中科大現(xiàn)代信號(hào)處理技術(shù)課件——data fusion資料

1、現(xiàn)代信號(hào)處理技術(shù)(jsh)及應(yīng)用Advanced Signal Processing Technology and its ApplicationSept. 9 ,2013共一百一十二頁(yè)課程(kchng)簡(jiǎn)介現(xiàn)代信號(hào)處理技術(shù)(jsh)及應(yīng)用多傳感器數(shù)據(jù)融合小波分析共一百一十二頁(yè)課程(kchng)簡(jiǎn)介-數(shù)據(jù)融合數(shù)據(jù)融合(rngh)概述數(shù)據(jù)融合模型數(shù)據(jù)融合功能模型數(shù)據(jù)融合結(jié)構(gòu)模型Agent模型共一百一十二頁(yè)課程簡(jiǎn)介(jin ji)-數(shù)據(jù)融合分布式檢測(cè)(jin c)與數(shù)據(jù)融合Beyas融合規(guī)則Neyman-Pearson融合規(guī)則K/N融合規(guī)則串行結(jié)構(gòu)融合規(guī)則異步傳輸融合規(guī)則帶反饋并行融合規(guī)則模糊先驗(yàn)

2、概率和代價(jià)融合規(guī)則融合系統(tǒng)的性能評(píng)估共一百一十二頁(yè)課程(kchng)簡(jiǎn)介-數(shù)據(jù)融合數(shù)據(jù)(shj)融合的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)融合的應(yīng)用D-S理論Kalman濾波概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)共一百一十二頁(yè)課程(kchng)簡(jiǎn)介-小波分析小波分析(fnx): Wavelet Analysis（20學(xué)時(shí)）預(yù)備知識(shí)連續(xù)小波變換離散小波變換小波框架多分辨率分析正交小波變換Mallat算法WA在信號(hào)處理中的應(yīng)用共一百一十二頁(yè)參考資料科學(xué)出版社：信息融合（2007）電子(dinz)工業(yè)出版社：多傳感器信息融合及其應(yīng)用（2010）清華大學(xué)出版社：多源信息融合（第二版）（2010）相關(guān)論文 共一百一十二頁(yè)第一章 多傳感器數(shù)據(jù)(shj)融

3、合概述 什么(shn me)是多傳感器數(shù)據(jù)融合？數(shù)據(jù)融合的作用？多傳感器數(shù)據(jù)融合的處理對(duì)象共一百一十二頁(yè)數(shù)據(jù)融合源于仿生學(xué) 人和動(dòng)物：感官具有不同的度量特征，可測(cè)量出不同空間范圍內(nèi)發(fā)生(fshng)的各種物理現(xiàn)象（自適應(yīng)的復(fù)雜的），將各種信息轉(zhuǎn)換為對(duì)環(huán)境有價(jià)值的解釋數(shù)據(jù)融合信息融合共一百一十二頁(yè)一、數(shù)據(jù)融合(rngh)的定義定義1：（llinas & hall） 利用計(jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)按時(shí)序獲得的若干傳感器的觀測(cè)信息在一定準(zhǔn)則下加以自動(dòng)分析、優(yōu)化綜合以完成所需要的決策和估計(jì)任務(wù)而進(jìn)行的信息處理過(guò)程 相互關(guān)系分析： 多傳感器基礎(chǔ)(jch) 多源信息加工對(duì)象 協(xié)調(diào)優(yōu)化和綜合處理核心 定義2：（軍事領(lǐng)域）

4、是對(duì)來(lái)自多傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行多級(jí)別、多方面、多層次的處理，從而產(chǎn)生新的有意義的信息 定義3：（綜合定義）指對(duì)來(lái)自不同知識(shí)源和傳感器采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合處理，從而得出更加準(zhǔn)確、可靠的結(jié)論 共一百一十二頁(yè)融合被多領(lǐng)域頻繁應(yīng)用、濫用，由于所研究?jī)?nèi)容的廣泛性和多樣性造成了統(tǒng)一定義較為(jio wi)困難思考：定義的作用？ 共一百一十二頁(yè)二、數(shù)據(jù)(shj)融合的必要性隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，傳感器的性能(xngnng)得到很大的提高，新型的傳感器不斷涌現(xiàn)，如 復(fù)合傳感器、生物傳感器、納米傳感器等多傳感器系統(tǒng)中信息表現(xiàn)形式 多源性 信息數(shù)量的海量 異構(gòu)信息關(guān)系的復(fù)雜性 實(shí)時(shí)性信息處理的要求遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了人腦的綜合處理

5、能力 共一百一十二頁(yè) 軍事需求：隨著新型武器（精確制導(dǎo)、遠(yuǎn)程打擊等）的出現(xiàn)戰(zhàn)場(chǎng)范圍擴(kuò)大（五維空間）必須應(yīng)用多傳感器系統(tǒng)：微波、毫米波、電視、紅外、激光、電子支援措施（ESM），以及電子情報(bào)技術(shù)提供觀測(cè)數(shù)據(jù)優(yōu)化綜合實(shí)現(xiàn)： 實(shí)時(shí)發(fā)現(xiàn)目標(biāo) 獲取目標(biāo)狀態(tài)估計(jì) 提供火力控制、精確制導(dǎo)、電子對(duì) 識(shí)別目標(biāo)屬性 抗、作戰(zhàn)模式和輔助決策等作戰(zhàn)信息 分析(fnx)行為意圖 態(tài)勢(shì)評(píng)估 威脅分析共一百一十二頁(yè)20世紀(jì)(shj)70年代末，多傳感器數(shù)據(jù)融合迅速發(fā)展成為獨(dú)立的學(xué)科，并在軍事、民用領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用具有代表性的工作： 美國(guó)的C3I系統(tǒng)（command, control, communication and

