及二级情报素材，比如静止图像、人力情报报告、地理空间情报系统图绘信息和来自军队保护传感器的信息。按照古德里奇公司的说法，“攻击者”系统能够完成图像及相关元数据的存档，并以接近实时的速度向客户端进行群发。
另一套最新面市的产品是以色列拉斐尔先进防务系统公司（Rafael Advanced Defense Systems of Israel）的ImiLite多信源多任务图像情报处理系统。其设计理念就是以统一方式接收、开发、处理多信源图像和数据，通过网络向获得授权的终端用户与客户端发送相关报告和素材。
ImiLite图像情报处理系统包括3个子系统：高级IP服务器组件，能够对光电、红外、合成孔径雷达/地面移动目标指示器、影像传感器的原始数据同时接收并实时进行空间参照对比；可升级地理空间情报系统数据库，能够快速记录、存取原始与已处理图像数据和数据层，并深入进行图像分析与研究；高级多用户图像开发系统，能够显示、处理、开发、分析并发送以各种标准或客户定制标准形成的报告。
其实，第3个子系统——高级多用户图像开发系统基本上是为了与该公司的Reccelite吊舱协同而设计的地面开发系统。荷兰和意大利空军（此前还有德国空军）在阿富汗战场都应用了Reccelite吊舱系统。该系统可收集“苍鹭”无人机的光电/红外信息以及合成孔径雷达/地面移动目标指示器所获信息。
拉斐尔公司表示，ImiLite系统已经获得数家潜在客户的青睐，其中包括英国国防部。
传感器融合技术能够提高图片的清晰度
在只有一种类型传感器的情况下，可能会因为天气或战场情况，无法获取目标区域的清晰图片。比如，光电/红外图片就会因为天气而出现模糊的情况，但是只要覆盖上一张合成孔径雷达的图片，云层之后的目标就无处藏身了。
雷达对于垂直目标更加灵敏——比如墙体、建筑物、树木和桅杆——而光电成像则对物体表面比如颜色等参数更加敏感。将光电成像的图片，覆盖到合成孔径雷达成像的图片，能够提高识别目标的能力,并且可以确认某个地点在不同时间点的变化情况。对两张不同时间拍摄的照片测量对比，根据波长的变化可以精确测定出土壤的变化——可能埋入了简易爆炸装置或者曾有可疑车辆经过。 塞莱克斯?伽利略（Selex Galileo）公司正在研发一种所谓的“高度集成具有光电侦察能力的轻型集成有源相控阵（AESA）”系统，可应用于侦察机或无人机。该系统集成了一套光电系统（包括中波红外640×512像素天线阵探测器，一架彩色日用电视摄像头以及1.57μm脉冲激光主动成像设备），以及PicoSTAR有源相控阵X波段2-D雷达（具有条带成像、聚束成像以及地面动态目标指示能力）。2011年2月，伽利略公司宣布该项目已经进入“开发阶段”，并表示“雷达子系统的空中试验已经启动，不久即将试验光电系统”，但其性能细节尚不得而知。
另外一套更加复杂的雷达与光电/红外传感器集成系统属于美国“暗影捕获（Shadow Harvest）”项目的一部分。该系统最初是国防部某个情报机构的计划项目，但是从2008年起得到美国南方司令部的赞助支持。与“暗影捕获”项目相关的传感器与设备已配备至一架C-130H型运输机，其中包括动态空中任务系统、机载多重现象学数据融合系统、诺斯罗普?格鲁曼(Northrop Grumman)公司的低频多波段合成孔径雷达，以及英国BAE系统（BAE Systems）公司的光谱红外远程图像传输试验台（SPIRITT）传感器。据说，2010年9月，内华达州空军国民警卫队第152空运联队在阿富汗完成了部分“暗影捕获”项目的部署。
这些系统的运用，将使光电图像与孔径雷达图像融合，获得更清晰的图像资料。
多波段 图像分辨率提升 硬件设备体积减小，使图像融合技术更趋完善
