目前数据融合系统特点：

1. 采用的传感器类型，一般以雷达，电子情报（ELINT）接收机，电子支援测量（ESM）系统，红外，激光和可见光，声音传感器等。
2. 采用的融合算法，数据关联，多目标跟踪，身份估计和基于知识系统。
3. 采用的系统按融合级别分，状态和身份估计，态势评估和威胁评估。

1.1 雷达信号处理流程

1. 雷达信号处理和目标检测

   雷达中频信号–相干波检测/包络检测–动目标显示/自适应动目标显示/动目标检测/脉冲压缩/恒虚警处理，视屏累积等处理后，根据尼曼-皮尔逊准则给出有无目标。

   新发展的阵列信号处理计数，自适应波束形成计数，自适应庞斑想笑计数，多普勒波束瑞华计数，成像计数和时–空二维处理等计数均属于信号处理的范畴。

2. 单雷达数据处理

   点迹和航迹数据关联，外推，滤波等处理。

3. 多雷达数据融合

   一般集中式网络采用点迹融合，分布式网络采用轨迹融合。

1.2 数据融合系统中的主要传感器

1. 雷达

   1.1 按环境分类

   空中：机载脉冲多普雷雷达，机载预警雷达，机载火控雷达，合成孔径雷达，逆合成孔径雷达

   地面：地面搜索雷达，地面跟踪雷达，地面火控雷达，引导雷达

   水面：舰载火控雷达，舰载搜索雷达，舰载导航雷达

   水下：声呐

   1.2 按技术分

   相控阵雷达，动目标指示雷达，脉冲压缩雷达，单脉冲雷达，天波或地波超视距雷达，双基地雷达，连续波雷达等。

2. 其他

   电子情报接收机，电子支援测量系统，红外探测与跟踪其，无线电干扰机，通信情报接收机，雷达告警机，激光测距机告警机，电视跟踪和光电传感器，敌-我-中识别器等。

   名称	波长	频率范围
   γ射线	0.003~0.1nm	3*10e12~10e14MHz
   紫外线	10~0.4μm	7.510e8~310e10MHz
   可见光	0.38~0.76μm	3.9510e8~7.510e8MHz
   红外线	0.76~1000μm	310e5~3.95108MHz
   毫米波	0.1~1.0cm	30~300GHz
   厘米波	1.0~10.0cm	3~30GHz
   分米波	10.0~100cm	300~3000MHz
   米波	1.0~10.0m	30~300MHz
   短波	10.0~100.0m	3~30MHz
   中波	100.0~1000.0m	0.3~3MHz
   长波	1.0~10.0km	30~300kHz
   超长波	10.0~100.0km	3~30kHz

1.3 数据融合的通用模型

1. 数据和图像的配准、关联、跟踪和识别。配准–时间，空间矫正；关联–点迹轨迹关联，位置预测，保持连续跟踪；给出目标身份或属性。
2. 态势评估：态势分析，态势提取，态势预测。
3. 威胁评估
4. 优化融合处理，优化利用资源，优化传感器管理和优化武器控制。

1.4 数据融合分类

1. 像素级融合
2. 特征级融合
3. 决策级融合

1.5 数据融合技术

1. 经典推理和统计方法
2. 贝叶斯推理计数
3. Dempster-Shafer技术
4. 模糊集理论
5. 聚类分析
6. 估值理论
7. 熵法
8. 品质因数（FOM）计数
9. 专家系统和人工只能技术
10. 人工神经元网络技术
11. 分布式和并行处理技术

1.6 数据融合主要内容

1. 数据融合结构

   集中式融合系统；无反馈分布式结构；反馈式融合系统；全并行，反馈式融合系统。

2. 数据关联

   点迹与轨迹关联；轨迹与轨迹关联。

   最邻近数据关联；概率数据关联；[单目标，稀疏目标]

   联合概率数据关联；[目标密度较高的环境]简易联合概率数据关联；准最佳联合概率数据关联；最邻近联合概率数据关联；模糊数据关联

3. 状态估计

   kalman滤波，轨迹管理

4. 身份估计

   模式识别

5. 态势评估与威胁评估

6. 辅助决策

7. 传感器管理