6、 intelligence） 目前已經(jīng)發(fā)展至C4I系統(tǒng)（command, control, communication, computer and intelligence） 和C4ISR(surveillance and recon)共一百一十二頁(yè)云時(shí)代(shdi)和大數(shù)據(jù)共一百一十二頁(yè)近年來(lái)，隨著互聯(lián)網(wǎng)、無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)和物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的發(fā)展，形成了海量數(shù)據(jù)(massive data)-大數(shù)據(jù)(big data)，數(shù)據(jù)融合進(jìn)入了新的發(fā)展階段大數(shù)據(jù) 通常用來(lái)形容所創(chuàng)造的大量非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)（4V）數(shù)據(jù)體量巨大(volume): 從TB躍升到PB級(jí)別數(shù)據(jù)類(lèi)型繁多(variety)

7、: 包括(boku)網(wǎng)絡(luò)日志、視頻、圖片、地理位置 信息等價(jià)值密度低(value): 以視頻為例，連續(xù)不間斷監(jiān)控過(guò)程中，可能有用的數(shù)據(jù)僅僅有一兩秒處理速度快(velocity):1秒定律，與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)有本質(zhì)的不同共一百一十二頁(yè)三、數(shù)據(jù)融合(rngh)的目標(biāo)目標(biāo) 基于各傳感器分離觀測(cè)信息，通過(guò)對(duì)信息的優(yōu)化組合導(dǎo)出更多的有效信息本質(zhì)目標(biāo) 利用(lyng)多傳感器共同操作的優(yōu)勢(shì)，提高整個(gè)傳感系統(tǒng)的有效性共一百一十二頁(yè)四、多傳感器數(shù)據(jù)融合(rngh)系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn) 冗余信息（增強(qiáng)了可靠性）、互補(bǔ)信息（擴(kuò)展了單傳感器的性能） 提高(t go)了系統(tǒng)的可靠性和魯棒性擴(kuò)展了時(shí)間或空間的觀測(cè)范圍增強(qiáng)了系統(tǒng)

8、的可信度增強(qiáng)了系統(tǒng)的分辨能力共一百一十二頁(yè)多傳感器數(shù)據(jù)融合(rngh)與經(jīng)典信號(hào)處理方法的區(qū)別本質(zhì)上，關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)融合(rngh)所處理的多傳感器信息具有更加復(fù)雜的形式，而且在不同的信息層上出現(xiàn)，包括數(shù)據(jù)、特征和決策層 共一百一十二頁(yè)五、多傳感器數(shù)據(jù)(shj)融合應(yīng)用領(lǐng)域 （一）、軍事領(lǐng)域TMD：戰(zhàn)區(qū)導(dǎo)彈防御(fngy)系統(tǒng)（theater missile defense system） C4ISR共一百一十二頁(yè)飛行目標(biāo)(mbio)跟蹤共一百一十二頁(yè)虛擬(xn)戰(zhàn)場(chǎng)科索沃虛擬(xn)戰(zhàn)場(chǎng)戰(zhàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)士兵機(jī)器人共一百一十二頁(yè)慣性導(dǎo)航 慣性導(dǎo)航系統(tǒng)是利用慣性元件來(lái)感測(cè)航行體的運(yùn)動(dòng)加速度，經(jīng)過(guò)積分計(jì)算，

9、從而解算出導(dǎo)航參數(shù)來(lái)確定航行體的位置。慣性導(dǎo)航系統(tǒng)可以連續(xù)給出載體的航向、姿態(tài)、速度、位置等導(dǎo)航參數(shù)。具有隱蔽性好、抗干擾性強(qiáng)、能全天候工作等優(yōu)點(diǎn)，但其導(dǎo)航需要一段對(duì)準(zhǔn)時(shí)間，存在“漂移”現(xiàn)象，誤差隨時(shí)間積累(jli)，長(zhǎng)時(shí)間工作會(huì)產(chǎn)生較大的積累(jli)誤差 星圖導(dǎo)航 天文導(dǎo)航系統(tǒng)的航向精度在現(xiàn)有導(dǎo)航設(shè)備中是最高的，可為武器系統(tǒng)提供精確的位置、航向和姿態(tài)信息 共一百一十二頁(yè)（二）民用(mnyng)領(lǐng)域1、機(jī)器人傳感器包括：攝像機(jī)、聲納、陀螺儀、激光測(cè)距儀等pioneer、月球車(chē)、六足機(jī)器人（俄羅斯）、火星探測(cè)車(chē)制造業(yè)機(jī)器人服務(wù)(fw)機(jī)器人導(dǎo)游機(jī)器人機(jī)械手Robotcup路徑規(guī)劃共一百一十二頁(yè)

10、機(jī)器人舞蹈(wdo)qiro機(jī)器人20個(gè)機(jī)器人Nao在上海世博會(huì)法國(guó)館完美演出了長(zhǎng)達(dá)10分鐘的全自主集體舞蹈表演，創(chuàng)造了類(lèi)人機(jī)器人歷史性一幕，這也是世界上第一次大規(guī)模機(jī)器人同時(shí)跳“集體舞”。機(jī)器人Nao的表演分三個(gè)音樂(lè)片段，其中包括法國(guó)作曲家莫里斯拉威爾的著名交響作品Bolero，完美展示了Nao完成穩(wěn)定、靈活并有節(jié)奏的動(dòng)作的能力(nngl)。這也是機(jī)器人史上第一次在藝術(shù)領(lǐng)域達(dá)到飽含情感并與觀眾產(chǎn)生共鳴的高度。由類(lèi)人機(jī)器人領(lǐng)域的世界頂尖公司Aldebaran Robotics研發(fā)共一百一十二頁(yè)星球(xngqi)車(chē)勇氣號(hào)火星車(chē)好奇(ho q)號(hào)火星車(chē)共一百一十二頁(yè)2、工業(yè)過(guò)程(guchng)監(jiān)控

