1. 概述
根據具體需求（實時性、計算資源、噪聲特性）選擇合適的方法，實際應用中常結合多種方法（如UKF與神經網絡結合）。
- 傳統方法 （KF/EKF/UKF/PF）依賴數學模型，適合動態系統；
- 數據驅動方法 （神經網絡）適合復雜非線性問題；
- 混合方法 （如UKF+神經網絡）可結合模型先驗與數據驅動優勢。
| 方法 | 適用系統 | 計算復雜度 | 動態適應性 | 噪聲要求 | 典型應用 |
|---|---|---|---|---|---|
| 加權平均法 | 靜態 | 低 | 無 | 已知噪聲方差 | 溫度傳感器融合 |
| 卡爾曼濾波 | 線性動態 | 中等 | 強 | 高斯噪聲 | 導航系統 |
| 擴展卡爾曼濾波 | 弱非線性 | 中等 | 中等 | 高斯噪聲 | 無人機姿態估計 |
| 無跡卡爾曼濾波 | 強非線性 | 較高 | 強 | 高斯噪聲 | 自動駕駛目標跟蹤 |
| 粒子濾波 | 非線性/非高斯 | 高 | 強 | 任意分布 | 機器人SLAM |
| 互補濾波 | 靜態/動態 | 低 | 中等 | 無特殊要求 | IMU與磁力計融合 |
| 協方差交集 | 任意 | 中等 | 中等 | 未知相關性 | 分布式傳感器網絡 |
| 貝葉斯估計 | 任意（理論框架） | 高 | 強 | 依賴具體算法 | 醫學診斷數據融合 |
| 模糊邏輯推理 | 不確定/模糊系統 | 中等 | 弱 | 無特殊要求 | 智能家居環境感知 |
| 人工神經網絡 | 任意（數據驅動） | 高 | 依賴訓練數據 | 無特殊要求 | 自動駕駛多模態融合 |
2. 加權平均法
基本原理：對不同類型傳感器的數據進行加權平均處理，以獲得一個更準確、可靠的融合結果。該方法簡單直觀，易于實現，通過加權平均法處理后的融合數據，可以減小單一傳感器數據可能存在的誤差和不確定性，提高整個系統的穩定性和魯棒性。
- 優點 ：計算簡單，實時性高。
- 缺點 ：無法處理動態系統或時變噪聲，忽略傳感器間的相關性。
- 適用場景 ：靜態環境或傳感器噪聲統計特性已知且穩定的場景（如溫度傳感器融合）。
3. 卡爾曼濾波
基本原理：通過預測與更新兩個步驟，不斷迭代地估計系統狀態。在預測步驟中，使用系統的動態模型來預測下一時刻的狀態，更新步驟中，利用觀測數據來修正預測值。其優勢在于能夠處理帶有噪聲和不確定性的數據，通過對不同傳感器數據融合，減小噪聲影響，提高系統精度與穩定性，而且占用內存小，運算速度快，適用于對實時性要求高的系統，常用于低層次實時動態多傳感器數據的融合。
- 優點 ：動態系統中實時性好，能融合時序數據。
- 缺點 ：僅適用于線性系統，需準確已知系統模型和噪聲統計。
- 適用場景 ：線性動態系統（如導航中的位置與速度估計）。
4. 貝葉斯估計
基本原理：將觀測數據的不確定性及先驗概率的不確定性結合在一起，得到一個更精確的狀態估計，使用前需要盡量準確給出系統先驗概率分布，是一個基于概率統計的融合算法，利用先驗概率與新的觀測數據來更新后驗概率。
- 優點 ：理論框架通用。
- 缺點 ：需結合具體算法（如KF、PF）實現。
- 適用場景 ：復雜概率模型設計（如醫學診斷數據融合）
5. 模糊邏輯推理
基本原理：使用一個介于 0 與 1 之間的實數表示真實程度或者隸屬度。在多傳感器融合中，模糊邏輯能夠有效地處理不確定性，將這些不確定性因素納入推理過程中，通過采用系統化的方法對融合過程中的不確定性進行建模，并基于模糊邏輯進行一致性推理，從而得到更為準確和可靠的融合結果。
- 優點 ：靈活處理模糊信息。
- 缺點 ：規則設計依賴專家經驗。
- 適用場景 ：環境感知與決策（如智能家居系統）
6. 人工神經網絡法
基本原理：利用深度學習模型（如CNN、LSTM）學習多傳感器數據的非線性映射關系，通過持續對樣本數據進行訓練，逐步形成了高效的邏輯推理能力，利用其在信號處理方面的優勢與自動推理功能，實現對多傳感器數據的精準融合。神經網絡算法具備出色的容錯性、自適應性、自學習能力及自組織能力，同時能夠模擬極為復雜的非線性映射關系。在多傳感器系統中，由于每一個傳感器所提供的信息都存在一定的不確定性，因此，對這些不確定信息的融合，本質上就是在進行不確定性推理。
- 優點 ：處理高維、非結構化數據。
- 缺點 ：依賴大量訓練數據，可解釋性差。
- 適用場景 ：復雜模式識別（如自動駕駛多模態融合）
7. 擴展卡爾曼濾波（EKF）
基本原理 ：對非線性系統進行泰勒展開線性化，再應用卡爾曼濾波框架。
優點 ：擴展了KF到非線性場景。
缺點 ：線性化誤差可能導致發散，穩定性差。
適用場景 ：弱非線性系統（如無人機姿態估計）
8. 無跡卡爾曼濾波（UKF）
基本原理 ：通過Sigma點采樣近似狀態分布，避免線性化誤差，直接傳播均值和協方差。
- 優點 ：精度高于EKF，穩定性更好。
- 缺點 ：計算復雜度較高。
- 適用場景 ：強非線性系統（如自動駕駛目標跟蹤）
9.粒子濾波（PF）
基本原理 ：基于蒙特卡洛方法，用大量粒子表示狀態分布，通過重采樣逼近后驗概率。
- 優點 ：處理非高斯、多模態分布。
- 缺點 ：計算量大，需重采樣避免粒子退化。
- 適用場景 ：復雜動態系統（如機器人SLAM）
10. 互補濾波
基本原理 ：融合高頻（如陀螺儀）和低頻（如加速度計）傳感器數據，通過濾波器互補抑制噪聲。
- 優點 ：計算簡單，實時性好。
- 缺點 ：依賴傳感器特性匹配。
- 適用場景 ：姿態估計（如IMU與磁力計融合）
11.協方差交集（CI）
基本原理 ：融合未知相關性的多源數據，通過保守估計協方差避免不一致性。
- 優點 ：無需傳感器獨立性假設。
- 缺點 ：結果偏保守，精度可能下降。
- 適用場景 ：傳感器數據相關性未知的場景（如分布式網絡）
