数据级、决策级和特征级融合是多传感领域和对抗攻击中的关键概念，它们在信息处理中各具特点。首先，数据级融合以最大限度保留信息为特点，提供最精细的细节，但处理复杂度高，对传感器要求严格且通信量大，适用于图像复合和多源信息集成。例如，像素级融合在目标识别中，通过空间配准和算法处理，增强影像信息的可靠性，但对干扰的抗性较差。

决策级融合则处于较高层次，依赖于传感器提供的决策信息，预处理后再做整体决策，具有良好的抗干扰能力，能提供直接的决策参考。它通过D-S证据理论等方法处理多源数据，虽然可能牺牲精度，但实时性和容错性好。决策级融合适合在目标识别和行为分析等场景，对传感器类型的需求较低。

特征级融合位于两者之间，主要关注特征提取和信息压缩，如边缘、形状等特征的提取，降低了数据量，提高处理效率。在温度监测和目标监测中，特征级融合能将复杂数据简化为易于理解和处理的形式。此级融合依赖于模式识别方法，如神经网络和K近邻等，用于联合识别和状态跟踪。

总的来说，数据级融合追求精度，决策级融合注重实用性和实时性，而特征级融合则平衡了信息处理的效率和特征的识别。每级融合都有其适用场景和局限性，理解它们的差异有助于在实际应用中做出合适的选择。

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文章来源：天狐定制

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