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范围，提高目标的可探测性，改进探测性能；提高时间或者空间的分辨率，增加目标特征矢量的维数，降低信息的不确定性，改善信息的置信度；增强系统的容错能力和自适应能力；降低推理的模糊程度，提高决策能力，从而使整个系统的性能提高。
十几年来，信息融合技术在军事和民用上已经展现了广阔的理论和应用前景，并在一些领域也取得了一定的有效应用。
1.4 信息融合算法
信息融合作为一种信息综合和处理技术，实际上是许多传统学科和新技术的集成和应用，若从广义的数据融合定义出发，其中包括通信、模式识别、决策论、不确定性理论、
表2.1 信息融合的主要方法
名称 概率论 特点 在一个公共空间根据概率或者似然函数对输入数据建模，在一定的先验概率下，根据贝叶斯规则合并概率向量获取每个输出的 应用说明 主要困难在于对概率分布的描述，要求信息源独立在大多数情况下受限制 证据理论 引入信任度函数和似然函数的概念，应用置信区间对证据支持事实进行描述。依据一定的合成规则对各个证据进行融合，不需要先验概率和条件概率密度 适用于区分不确定和不知道，有较强的理论基础，可以依靠证据的积累，不断地缩小假设集 神经网络 由大量互联的处理单元连接而成，它基于神经生物学和认知科学在信息处理领域应用的研究成当输入输出关系未知的时候，结果较为理想；便于与其他方法结合不确定性理论、信11
果。它具有大规模并行模拟处理、号处理、估计理论、最优化技连续时间动力学和网络全局作用的特点 术、计算机科学、 信号处理、估计理论、最优化技术、计算机科学、人工智能和神经网络等。为了进行信息融合，所采用的信息表示和处理方法均来自这些领域。
从信息融合的功能模型可以看到，融合的基本功能是相关、估计和识别，重点是估计和识别。表2.1给出了最主要的几种信息融合方法，比较了他们的特点和主要应用场合。在实际应用中还产生了一系列针对不同应用领域和情况的信息融合方法。如：小波分析法，常用于图像处理相关的信息融合；马尔可夫法，根据单个目标的不完整观测资料，推断表的成分和纵队的组织体系；生物灵感法等等。从以上的总结可以看出，目前信息融合的理论探索是丰富多彩的，针对不同的应用环境和特点，选用不同的算法是目前信息融合应用的主要思路和思想。
从整体上分析，随着人工智能技术、微电子技术、信号检测和处理技术、计算机控制技术以及网络技术的发展，信息融合技术正朝着智能化、集成化、体系化的方向发展。最新的研究动向包括：研究并完善实用的算法分类和层次划分方法；研究并发展实用的融合系统测试和评估方法；建立系统设计和算法选择的工程指导方针；编撰信息融合辞典和规则，规范理论体系。
1.5 基于信息融合的电路诊断方法
1.5.1 信息融合故障诊断框架
现有诊断方法往往只是对电路状态信息中的一种或几种信息进行多层次、多角度的分析和观察，从中提取有关模拟电路的特征。比如，利用测试点电压对电路进行诊断时，由于信号类型单一，能够提供的信息较少，因而
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很难做出准确评价，但如果能将电路中某些元器件的温度信息和测试点电压综合起来考虑，那么就可以对电路状态进行更准确的评价。在故障诊断过程中，虽然利用一种信息有时可以判断电路的故障，但在许多情况下得出的诊断结果并不可靠，特别是电路的可及节点很少时，诊断更为困难，因而还需要其它信息的补充，这就需要采用基于信息融合的电路诊断方法。本文结合文献[18]提出基于信息融合的电路故障诊断框架，如图 1.2 所示。为了表达清楚，图中仅以两个诊断信息为例进行分析，对于多个诊断信息的情况，分析方法相同。图 1.2 是较为全面的信息融合故障诊断框架。在电路故障诊断过程中，不一定采用所有融合环节，应该具体问题具体分析，选择较为合适的融合诊断过程。
DA：数据(Data) FE：特征(Feature) DE：决策(Decision)
图1.2 基于信息融合的电路诊断框架
1.5.2 融合诊断方法
从诊断学角度来看，任何一种诊断信息都是模糊的、不精确的，任何一种诊断对象，单用一方面信息来反映其状态行为都是不完整的，只有从多方
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面获得关于同一对象的多维信息，并加以融合利用，才能对诊断对象进行更可靠更准确的诊断[19]。
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