淺析信息融合技術及應用

1、淺析信息融合技術及應用近年來，由于信息融合技術充分利用多源數(shù)據(jù)的互補性和電子 計算機的高速運算和智能，提高了信息處理結果的質量而受到廣泛 的關注。信息融合是數(shù)學、軍事科學、計算機科學、自動控制理論、 人工智能、通信技術、管理科學等多種學科的交叉和具體運用。隨 著應用系統(tǒng)逐漸擴大，所需的功能也越來越復雜，使用的傳感器種 類也相應增多。原先的單一傳感器檢測技術已不能滿足要求，多傳 感器融合技術應運而生。多傳感器融合技術就是對同一檢測對象， 利用各種傳感器檢測的信息和不同的處理方法以獲得該對象的全面 檢測信息，從而提高檢測精度和可靠性。在多傳感器系統(tǒng)中，信息 表現(xiàn)為多樣性、復雜性以及大容量，信息處理

2、不同于單一的傳感檢 測處理技術，多傳感器信息融合技術已成為當前的一個重要研究領 域。1 .信息融合技術的基本理論1.1信息融合的定義和基本原理定義：充分利用不同時間與空間的多傳感器信息資源，采用計 算機技術對按時序獲得的多傳感器觀測信息在一定準則下加以自動 分析、綜合、支配和使用，獲得對被測對象的一致性解釋與描述， 以完成所需的決策和估計任務，使系統(tǒng)獲得比它的各組成部分更優(yōu) 越的性能而進行的信息處理過程。基本原理：充分利用多個傳感器資源，通過對傳感器及其觀測 信息的合理支配和使用，把多傳感器在空間或時間上可冗余或互補 信息，依據(jù)某種準則來進行組合，以獲得被測對象的一致性解釋或描述。將信息融合劃

3、分成如下幾個過程：對準、相關、濾波、識別 和威脅評估及態(tài)勢評估。源預處理目標評估態(tài)勢評帖威脅怦估圖1多傳感器信息融合處理模型多傳感器信息融合與單傳感器信號處理相比，單傳感器信號處 理是對人腦信息處理的一種低水平模仿，不能像多傳感器信息融合 那樣有效的利用更多的信息資源，而多傳感器信息融合可以更大程 度地獲得被測目標和環(huán)境的信息量。多傳感器信息融合與經(jīng)典信號 處理方法之間也存在本質的區(qū)別，關鍵在于數(shù)據(jù)融合所處理的多傳 感器信息具有更復雜的形式，而且可以在不同的信息層次上出現(xiàn)。1.2信息融合的分類和結構分類：（1）組合 由多個傳感器組合成平行或互補方式來獲得 多組數(shù)據(jù)輸出的一種處理方法，是一種最基

4、本的方式，涉及的問題 有輸出方式的協(xié)調、綜合以及傳感器的選擇。在硬件這一級上應用。（2）綜合 信息優(yōu)化處理中的一種獲得明確信息的有效方法。（3）融合 當將傳感器數(shù)據(jù)組之間進行相關或將傳感器數(shù)據(jù)與系統(tǒng)內部的知識模型進行相關，而產(chǎn)生信息的一個新的表達式。（4 ）相關 通過處理傳感器信息獲得某些結果，不僅需要單項 信息處理，而且需要通過相關來進行處理，獲悉傳感器數(shù)據(jù)組之間 的關系，從而得到正確信息，剔除無用和錯誤的信息。其目的是對 識別、預測、學習和記憶等過程的信息進行綜合和優(yōu)化。結構:體系結構可分為集中式、分布式和混合式。（1）集中式：各個傳感器的數(shù)據(jù)都送到中央處理器（融合中心） 進行融合處理。這

5、種方法可以實現(xiàn)時間和空間的融合，數(shù)據(jù)處理的 精度較高，但對中央處理器的數(shù)據(jù)處理能力要求高，傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量 大，要求有較大的通訊帶寬。（2）分布式：各個傳感器對自己的量測數(shù)據(jù)單獨進行處理，然 后將處理結果送到融合中心，由融合中心對各傳感器的局部結果進 行融合處理。與集中式相比，分布式處理對通訊帶寬要求低，計算 速度快，可靠性和延續(xù)性好，但精度沒有集中式高。（3）混合式：以上兩種方式的組合，用于大型系統(tǒng)之中。 層次結構可分為數(shù)據(jù)層融合、特征層融合和決策層融合。（1）數(shù)據(jù)層融合是直接在采集到的原始數(shù)據(jù)層上進行的融合 在 各種傳感器的原始測報未經(jīng)預處理之前就進行數(shù)據(jù)的綜合和分析這是最低層次的融合。（2）