11、識(shí)別引起系統(tǒng)狀況超出正常運(yùn)行范圍的故障條件(tiojin)觸發(fā)報(bào)警器石油勘探火力發(fā)電（發(fā)電機(jī)組監(jiān)控）轉(zhuǎn)爐煉鋼（溫度和含碳量）核反應(yīng)堆共一百一十二頁(yè)3、遙感圖像融合(rngh)處理主要對(duì)地面目標(biāo)或?qū)嶓w進(jìn)行監(jiān)視、識(shí)別與定位，使用的傳感器主要為合成孔徑雷達(dá)，在多源圖像進(jìn)行融合時(shí)，要利用像素級(jí)配準(zhǔn)通過(guò)高空間分辨率全色圖像和低光譜分辨率圖像的融合，得到高空間分辨率和高光譜分辨率的圖像，融合多波段和多時(shí)段的遙感圖像來(lái)提高分類(lèi)的準(zhǔn)確性。采用合成孔徑雷達(dá)、衛(wèi)星遙感等對(duì)地面進(jìn)行監(jiān)視，以識(shí)別地貌、氣象模式(msh)、礦產(chǎn)、植物生長(zhǎng)（農(nóng)作物種植面積和產(chǎn)量預(yù)測(cè)）、環(huán)境條件（省氣象局-火災(zāi)）和威脅狀況（原油泄漏、輻射泄

12、漏等）對(duì)物理現(xiàn)象、事件進(jìn)行定位、識(shí)別和解釋。共一百一十二頁(yè)共一百一十二頁(yè)4、公共安全毒品檢測(cè) 氣敏、紅外、微波火災(zāi)監(jiān)測(cè) 煙霧傳感器、二氧化碳傳感器 瓦斯監(jiān)測(cè)遠(yuǎn)程醫(yī)療 X射線、核磁共振、超聲波腫瘤定位智能材料 飛機(jī)機(jī)翼（有限元分析表面應(yīng)力(yngl)計(jì)算） 微機(jī)械手（壓電陶瓷制備溫度發(fā)生形變：溫度控制） 剎車(chē)系統(tǒng)共一百一十二頁(yè)5、環(huán)境污染(hunjng wrn)監(jiān)測(cè)環(huán)境污染現(xiàn)狀大氣(dq)污染監(jiān)測(cè)環(huán)境水污染監(jiān)測(cè) 檢測(cè)指標(biāo) 水質(zhì)建模、水質(zhì)綜合評(píng)判汽車(chē)尾氣排放檢測(cè)共一百一十二頁(yè)共一百一十二頁(yè)6、智能(zh nn)交通空中交通：空中交通管制系統(tǒng) 在雷達(dá)網(wǎng)的監(jiān)視、引導(dǎo)和管理下進(jìn)行(jnxng)工作，多雷

13、達(dá)融合，通過(guò)二次雷達(dá)識(shí)別各種類(lèi)型的飛機(jī)、確定民航機(jī)航班號(hào)、飛行狀態(tài)，且與一次雷達(dá)進(jìn)行(jnxng)配對(duì)導(dǎo)航設(shè)備： 監(jiān)視和控制設(shè)備：修正航線偏離、防止飛機(jī)相撞，并調(diào)度飛機(jī)流量；通信設(shè)備、調(diào)度人員城市交通：攝像、航拍、地感線圈、微波、雷達(dá)、地磁傳感器、視頻、FCD軌道交通共一百一十二頁(yè)共一百一十二頁(yè)無(wú)人駕駛汽車(chē)(qch)法國(guó)(f u)公司INRIA花費(fèi)十年心血，于2009年5月研制出無(wú)人駕駛汽車(chē)Cycab自動(dòng)駕駛（GPS定位誤差小于1米）德國(guó)大眾中國(guó)自主車(chē)大賽共一百一十二頁(yè)國(guó)防科技大學(xué)自主研制(ynzh)的紅旗HQ3無(wú)人車(chē)7月14日首次完成(wn chng)了從長(zhǎng)沙到武漢286公里的高速全程無(wú)人駕

14、駛實(shí)驗(yàn)，創(chuàng)造了我國(guó)自主研制的無(wú)人車(chē)在復(fù)雜交通狀況下自主駕駛的新紀(jì)錄，標(biāo)志著我國(guó)無(wú)人車(chē)在復(fù)雜環(huán)境識(shí)別、智能行為決策和控制等方面實(shí)現(xiàn)了新的技術(shù)突破，達(dá)到世界先進(jìn)水平實(shí)驗(yàn)中，無(wú)人車(chē)自主超車(chē)67次，途遇復(fù)雜天氣，部分路段有霧，在咸寧還遭逢降雨一輛高速行駛的汽車(chē)上，“司機(jī)”不扶方向盤(pán)還不時(shí)扭頭跟車(chē)上其他人聊天，全然不看前方的路當(dāng)這樣一輛車(chē)從你身邊駛過(guò)，你肯定會(huì)大吃一驚，不敢相信自己眼睛。然而，這一幕7月14日從長(zhǎng)沙到武漢的高速公路上已經(jīng)真實(shí)上演共一百一十二頁(yè)共一百一十二頁(yè)車(chē)路(ch l)協(xié)同車(chē)路協(xié)同系統(tǒng)主要包含智能(zh nn)車(chē)輛、車(chē)車(chē)通信（Vehicle to Vehicle, V2V）、車(chē)路通信（