美国空军U-2型高空侦察机长期占据远程离岸搜集高分辨率图像的桥头堡。该侦察机配备了雷神公司的ASARS 2/2A型高级合成孔径雷达系统以及古德里奇公司的SYERS-2型“毕业生”（Senior Year）光电侦察系统。据说，“毕业生”系统能够在七个波段工作：绿光波段（具有距离、分辨率和覆盖区域上的优势）；红光波段；近红外波段（有效可视）；短波红外波段（双频道）；中波红外波段（双频道——一个可通过调谐适应日间与夜间工作，另一个为备频）。因此，“毕业生”系统是一套多重光电/红外传感器系统，其优势在于多种传感器具有天生互补的特性：一方因为大气衰减、光线或者日效应等原因效果不佳时，另一方可清晰成像。
尽管不同波段传感器可以实现图像相互覆盖、对比和关联，但是这样的系统绝非完整意义上的“融合”系统，还有待其他相关参数进一步完善。
图像分辨率这个参数近几年得到了飞速提升。10年前，640×480像素的阵列格式就被认为属于高分辨率。此后，阵列格式一路飙升至1024×1024、1260×720、1920×1080，而且通过处理，分辨率还能够进一步提升。
此外,硬件设备在体积上日益减小,因此将可精确定位的测量装置直接安装在转塔平台上也成为可能。
传感器融合技术完全自动化值得期待
目前，传感器融合技术还未达到完全自动处理，从大量数据中实时选取有用信息仍然需要人员参与。虽然在传输方面的技术进步减少了从探测到交战（传感器到射手）之间的传输次数，传输过程仍然相对比较缓慢。
自动化传感器融合处理技术尚处于形成阶段。这一技术未来对数据带宽利用率与数据转化为信息的时间效率具有重要意义，自然备受关注。
据相关工业人士透露，当前最大的挑战是“如何获取在动态环境下实现向终端用户提供有用信息的正确算法。”这里存在诸多技术问题，许多问题的解决都要依赖传感器或者软件的发展。而且即使算法解决方案切实有效，系统的复杂性和硬件的高成本也不得不纳入考量范围。现阶段上述成本非常昂贵。
不过，传感器融合技术并未因此停下前进的脚步。就像2011年2月，诺斯罗普?格鲁曼公司（Northrop Grumman）的情报监视与侦察任务区域总监Trip carter所说，多传感器多情报融合技术将是该公司在传感器未来发展道路上“永远追求的圣杯”。
编辑/刘兰芳
传感器融合技术源于数据融合技术。1985年，美国国防部试验室联合理事会（JDL）所属的数据融合研究小组（即后来的数据与信息融合研究小组）首次提出了数据融合模型。
该模型历经数次改进，现作为数据功能分类的一种参考标准，已得到广泛运用，其有效增强了各个层次作战单位的态势感知能力。
传感器融合技术或许也可以称作“情报融合技术”——这也是当初数据融合研究小组对“信息融合”中“信息”一词的扩大化解释——因为该技术能够实现对所有数据的整合分析。在这一过程中，来自多个传感器（影像/雷达/信号情报/运动觉察器等）的定位与识别数据得到融合，生成一个有效的合成“图像”，并且能够消除重复轨迹和定位偏差，产生最准确的目标引导信息。其最终成果涵盖了视觉、电子与语言信息，情报评估能力完全达到了“1 1＞2”的效果。
美国海军协同作战能力系统（CEC）是传感器融合技术的早期典型应用实例。该系统由雷神公司（Raytheon）设计制造，结合AN/USG-2(V)型协同作战传输处理系统，能够实现作战舰艇与战机之间的系统信息共享，填补各系统信息覆盖范围的空白，理清模糊或不够全面的数据信息，从而提高应对空中与导弹袭击的防御能力。尤其在近海区域，由于地面情况复杂而难以获得可靠雷达图像的时候，效果更加明显。
2001年4～5月作战评估完成之后，CEC逐步被推广到整个美国舰队。
传感器融合技术具备强大优势
传感器融合技术的运用主要具有以下强大优势——
传感器融合技术能够发挥出不同类型传感器之间的互补作用
举例来说，舰载红外搜索与跟踪系统（IRST）和多功能雷达目标指示数据相结合，就能够减少冗余信息，提高目标跟踪、分类与识别能力（尤其是在应对机动性与隐蔽性较强的威胁时），同时也能够有效缩短目标识别的时间。
