4.1 數(shù)據(jù)融合存在的問題
（1）尚未建立統(tǒng)一的融合理論和有效廣義融合模型及算法；
（2）對(duì)數(shù)據(jù)融合的具體方法的研究尚處于初步階段；
（3）還沒有很好解決融合系統(tǒng)中的容錯(cuò)性或魯棒性問題；
（4）關(guān)聯(lián)的二義性是數(shù)據(jù)融合中的主要障礙；
（5）數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)的設(shè)計(jì)還存在許多實(shí)際問題。
4.2 數(shù)據(jù)融合發(fā)展趨勢(shì)
數(shù)據(jù)融合的發(fā)展趨勢(shì)如下：
（1）建立統(tǒng)一的融合理論、數(shù)據(jù)融合的體系結(jié)構(gòu)和廣義融合模型；
（2）解決數(shù)據(jù)配準(zhǔn)、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)庫構(gòu)建、數(shù)據(jù)庫管理、人機(jī)接口、通用軟件包開發(fā)問題，利用成熟的輔助技術(shù)，建立面向具體應(yīng)用需求的數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)；
（3）將人工智能技術(shù)，如，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、模糊理論、專家理論等引入到數(shù)據(jù)融合領(lǐng)域；利用集成的計(jì)算智能方法（如，模糊邏輯＋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，遺傳算法＋模糊＋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等）提高多傳感融合的性能；
（4）解決不確定性因素的表達(dá)和推理演算，例如：引入灰數(shù)的概念； （5）利用有關(guān)的先驗(yàn)數(shù)據(jù)提高數(shù)據(jù)融合的性能，研究更加先進(jìn)復(fù)雜的融合算法（未知和動(dòng)態(tài)環(huán)境中，采用并行計(jì)算機(jī)結(jié)構(gòu)多傳感器集成與融合方法的研究等）；
（6）在多平臺(tái)／單平臺(tái)、異類／同類多傳感器的應(yīng)用背景下，建立計(jì)算復(fù)雜程度低，同時(shí)，又能滿足任務(wù)要求的數(shù)據(jù)處理模型和算法；
（7）構(gòu)建數(shù)據(jù)融合測(cè)試評(píng)估平臺(tái)和多傳感器管理體系；
（8）將已有的融合方法工程化與商品化，開發(fā)能夠提供多種復(fù)雜融合算法的處理硬件，以便在數(shù)據(jù)獲取的同時(shí)就實(shí)時(shí)地完成融合。
5 結(jié)束語
隨著研究者的不斷努力，不久的將來，數(shù)據(jù)融合的基礎(chǔ)理論、兼有魯棒性和準(zhǔn)確性的融合算法將不斷地得到完善，實(shí)現(xiàn)技術(shù)將不斷地得到更新，實(shí)際應(yīng)用將不斷地被擴(kuò)展。多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)必將不斷地走向成熟。
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