15、Vehicle to Infrastructure, V2I）、車(chē)路協(xié)同控制和微觀仿真等，它顯著提高道路基礎(chǔ)設(shè)施的使用效率道路，大大降低交通事故、延誤和環(huán)境污染 CVIS展望圖共一百一十二頁(yè)共一百一十二頁(yè)7、農(nóng)業(yè)(nngy)共一百一十二頁(yè)精準(zhǔn)(jn zhn)農(nóng)業(yè)無(wú)土栽培(w t zi pi)共一百一十二頁(yè)食品(shpn)檢測(cè)農(nóng)作物農(nóng)藥殘留量檢測(cè) 酶抑制法通過(guò)光譜分析確定有害物質(zhì)水產(chǎn)養(yǎng)殖分揀系統(tǒng)8、其他電子鼻(electronic nose)電子舌(electronic tongue)共一百一十二頁(yè)9、物聯(lián)網(wǎng)(lin wn)物聯(lián)網(wǎng)（The internet of things） 物聯(lián)網(wǎng)是新一代信

16、息技術(shù)的重要組成部分 是物物相連的互聯(lián)網(wǎng)，其含義包括： 1. 物聯(lián)網(wǎng)的核心和基礎(chǔ)仍然是互聯(lián)網(wǎng)，是在互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)上的延伸和擴(kuò)展的網(wǎng)絡(luò) 2. 其用戶端延伸和擴(kuò)展到了任何物品與物品之間，進(jìn)行信息交換和通信物聯(lián)網(wǎng)的定義 是通過(guò)射頻識(shí)別（RFID）、紅外感應(yīng)器、GPS、激光掃描器等信息傳感設(shè)備，按約定的協(xié)議，把任何物品與互聯(lián)網(wǎng)相連接，進(jìn)行信息交換和通信，以實(shí)現(xiàn)對(duì)物品的智能化識(shí)別、定位、跟蹤、監(jiān)控(jin kn)和管理的一種網(wǎng)絡(luò)信息融合是物聯(lián)網(wǎng)的核心技術(shù)共一百一十二頁(yè)體系結(jié)構(gòu)共一百一十二頁(yè)信息(xnx)融合是物聯(lián)網(wǎng)的核心技術(shù)之一共一百一十二頁(yè)五、多傳感器數(shù)據(jù)融合(rngh)研究現(xiàn)狀 自20世紀(jì)70年代末以來(lái)

17、，MSDF受到了各國(guó)學(xué)術(shù)界、工業(yè)界和軍屆的廣泛關(guān)注，成為研究熱點(diǎn)（一）國(guó)外美國(guó)將MSDF技術(shù)列為90年代重點(diǎn)研發(fā)的二十項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)之一，A類(lèi)，發(fā)展C4I系統(tǒng)，經(jīng)費(fèi)投資數(shù)億美元學(xué)術(shù)方面：87年起，美三軍每年(minin)召開(kāi)一次數(shù)據(jù)融合學(xué)術(shù)會(huì)議 ，出版SPIE專(zhuān)集IEEE 94年首次舉辦智能系統(tǒng)多傳感器融合與集成會(huì)議MFI94，MFI96，MFI99，MFI01（德國(guó)）IEEE系統(tǒng)和控制論會(huì)議IEEE航空航天與電子系統(tǒng)會(huì)議IEEE自動(dòng)控制會(huì)議IEEE C3MIS會(huì)議共一百一十二頁(yè)1998 在美國(guó)成立了國(guó)際信息融合學(xué)會(huì)(xuhu)ISIF，每年舉行一次學(xué)術(shù)會(huì)議專(zhuān)著LLINAS&HALL: multi

18、-sensor data fusionHALL: mathematical techniques in multi-sensor data fusion 學(xué)術(shù)期刊IEEE sensors journalIEEE system, man and cyberneticsInformation fusionInformation scienceSensor and actuator ASensor and actuator B（二）國(guó)內(nèi)共一百一十二頁(yè)六、多傳感器數(shù)據(jù)(shj)融合方法的進(jìn)展經(jīng)典的理論方法 經(jīng)典推理(tul)法、kalman濾波、Bayes推理、證據(jù)理論、聚類(lèi)分析法、參數(shù)模板法、物理模

19、型法、熵法、品質(zhì)因數(shù)法、ES等人工智能法 Fuzzy Sets、Neural Network、 Rough Set、SVM和Wavelet Analysis等 共一百一十二頁(yè)（一）數(shù)據(jù)融合研究存在(cnzi)的問(wèn)題多傳感器數(shù)據(jù)融合尚缺乏一套成熟、完整的理論體系與方法多傳感器數(shù)據(jù)融合尚無(wú)通用的體系框架和術(shù)語(yǔ)(shy)多元假設(shè)檢驗(yàn)的數(shù)據(jù)融合算法及其數(shù)學(xué)基礎(chǔ) 共一百一十二頁(yè) 關(guān)鍵問(wèn)題：在于如何對(duì)誤差和不確定 進(jìn)行建模 （ex，同一傳感器在相同的條件下多次檢測(cè)存在著差異）誤差與不確定建模具體包括：（1）融合過(guò)程(guchng)的誤差 誤差的傳播共一百一十二頁(yè)（2）傳感信息的誤差 通常可用Gauss白噪