对空中/地面的作战行动而言，在过去的二十几年里，传感器融合信息的发展促使印有作战信息的纸质作战地图，进化为计算机环境下的“地理空间信息”。判读分析，得出结论，做出决策，信息最终转化为地理空间情报——这便是地理空间情报系统（GISs）。其已经成为数字化战场的一种重要工具，在C4ISR战略系统或者区域性战术指挥与控制应用系统中发挥着构建性作用。
如果某份信息中含有一个可确认的位置，那么它就可以进入地理空间情报系统，转化为电子地图的一部分。2011年1月，英国国防部的John Kedar上校在伦敦举行的国防地理空间情报会议上说，此类信息正逐步成为“情报的基石”。而这一点也得到另一位重要与会者，英国国防部皇家空军中将Stuart Peach的肯定。Stuart Peach说，在阿富汗赫尔曼德河地区活动的特遣部队能够得到高达352层级的地理空间情报数据，其中包括地图、地质概况、气象、农业、种族分布以及各种来源的图像资料。因此，这种传感器融合系统——地理空间情报系统正快速成为军事行动中不可或缺的组成部分。
作为情报的一种类型，图像资料的重要性当然毋庸置疑。对同一地区24小时前后两张图片进行对比，就可能发现重要变化，比如某个目标的进入情况。更长期的跟踪就可以了解特定区域的“常态”情况。
各种类型的图像——光电（EO）、红外（IR）、合成孔径雷达(SAR)图像，都属于地理空间情报的数据层。图像的来源平台也多种多样：卫星、侦察机、直升机、无人机以及陆基或海基系统。这些图片可以是原始的或处理过的，也可以是来自单个来源或者融合创造出来的，通常都会在地面站或者一组处理器与显示器中汇总，然后再由复杂的相关软件进行处理。
英国情报开发系统是一种对各种传感器得到的图像进行综合处理的系统。这套系统由古德里奇（Goodrich ISR）公司的传感器地面站升级而来，升级后被命名为“攻击者”，能够处理的输入数据包括全动态视频影像、合成孔径雷达/地面移动目标指示器（SAR/GMTI）影像、光电或者红外传感器所获信息，以及二级情报素材，比如静止图像、人力情报报告、地理空间情报系统图绘信息和来自军队保护传感器的信息。按照古德里奇公司的说法，“攻击者”系统能够完成图像及相关元数据的存档，并以接近实时的速度向客户端进行群发。
另一套最新面市的产品是以色列拉斐尔先进防务系统公司（Rafael Advanced Defense Systems of Israel）的ImiLite多信源多任务图像情报处理系统。其设计理念就是以统一方式接收、开发、处理多信源图像和数据，通过网络向获得授权的终端用户与客户端发送相关报告和素材。
ImiLite图像情报处理系统包括3个子系统：高级IP服务器组件，能够对光电、红外、合成孔径雷达/地面移动目标指示器、影像传感器的原始数据同时接收并实时进行空间参照对比；可升级地理空间情报系统数据库，能够快速记录、存取原始与已处理图像数据和数据层，并深入进行图像分析与研究；高级多用户图像开发系统，能够显示、处理、开发、分析并发送以各种标准或客户定制标准形成的报告。
其实，第3个子系统——高级多用户图像开发系统基本上是为了与该公司的Reccelite吊舱协同而设计的地面开发系统。荷兰和意大利空军（此前还有德国空军）在阿富汗战场都应用了Reccelite吊舱系统。该系统可收集“苍鹭”无人机的光电/红外信息以及合成孔径雷达/地面移动目标指示器所获信息。
拉斐尔公司表示，ImiLite系统已经获得数家潜在客户的青睐，其中包括英国国防部。
传感器融合技术能够提高图片的清晰度
在只有一种类型传感器的情况下，可能会因为天气或战场情况，无法获取目标区域的清晰图片。比如，光电/红外图片就会因为天气而出现模糊的情况，但是只要覆盖上一张合成孔径雷达的图片，云层之后的目标就无处藏身了。
