Was ist Multisensor-Datenfusion?
Bei der Multisensor-Datenfusion werden mehrere Datensätze von mehreren Sensoren erfasst, um einen genaueren Datensatz zu erstellen. Diese Art der Informationsfusion wird oft als genauer als Einzelsensordaten angesehen und hat viele Anwendungen. Wenn Sie zum Beispiel die Daten eines Temperatursensors mit einem Windchill-Sensor kombinieren, können Sie erkennen, wie kalt es sich draußen anfühlt. Neben meteorologischen Anwendungen kann die Multisensor-Datenanalyse auch für Umgebungsanalysen, Transportmanagement und Zielverfolgung eingesetzt werden.
Die vielen Anwendungen der Multisensor-Datenfusion zeigen, wie nützlich die Informationsfusion sein kann. Wenn Daten aus mehreren Quellen stammen, können bestimmte Datensätze überarbeitet, ersetzt oder aus den zusammengeführten Daten entfernt werden. Beispielsweise könnte ein Meeresbiologe, der Wale verfolgen möchte, mithilfe der Datenfusion Faktoren überwachen, von denen er glaubt, dass sie die Walgewohnheiten beeinflussen könnten. Das Endergebnis von Multisensor-Datenfusionsprozessen könnte eine visuelle Karte der Walbewegung sein, die mit der Meerwassertemperatur oder anderen Faktoren zusammenhängt. Diese Arten von Anwendungen beruhen auf vielen Techniken, einschließlich physikalischer Ausrüstung, Algorithmen und der damit verbundenen Informationsfusionsmathematik.
Die Sensortechnologie, mathematische Prozesse und die Anwendung fusionierter Datensätze bestimmen die praktische Anwendung der Multisensor-Datenfusion. Die Technologie und die Prozesse, mit denen integrierte Daten kombiniert werden, können als Nachahmung der natürlichen menschlichen Fähigkeit angesehen werden, eine Umgebung wahrzunehmen und Entscheidungen auf der Grundlage der fünf Sinne zu treffen. Technologiebasierte Sensoren und die dazugehörigen Techniken, die für die Datenfusion erforderlich sind, könnten jedoch spezifischer sein als die menschliche Wahrnehmung.
Die Kombination dieser spezifischen Datensätze ist ein bestimmendes Merkmal der Multisensor-Datenfusion und unterscheidet die Informationsfusion von der Datenintegration. Die Datenintegration ist jedoch ein großer Teil des Multisensor-Datenfusionsprozesses und kann als Baustein für die Erstellung erweiterter Datensätze betrachtet werden. Beispielsweise kann ein Sensor innerhalb eines bestimmten Zeitraums viele verschiedene Temperatursätze aufzeichnen und später über einen längeren Zeitraum einen größeren Satz aufbauen. Dieser Prozess unterscheidet sich jedoch von der Multisensor-Datenanalyse, da er im Allgemeinen keine Informationen aus vielen verschiedenen Quellen enthält.
Im Rahmen des Datenfusionsprozesses ist die Datenintegration untrennbar miteinander verbunden. Ohne die Informationen einer starken Datenintegration gäbe es keine Basis für die Multisensor-Datenfusion. Tatsächlich ist eine übliche Art der Multisensor-Datenanalyse die Low-Level-Datenfusion. Dieser Prozess bezieht sich auf die Kombination von Rohdaten, um neue Datensätze zu erstellen, von denen allgemein erwartet wird, dass sie spezifischer und synthetischer sind als die Rohdaten.