20、聲表示，實(shí)際中，這種假設(shè)難以滿足(mnz) 傳感過(guò)程中存在著錯(cuò)誤的信息（3）系統(tǒng)運(yùn)行的誤差 假設(shè)多sensor的測(cè)量相互獨(dú)立，而當(dāng)sensor之間的耦合帶來(lái)系統(tǒng)誤差時(shí)，系統(tǒng)無(wú)法處理這樣的誤差（一致性處理） sensor的標(biāo)定已知環(huán)境下的標(biāo)定：未知環(huán)境下的標(biāo)定：建立知識(shí)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)自主標(biāo)定 系統(tǒng)必須具備從sensor失效后恢復(fù)的能力共一百一十二頁(yè)（二）研究(ynji)方向未知環(huán)境下的傳感器自校準(zhǔn)方法多傳感器數(shù)據(jù)融合基礎(chǔ)理論研究(ynji) 包括數(shù)據(jù)融合體系結(jié)構(gòu)、框架和形式化分析等融合算法的改進(jìn)以提高融合系統(tǒng)的性能 不同機(jī)器學(xué)習(xí)算法的有機(jī)結(jié)合起來(lái)是發(fā)展趨勢(shì)如何利用有關(guān)的先驗(yàn)知識(shí)和數(shù)據(jù)提高數(shù)據(jù)融合的性能

21、？共一百一十二頁(yè)（二）研究(ynji)方向多傳感器數(shù)據(jù)融合(rngh)的評(píng)估方法數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)的傳感器優(yōu)化布局多源異構(gòu)信息融合算法大數(shù)據(jù)/海量數(shù)據(jù)融合的并行處理機(jī)制（包括軟件與硬件）共一百一十二頁(yè)第二章：多傳感器數(shù)據(jù)(shj)融合系統(tǒng)結(jié)構(gòu)共一百一十二頁(yè)為什么要研究數(shù)據(jù)融合的功能(gngnng)、結(jié)構(gòu)模型？共一百一十二頁(yè)為什么說(shuō)數(shù)據(jù)融合是一門(mén)獨(dú)立(dl)的學(xué)科？共一百一十二頁(yè)Waltz&Llinas提出了對(duì)數(shù)據(jù)融合的兩點(diǎn)認(rèn)識(shí) （1）數(shù)據(jù)融合可廣泛用于對(duì)C3I有核心意義的基本人工處理（2）數(shù)據(jù)融合有公共的理論基礎(chǔ)，它與具體應(yīng)用無(wú)關(guān)，所以自成體系他們?yōu)閿?shù)據(jù)融合的研究者提供了一個(gè)公共的參考框架，包括：（

22、1）開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)融合一般處理模型及相應(yīng)(xingyng)的分類(lèi)（2）專(zhuān)用詞匯共一百一十二頁(yè)數(shù)據(jù)融合(rngh)模型的分類(lèi)功能(gngnng)模型結(jié)構(gòu)模型數(shù)學(xué)模型共一百一十二頁(yè)功能模型： 根據(jù)融合需求，定義數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)的組成，數(shù)據(jù)融合時(shí)系統(tǒng)各主要功能部分之間的相互作用過(guò)程，以及數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)的軟、硬件組成結(jié)構(gòu)模型：描述數(shù)據(jù)融合的系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)關(guān)系，以及數(shù)據(jù)流的定義數(shù)學(xué)模型：數(shù)據(jù)融合算法的數(shù)學(xué)表示(biosh)和綜合邏輯 共一百一十二頁(yè)第一節(jié) 數(shù)據(jù)(shj)融合的功能模型一、美國(guó)數(shù)據(jù)融合工作組面向軍事領(lǐng)域(ln y)應(yīng)用提出 （Hall&Waltz）共一百一十二頁(yè)信息源：包括傳感器及相關(guān)數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)庫(kù)和先驗(yàn)

23、知識(shí)）源數(shù)據(jù)預(yù)處理：進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)篩選和數(shù)據(jù)分配，以減輕融合中心(zhngxn)的計(jì)算負(fù)擔(dān)，并為融合中心(zhngxn)提供最重要的數(shù)據(jù)共一百一十二頁(yè)目標(biāo)評(píng)估：融合目標(biāo)的位置(wi zhi)、速度、身份等參數(shù)，以達(dá)到對(duì)這些參數(shù)的精確表達(dá)，主要包括數(shù)據(jù)配準(zhǔn)、跟蹤和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、辨識(shí)（以航跡辨識(shí)為例）共一百一十二頁(yè)態(tài)勢(shì)評(píng)估：檢測(cè)當(dāng)前的環(huán)境推斷出檢測(cè)目標(biāo)與事件之間的關(guān)系，以判斷出檢測(cè)目標(biāo)的意圖(yt)（ex：ATMS+D-S，意圖邏輯）共一百一十二頁(yè)威脅估計(jì)：結(jié)合當(dāng)前的態(tài)勢(shì)判斷(pndun)敵方的威脅和敵我雙方的攻擊能力等。（應(yīng)該同時(shí)考慮當(dāng)前的政治環(huán)境和對(duì)敵策略等因素，較為困難）人機(jī)接口、數(shù)據(jù)庫(kù)總過(guò)程評(píng)估

24、 監(jiān)視系統(tǒng)的性能，辨別改善性能所需要的數(shù)據(jù)，進(jìn)行傳感器資源的合理配置 共一百一十二頁(yè)二、White的三級(jí)數(shù)據(jù)(shj)融合模型 該模型為我國(guó)學(xué)者研究數(shù)據(jù)融合的基本出發(fā)點(diǎn)：一級(jí)：數(shù)據(jù)校準(zhǔn)、關(guān)聯(lián)（概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)）、跟蹤和識(shí)別(shbi)（辨識(shí)）二級(jí)：態(tài)勢(shì)評(píng)估三級(jí)：威脅估計(jì)共一百一十二頁(yè)三、數(shù)據(jù)(shj)融合功能模型（五級(jí)）共一百一十二頁(yè) （1）檢測(cè)判決融合 低級(jí)融合，經(jīng)典信號(hào)處理的直接發(fā)展，適用于任何(rnh)多傳感器數(shù)據(jù)融合系統(tǒng) （2）位置融合 （3）屬性融合（目標(biāo)識(shí)別） （4）態(tài)勢(shì)評(píng)估 （5）威脅估計(jì)（2）和（3）為多傳感器數(shù)據(jù)融合的最重要兩級(jí)；（4）和（5）為決策級(jí)融合，是C4ISR的核心，適

