估计融合

估计融合（estimation fusion），工学-控制科学与工程-系统辨识、建模与自适应控制-信息融合-信息融合级别-数据级融合-估计融合，通过融合技术获得该被估计量的最优估计的处理过程。估计融合从狭义上讲，是指各传感器在本地已经完成局部估计的基础上，实现对各局部估计结果的综合，以期获得更为准确和可靠的全局性估计结果。从广义上讲，估计融合是指传统估计理论与数据融合理论的有机结合，或者说就是针对估计问题的数据融合，即研究在估计未知量的过程中，如何最佳利用多个数据集合中所包含的有用信息。这些数据集合通常来自多个信息源（大多数情况是多个传感器）。估计融合具有广泛的应用，原因是许多实际的估计问题都涉及来自多个信息源的数据。估计融合最重要的应用领域之一，就是使用多个传感器（同类的或异类的）的目标跟踪中的航迹融合，或者航迹到航迹的融合。在实际应用中，大多数多传感器数据融合系统（特别是多传感器多目标跟踪，以及杂波环境下的多传感器单目标跟踪等）在进行估计融合之前，都需要进行关联（主要包括点迹到航迹的关联和航迹到航迹的关联），以决定来自不同传感器的哪些量测数据属于同一目标。