数据融合技术shuju ronghe jishudata fusion technology
充分利用多传感器资源，通过对这些传感器及其观察信息和数据的合理支配和使用，把多个传感器在空间或时间上的信息和数据依照某种准则进行组合，以获得对被测对象的一致性解释或描述，使该信息系统由此而获得比它的各组成部分所构成的系统更优越的性能的技术。多传感器数据的融合是人和其他生物的一种基本功能。将图像、声音、味、物理形状或组织结构之类的数据，变换成对环境有意义的感觉，要求进行大量的各类数据的处理和具有足以理解融合数据含义的知识基础。20世纪70年代以来，已经用自动系统模拟人的这种功能，借助于计算机处理多传感器的数据，来获得任何单个传感器不可能单独提供的有用数据。类似的术语有多传感器或多源相关、多源综合、传感混合或数据融合等。
军事上对数据融合最通用的解释是：检测、关联、相关、估算和组合多源数据和信息，以获得精细的状态和身份的估测及全面、实时地确定情况和威胁。该定义反映出融合的三个中心内容：
❶数据融合是在若干层次对多源数据实施处理的过程；
❷数据融合的过程，包括检测、关联、相关、估值和数据组合；
❸数据融合的产品，包括较低层次的状态和身份估计以及较高层次的综合战术情况的确定。总之，数据融合就是利用多传感器的协合效应来提高系统效率。
长期以来，遥远传感数据(如雷达、声纳和语音报告)的融合都是由人工完成的。军事情报的汇集、指挥和控制、气候预测、空中交通管制和导航等都是人工数据融合技术的典型运用。但是现代战争中目标机动性及兵器杀伤力的增加要求更快地探测和识别目标，更短的反应时间；复杂的威胁(平台的多样性、密集性、低可观察性和难以对抗性)要求改进探测与识别能力；人员费用增加和某些任务中操作员危险性增加要求使用遥控或自主兵器系统，从而使发展自动的数据融合系统势在必行。
数据融合技术除用于战略和战术C3I系统外，还用于采用多传感器的自主兵器系统、单个平台(如舰船、飞机、地面车辆和航天器)上的大范围监视系统、分布式传感器网、利用多传感器的火控系统、情报收集系统、指示和报警系统及军事行动的指挥和控制节点等。
工业设备、机器人及民用遥感设备也应用数据融合技术。具有数据融合功能的多传感器系统在探测、跟踪和识别等方面的潜在优势是：
❶具有可靠的工作能力，万一某一（或某些）传感器不正常、遭受干扰或不能覆盖某一事件或目标时，其他传感器还能够提供信息；
❷扩展空间覆盖和时间覆盖范围；
❸提高置信度；
❹降低信息模糊度；
❺对同一事件或目标的多次、多方独立测量的有效综合使得检测性能提高；
❻提高空间分辨力；
❼提高整个系统工作的可靠性；
❽通过测量空间维数的增加可降低测量空间任何一部分的易毁性(对抗、干扰、气象和噪声等)。当然，对任何一种具体应用来说，这些性能优势都会伴随着增加成本、复杂性和接口要求。
20世纪70年代末，开始了军用C3I系统数据融合的早期研究工作。其成果中最引人注意的是战场情报的充分利用和目标截获系统(BE-TA)。80年代，美国三军开始研制应用数据融合技术的战术/战略监视系统。到80年代末，已部署了少量的第一代数据融合系统，其中包括大型海洋监视系统和小型战术系统；第二代系统进入了先进的全尺寸型研制阶段。同时在技术上和理论上也有了很大发展。90年代数据融合技术发展中最值得提出的有：
❶最佳分散检测、估计和跟踪方法；
❷存在不确定性时的推理表示和管理算法；
❸具有软决策信号处理的集成的灵巧传感器；
❹空间的和前后关系的推理方法；
❺适用于数据融合的分布式的和集总式的数据处理结构；
❻神经网络技术用于解决检测、跟踪、识别和估测问题。