25、用于軍事領(lǐng)域共一百一十二頁(yè)（1）檢測(cè)判決融合（一級(jí)處理）是信號(hào)級(jí)的數(shù)據(jù)融合，為一分布式檢測(cè)問(wèn)題根據(jù)所選擇的檢測(cè)準(zhǔn)則形成最優(yōu)門(mén)限，以產(chǎn)生最終檢測(cè)輸出(shch)傳感器向融合中心傳送經(jīng)過(guò)某種處理的檢測(cè)和背景雜波統(tǒng)計(jì)量，后在融合中心直接進(jìn)行分布式恒虛警檢測(cè)共一百一十二頁(yè)預(yù)濾波 根據(jù)時(shí)間和空間、以及傳感器類(lèi)型(lixng)分選和歸并數(shù)據(jù)，控制進(jìn)入第二級(jí)處理的信息量采集管理 控制融合的數(shù)據(jù)收集，包括傳感器的選擇、任務(wù)分配（通過(guò)預(yù)測(cè)目標(biāo)位置）、工作狀態(tài)優(yōu)選和監(jiān)視Ex：計(jì)算傳感器的指向角，規(guī)劃觀測(cè)等共一百一十二頁(yè)（2）位置(wi zhi)融合（二級(jí)處理） 包括數(shù)據(jù)的校準(zhǔn)、跟蹤、預(yù)測(cè)、濾波和關(guān)聯(lián)，綜合傳感器的

26、位置信息，以獲取目標(biāo)的位置和速度（動(dòng)態(tài)特性、屬性信息），建立對(duì)象軌跡（航跡）數(shù)據(jù)庫(kù)共一百一十二頁(yè)（3）屬性融合（三級(jí)處理） 組合來(lái)自多個(gè)傳感器的屬性信息，獲取目標(biāo)（身份）的聯(lián)合估計(jì)（4）態(tài)勢(shì)的提取與評(píng)估（第四級(jí)）態(tài)勢(shì)的提?。簭牟煌暾臄?shù)據(jù)建立一般化的態(tài)勢(shì)表示（實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)場(chǎng)解釋?zhuān)┰u(píng)估：通過(guò)戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境的正確分析和表達(dá)，進(jìn)行背景分析、多級(jí)推理給出意圖(yt)、告警、規(guī)劃與結(jié)論，對(duì)前三級(jí)處理的結(jié)果予以合理解釋共一百一十二頁(yè)（5）威脅估計(jì)(gj)（第五級(jí)） 估計(jì)敵方殺傷力和危險(xiǎn)性，估計(jì)我方薄弱環(huán)節(jié)，并對(duì)敵方的意圖進(jìn)行提示和警告（6）輔助功能 DBM+人機(jī)接口與評(píng)估計(jì)算共一百一十二頁(yè)如何(rh)將數(shù)據(jù)融合功能模

27、型從特殊推廣至一般(ybn)領(lǐng)域？共一百一十二頁(yè)第二節(jié) 數(shù)據(jù)融合(rngh)的結(jié)構(gòu)模型分類(lèi)（1）檢測(cè)級(jí)融合的結(jié)構(gòu)模型（2）位置(wi zhi)級(jí)融合的結(jié)構(gòu)模型（3）屬性級(jí)融合的結(jié)構(gòu)模型（4）基于MAS的融合結(jié)構(gòu)模型（5）傳感器自組織網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型 共一百一十二頁(yè)1、檢測(cè)級(jí)融合(rngh)結(jié)構(gòu)模型 向融合中心傳輸檢測(cè)以及背景雜波統(tǒng)計(jì)量（圖）（1） 分散式：不需要全局推理，各傳感器觀測(cè)共同對(duì)象，在優(yōu)化某種目標(biāo)函數(shù)的同時(shí)獲取局部判決（2）并行：（3）串行：（4）樹(shù)狀：信息傳遞流程是從葉結(jié)點(diǎn)(ji din)根結(jié)點(diǎn)(ji din)（5）帶反饋并行 全局判決結(jié)果分別反饋到各局部傳感器作為下一時(shí)刻局部決策的輸

28、入（先驗(yàn)信息），以改善局部判決的質(zhì)量共一百一十二頁(yè)2、位置(wi zhi)融合結(jié)構(gòu)模型 獲取目標(biāo)的動(dòng)態(tài)屬性，建立對(duì)象的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)位置融合的結(jié)構(gòu)模型分為： 集中式、分布式、混合式和多級(jí)式（1）集中式 將傳感器數(shù)據(jù)融合中心，在融合中心進(jìn)行數(shù)據(jù)對(duì)準(zhǔn)、相關(guān)(xinggun)、互聯(lián)、濾波、預(yù)測(cè)和綜合優(yōu)點(diǎn)：信息損失量最小缺點(diǎn)：數(shù)據(jù)互聯(lián)較困難、系統(tǒng)需具備大容量、計(jì)算負(fù)擔(dān)重共一百一十二頁(yè)位置融合結(jié)構(gòu)(jigu)模型集中式共一百一十二頁(yè)（2）分布式（自主式或分級(jí)式） 多傳感器先產(chǎn)生其局部多目標(biāo)跟蹤航跡(hn j)，然后在融合中心產(chǎn)生航跡關(guān)聯(lián)與融合，形成全局估計(jì)應(yīng)用于C4ISR系統(tǒng)不僅具有局部獨(dú)立跟蹤能力，而且還

