集中式和分布式是两种不同的系统结构和管理方式。集中式系统是指所有计算机资源和数据都集中在一个中心服务器或主机上，所有的计算和数据处理都由该中心服务器来完成。而分布式系统是指计算机资源和数据分布在不同的计算机节点上，通过网络进行通信和协作完成任务。
集中式系统的优点是管理简单、维护方便、数据统一，但是存在单点故障和性能瓶颈的风险。而分布式系统可以提高系统的可靠性、可扩展性和性能，但是管理和维护相对复杂。在实际应用中，根据不同的需求和场景，可以选择集中式或分布式系统结构来搭建相应的系统。
“分布式中心化”这个术语似乎有点矛盾。通常情况下，"分布式" 和 "中心化" 是相对立的概念。
分布式（Distributed）：这意味着系统的组件或节点分散在不同的地方，彼此之间相互连接和通信，但没有单一的中心控制点。这种架构通常具有更好的鲁棒性和容错性，因为单个组件或节点的故障不会导致整个系统的崩溃。
中心化（Centralized）：相反，中心化系统有一个或多个中心控制点，所有其他组件或节点都依赖于这些中心点。这种体系结构可能导致单点故障，如果中心控制点出现问题，整个系统可能会崩溃或失效。
在某些情况下，人们可能会将这两个概念结合在一起，提出“分布式中心化”，可能是指在一个分布式系统中存在一些中心化的元素或组件，但整体上系统仍然是分散的。这种混合体系结构可能在某些特定场景下具有优势，例如在需要集中管理某些方面但又需要保持整体系统分散性的情况下。
人机协同中的分布式中心化态势感知是一种基于分布式计算、网络通信和数据协同的协同感知模式。在这种模式下，多个终端设备通过网络协同工作，将各自感知到的信息进行汇聚、分析和共享，实现共同感知和共同决策。
与传统的中心化态势感知模式不同，分布式中心化态势感知模式中，每个终端设备都具有感知、处理和决策的能力，并且可以与其他终端设备进行信息交换和数据共享。由于每个终端设备都可以独立地进行感知和处理，因此可以提高感知和决策的速度和准确性，同时也可以提高系统的可靠性和鲁棒性。
在实际应用中，分布式中心化态势感知模式可以应用于各种领域，如军事作战、城市安防、环境监测等。例如，在军事作战中，各种作战装备和设施可以通过网络协同工作，实现对敌情的感知和对作战决策的支持；在城市安防中，各种监控设备和传感器可以通过网络连接，实现对城市安全状况的实时监测和预警。
在人机协同中，分布式中心化态势感知是指将多个节点的感知和信息处理能力整合起来，形成一个分布式网络，而不是依赖于单一的中心化系统。这种模式在军事领域中有很多实际应用，以下是一个无人机侦察队与地面部队的协同作战案例。
假设有一支军事侦察队任务是在敌方边境进行侦察，他们可以利用无人机进行空中侦察。在这个例子中，人机协同的分布式中心化态势感知如下进行：
多无人机的部署：侦察队将多个无人机部署到不同的位置，覆盖目标区域的不同部分。每个无人机都配备了传感器，如摄像头、红外线传感器等，用于收集目标区域的信息。
感知数据的收集与整合：每个无人机收集到的数据会通过通信网络传输到指挥中心以及地面部队的终端设备。在这个过程中，无人机之间也可以相互交换信息，以便更好地理解整个作战区域的态势。
分布式信息处理：在指挥中心和地面部队的终端设备上，利用分布式计算和人工智能技术对收集到的数据进行处理和分析。每个终端设备都可以对数据进行初步分析，并将结果传输给其他设备以及指挥官。
实时反馈与决策支持：通过分布式信息处理，指挥官和地面部队能够获得实时的态势感知，并作出相应的决策。他们可以根据收集到的数据调整侦察路线、调配部队力量，以及制定进一步的作战计划。
在这个例子中，无人机作为分布式网络的一部分，通过协同工作和信息共享，为指挥官和地面部队提供了更全面、及时的态势感知，从而增强了作战效能和战场优势。