雷达对于垂直目标更加灵敏——比如墙体、建筑物、树木和桅杆——而光电成像则对物体表面比如颜色等参数更加敏感。将光电成像的图片，覆盖到合成孔径雷达成像的图片，能够提高识别目标的能力,并且可以确认某个地点在不同时间点的变化情况。对两张不同时间拍摄的照片测量对比，根据波长的变化可以精确测定出土壤的变化——可能埋入了简易爆炸装置或者曾有可疑车辆经过。 塞莱克斯?伽利略（Selex Galileo）公司正在研发一种所谓的“高度集成具有光电侦察能力的轻型集成有源相控阵（AESA）”系统，可应用于侦察机或无人机。该系统集成了一套光电系统（包括中波红外640×512像素天线阵探测器，一架彩色日用电视摄像头以及1.57μm脉冲激光主动成像设备），以及PicoSTAR有源相控阵X波段2-D雷达（具有条带成像、聚束成像以及地面动态目标指示能力）。2011年2月，伽利略公司宣布该项目已经进入“开发阶段”，并表示“雷达子系统的空中试验已经启动，不久即将试验光电系统”，但其性能细节尚不得而知。
另外一套更加复杂的雷达与光电/红外传感器集成系统属于美国“暗影捕获（Shadow Harvest）”项目的一部分。该系统最初是国防部某个情报机构的计划项目，但是从2008年起得到美国南方司令部的赞助支持。与“暗影捕获”项目相关的传感器与设备已配备至一架C-130H型运输机，其中包括动态空中任务系统、机载多重现象学数据融合系统、诺斯罗普?格鲁曼(Northrop Grumman)公司的低频多波段合成孔径雷达，以及英国BAE系统（BAE Systems）公司的光谱红外远程图像传输试验台（SPIRITT）传感器。据说，2010年9月，内华达州空军国民警卫队第152空运联队在阿富汗完成了部分“暗影捕获”项目的部署。
这些系统的运用，将使光电图像与孔径雷达图像融合，获得更清晰的图像资料。
多波段 图像分辨率提升 硬件设备体积减小，使图像融合技术更趋完善
美国空军U-2型高空侦察机长期占据远程离岸搜集高分辨率图像的桥头堡。该侦察机配备了雷神公司的ASARS 2/2A型高级合成孔径雷达系统以及古德里奇公司的SYERS-2型“毕业生”（Senior Year）光电侦察系统。据说，“毕业生”系统能够在七个波段工作：绿光波段（具有距离、分辨率和覆盖区域上的优势）；红光波段；近红外波段（有效可视）；短波红外波段（双频道）；中波红外波段（双频道——一个可通过调谐适应日间与夜间工作，另一个为备频）。因此，“毕业生”系统是一套多重光电/红外传感器系统，其优势在于多种传感器具有天生互补的特性：一方因为大气衰减、光线或者日效应等原因效果不佳时，另一方可清晰成像。
尽管不同波段传感器可以实现图像相互覆盖、对比和关联，但是这样的系统绝非完整意义上的“融合”系统，还有待其他相关参数进一步完善。
图像分辨率这个参数近几年得到了飞速提升。10年前，640×480像素的阵列格式就被认为属于高分辨率。此后，阵列格式一路飙升至1024×1024、1260×720、1920×1080，而且通过处理，分辨率还能够进一步提升。
此外,硬件设备在体积上日益减小,因此将可精确定位的测量装置直接安装在转塔平台上也成为可能。
传感器融合技术完全自动化值得期待
目前，传感器融合技术还未达到完全自动处理，从大量数据中实时选取有用信息仍然需要人员参与。虽然在传输方面的技术进步减少了从探测到交战（传感器到射手）之间的传输次数，传输过程仍然相对比较缓慢。
自动化传感器融合处理技术尚处于形成阶段。这一技术未来对数据带宽利用率与数据转化为信息的时间效率具有重要意义，自然备受关注。
据相关工业人士透露，当前最大的挑战是“如何获取在动态环境下实现向终端用户提供有用信息的正确算法。”这里存在诸多技术问题，许多问题的解决都要依赖传感器或者软件的发展。而且即使算法解决方案切实有效，系统的复杂性和硬件的高成本也不得不纳入考量范围。现阶段上述成本非常昂贵。
不过，传感器融合技术并未因此停下前进的脚步。就像2011年2月，诺斯罗普?格鲁曼公司（Northrop Grumman）的情报监视与侦察任务区域总监Trip carter所说，多传感器多情报融合技术将是该公司在传感器未来发展道路上“永远追求的圣杯”。
编辑/刘兰芳