29、具有全局監(jiān)視和評(píng)估特征的能力共一百一十二頁(yè)共一百一十二頁(yè)（3）混合式 同時(shí)傳輸數(shù)據(jù)和經(jīng)局部節(jié)點(diǎn)(ji din)處理后的航跡信息（適用于不同類(lèi)型傳感器的多傳感器數(shù)據(jù)融合）適用于機(jī)載多傳感器數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)（4）多級(jí)式：上述綜合 各局部節(jié)點(diǎn)可以同時(shí)或者分別是集中式、分布式或者混合式的融合中心，接收和處理來(lái)自多個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)或來(lái)自多個(gè)跟蹤器的航跡，而系統(tǒng)的融合節(jié)點(diǎn)要再次對(duì)各局部融合節(jié)點(diǎn)傳來(lái)的航跡數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)和融合共一百一十二頁(yè)3、屬性融合結(jié)構(gòu)(jigu)模型 獲得來(lái)自傳感器的屬性(shxng)信息，實(shí)現(xiàn)對(duì)檢測(cè)對(duì)象的聯(lián)合估計(jì)目標(biāo)識(shí)別分為：決策層、特征層和數(shù)據(jù)層結(jié)構(gòu)模型（1）決策層融合結(jié)構(gòu) 每個(gè)傳感器為獲得

30、一個(gè)獨(dú)立的屬性判決要完成一個(gè)轉(zhuǎn)換，Di：第i個(gè)傳感器的屬性判決結(jié)果共一百一十二頁(yè)（2）特征(tzhng)層融合結(jié)構(gòu)基于聯(lián)合特征向量作出屬性判決說(shuō)明： 每個(gè)傳感器觀測(cè)一個(gè)目標(biāo) 為了產(chǎn)生來(lái)自每一個(gè)傳感器的特征向量要完成特征提取，然后(rnhu)融合這些特征向量 關(guān)聯(lián)：為了將特征向量化分為有意義的群組，必須應(yīng)用關(guān)聯(lián)過(guò)程 共一百一十二頁(yè)（3）數(shù)據(jù)(shj)層融合結(jié)構(gòu)直接融合來(lái)自同類(lèi)傳感器的數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行特征提取和來(lái)自融合數(shù)據(jù)的屬性判決 要求傳感器為相同或同類(lèi)的，保證被融合的數(shù)據(jù)來(lái)自相同的目標(biāo)(mbio)或?qū)ο?為保證被融合的數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)于相同的目標(biāo)或客體，關(guān)聯(lián)要基于原始數(shù)據(jù)完成共一百一十二頁(yè)注 位置與屬性

31、融合是緊密(jnm)相關(guān)的，常常是并行同步處理，可視其為同一級(jí)融合數(shù)據(jù)層、特征層和決策層屬性融合(rngh)的區(qū)別？共一百一十二頁(yè)二、多傳感器數(shù)據(jù)(shj)融合的層次 普遍被學(xué)者所接受的為三層融合結(jié)構(gòu)1、數(shù)據(jù)層 要求傳感器是同質(zhì)的（觀測(cè)(gunc)的是同一物理現(xiàn)象）；若為異質(zhì)，只能在特征層、決策層進(jìn)行融合2、特征層3、決策層（融合精度） 共一百一十二頁(yè)三、多傳感器數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)設(shè)計(jì)(shj)原則 對(duì)于多傳感器數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)的特定工程應(yīng)用，綜合考慮傳感器的性能、系統(tǒng)的計(jì)算能力、通信帶寬、期望的準(zhǔn)確率，以及(yj)資金等因素，以確定哪種層次最優(yōu) 注：可以在不同層次上融合真正做到較為困難，因?yàn)椋寒愘|(zhì)傳感

32、器數(shù)據(jù)建模問(wèn)題、協(xié)同和解釋都是富有挑戰(zhàn)性的工作！ 共一百一十二頁(yè) 1、傳感器類(lèi)型、分辨率、準(zhǔn)確率（選型） 2、傳感器的分布形式(xngsh) 3、系統(tǒng)通信能力和計(jì)算能力 4、系統(tǒng)設(shè)計(jì)目標(biāo) 5、系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)共一百一十二頁(yè)四、基于(jy)MAS的數(shù)據(jù)融合結(jié)構(gòu)多源異構(gòu)信息融合的需求(xqi)傳感器的智能化、網(wǎng)絡(luò)化、分布式、可擴(kuò)展性的特點(diǎn)與要求需要解決的問(wèn)題共一百一十二頁(yè)什么(shn me)是agent?它又有哪些特性? 又稱為主體、智能體、代理、智能主體和智能agentagent定義 agent是一類(lèi)在特定環(huán)境下能感知環(huán)境,并能自治地運(yùn)行以代表其設(shè)計(jì)者或使用者實(shí)現(xiàn)一系列目標(biāo)的計(jì)算實(shí)體共一百一十二頁(yè)a

33、gent特性(txng)弱定義 最基本的特性應(yīng)當(dāng)包括: 反應(yīng)性、自治性、面向目標(biāo)性和針對(duì)環(huán)境性。每個(gè)agent首先應(yīng)具備這4條最基本的特性強(qiáng)定義 移動(dòng)性、自適應(yīng)性、通信能力(包括協(xié)商、協(xié)作等能力)、理性(lxng)、生命周期（持續(xù)性或時(shí)間連續(xù)性）、自啟動(dòng)、自利等特性共一百一十二頁(yè)agent信息處理流程(lichng)共一百一十二頁(yè)MAS (multi-agent system) 由兩個(gè)(lin )或兩個(gè)(lin )以上相對(duì)獨(dú)立且又相互作用的agent所構(gòu)成的系統(tǒng)在MAS系統(tǒng)中，每一agent都是自主的行為實(shí)體，封裝了狀態(tài)和行為，相對(duì)獨(dú)立agent間存在著復(fù)雜關(guān)系 結(jié)構(gòu)相關(guān)性：C/S、對(duì)等、小組

34、、敵對(duì)、繼承等關(guān)系 行為相關(guān)性：需要經(jīng)常進(jìn)行交互和通信，以相互 合作、競(jìng)爭(zhēng)和協(xié)商，從而實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的 整體設(shè)計(jì)目標(biāo)共一百一十二頁(yè)MAS的協(xié)作求解問(wèn)題的能力超過(guò)單個(gè)agent，這是MAS 產(chǎn)生的最直接的原因，以及求解那些數(shù)據(jù)、能力和控制具有分布特性的問(wèn)題，提高系統(tǒng)的效率和魯棒性等要求MAS的特點(diǎn) 每個(gè)成員agent僅擁有不完全的信息和問(wèn)題求解能力(因而其觀點(diǎn)是有限的)，不存在全局控制，數(shù)據(jù)是分散或分布的，計(jì)算過(guò)程(guchng)是異步、并發(fā)或并行的MAS（multi-agent system）結(jié)構(gòu) 集中式/分布式/集中分布式共一百一十二頁(yè)agent的交互(jioh)agent通信語(yǔ)言 是一種(y z

35、hn)表達(dá)agent間交互信息的描述性語(yǔ)言，定義了交互信息的格式（語(yǔ)法）和內(nèi)涵（語(yǔ)義），支持參與交互的agent對(duì)這些消息進(jìn)行理解和分析，典型的agent語(yǔ)言-KQML語(yǔ)言MAS的研究領(lǐng)域 多個(gè)agent的協(xié)作、協(xié)商、合作問(wèn)題求解、合作學(xué)習(xí)和沖突消解MAS為多傳感器數(shù)據(jù)融合提供了新的、有效途徑！共一百一十二頁(yè)如何設(shè)計(jì)基于(jy)MAS的多傳感器數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)？共一百一十二頁(yè)第三節(jié) 無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)(wnglu)無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò) WSN: Wireless Sensor Network 動(dòng)態(tài)拓?fù)?、移?dòng)、自組網(wǎng)導(dǎo)致復(fù)雜的數(shù)據(jù)融合(rngh)問(wèn)題傳感器網(wǎng)絡(luò)綜合了： 傳感器技術(shù) 嵌入式計(jì)算技術(shù) 分布式信息處理技

36、術(shù) 無(wú)線通信技術(shù) 能夠協(xié)作地實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、感知和采集各種環(huán)境或監(jiān)測(cè)對(duì)象的信息，并對(duì)其進(jìn)行處理，傳送到這些信息的用戶共一百一十二頁(yè)一、概述(i sh)隨著通信技術(shù)、嵌入式計(jì)算技術(shù)和傳感器技術(shù)的飛速發(fā)展和日益成熟，具有感知能力、計(jì)算能力和通信能力的微型傳感器開(kāi)始在世界范圍內(nèi)出現(xiàn)（如圖） （應(yīng)用）傳感器網(wǎng)絡(luò)可以使人們?cè)谌魏螘r(shí)間、地點(diǎn)和環(huán)境條件下獲取大量詳實(shí)而可靠的信息。因此，可以被廣泛地應(yīng)用于國(guó)防軍事、國(guó)家(guji)安全、環(huán)境監(jiān)測(cè)、交通管理、醫(yī)療衛(wèi)生、制造業(yè)、反恐抗災(zāi)等領(lǐng)域傳感器網(wǎng)絡(luò)是信息感知和采集的一場(chǎng)革命 共一百一十二頁(yè)美國(guó)自然科學(xué)基金委員會(huì)2003年制定(zhdng)了傳感器網(wǎng)絡(luò)研究計(jì)劃，投資3

37、千4百萬(wàn)美元,支持相關(guān)基礎(chǔ)理論的研究 美國(guó)商務(wù)周刊和MIT技術(shù)評(píng)論，將WSN列為21世紀(jì)改變世界的十大技術(shù)之一共一百一十二頁(yè)二、基本概念傳感網(wǎng)絡(luò)定義 傳感器網(wǎng)絡(luò)是由一組傳感器以Ad Hoc方式構(gòu)成的有線或無(wú)線網(wǎng)絡(luò)，其目的是協(xié)作地感知、采集和處理網(wǎng)絡(luò)覆蓋的地理區(qū)域中感知對(duì)象的信息，并發(fā)布(fb)給觀察者 解釋?zhuān)?）傳感器、感知對(duì)象和觀察者是傳感器網(wǎng)絡(luò)的3個(gè)基本要素（2）有線或無(wú)線網(wǎng)絡(luò)是傳感器之間、傳感器與觀察者之間的通信方式，用于在傳感器與觀察者之間建立通信路徑（3）協(xié)作地感知、采集、處理、發(fā)布感知信息是傳感器網(wǎng)絡(luò)的基本功能共一百一十二頁(yè)傳感器的組成 傳感器由電源、感知單元、嵌入式處理器、存儲(chǔ)器、通信部件(bjin)和軟件等組成（1）電源：傳感器提供正常工作所必需的能源（2）感知單元：用于感知、獲取外界信息，將其轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)（3）處理部件：負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)各部分的工作，如對(duì)感知部件獲取的信息進(jìn)行必要的處理、保存，控制感知部件和電源的工作模式等（4）通信部件：負(fù)責(zé)與其他傳感器或觀察者的通信（5）軟件：為傳感器提供必要的軟件支持，如嵌入式操作系統(tǒng)、嵌入式數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)等 共一百一十二頁(yè)傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)由傳感器節(jié)點(diǎn)、匯聚節(jié)點(diǎn)-接