6、特征層融合是利用從各個傳感器的原始信息中提取的特征 信息進行綜合分析和處理的中間層次過程.通常所提取的特征信息 應是原始信息的充分表示量或統(tǒng)計量，據(jù)此對多傳感器信息進行分類，匯集和綜合。決策層融合是在信息表示的最高層次上進行融合處理。不 同類型的傳感器觀測同一個目標，每個傳感器在本地完成預處理， 特征抽取，識別或判斷，以建立對所觀察目標的初步結論。然后通 過相關處理，決策級融合判決，最終獲得聯(lián)合推斷結果，從而直接 為決策提供依據(jù)。圖2信息融合結構形式1.3信息融合的一般方法信息融合的研究內容極其豐富，涉及的基礎理論也非常廣泛， 而信息融合方法是信息融合研究的核心技術。目前融合方法大致可 以分兩

7、類:概率統(tǒng)計方法和人工智能方法。隨機類算法有加權平均法（最簡單、最直觀的數(shù)據(jù)融合方法。該方法將一組傳感器提供的冗余信息進行加權平均，結果作為融合 值。）、卡爾曼濾波法（用于實時融合動態(tài)的低層次冗余傳感器數(shù) 據(jù)，該方法用測量模型的統(tǒng)計特性，遞推決定統(tǒng)計意義下最優(yōu)融合 數(shù)據(jù)合計。）、多貝葉斯估計法（把每個傳感器作為一個貝葉斯估 計，將各單獨物體的關聯(lián)概率分布組合成一個聯(lián)合后驗概率分布函 數(shù)，通過使聯(lián)合分布函數(shù)的似然函數(shù)最小，可以得到多傳感器信息 的最終融合值。）、證據(jù)推理（貝葉斯推理的擴充）、產(chǎn)生式規(guī)則 （采用符號表示目標特征和相應傳感器信息之間的聯(lián)系，與每一個 規(guī)則相聯(lián)系的置信因子表示它的不確定

8、性程度。當在同一個邏輯推 理過程中，2個或多個規(guī)則形成一個聯(lián)合規(guī)則時，可以產(chǎn)生融合。） 等；而人工智能類則有模糊邏輯理論（多值邏輯，使用多值邏輯推 理，根據(jù)模糊集合理論的各種演算對各種命題進行合并，進而實現(xiàn) 數(shù)據(jù)融合。）、神經(jīng)網(wǎng)絡（利用神經(jīng)網(wǎng)絡的信號處理能力和自動推 理功能，即實現(xiàn)了多傳感器數(shù)據(jù)融合。）、粗集理論、專家系統(tǒng)等。融合方法法行環(huán)境信息類型信息表示不嘛定性融合技術適用范圍加權平均動態(tài)冗余原始讀數(shù)值加權平均怯層教據(jù)融合卡爾曼濾波動態(tài)冗余摭率分布高斯噪聲系統(tǒng)模統(tǒng)濾波偶層數(shù)據(jù)融合貝葉斯估計冗余摭率分布高斯噪聲見葉斯估計高層數(shù)據(jù)融合統(tǒng)計決策理論冗余摭率分布高斯噪聲根值決策高層教據(jù)融合證據(jù)推理

9、冗余互補命題邏輯推理高層數(shù)據(jù)融合模糊推理冗余互補命趣隸屬度理淆推理高層數(shù)據(jù)融合神經(jīng)元網(wǎng)絡動眉態(tài)冗余互補神經(jīng)元輸入學習誤差神經(jīng)元網(wǎng)絡產(chǎn)生式規(guī)則動府態(tài)冗余互補命題置信因子謖輯推理高層數(shù)據(jù)融合表1:常用的數(shù)據(jù)融合方法比較2.信息融合的應用研究與進展多傳感器數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)的應用可大致分為軍事應用和民事應用 兩大類。2.1信息融合在軍事上的應用軍事領域絕大部分是在敵對的現(xiàn)實世界中進行的。在敵對的現(xiàn) 實世界里，被觀測目標的運動狀態(tài)基本上是未知的、難以預測的或 不易確定的，它與傳感器系統(tǒng)之間的關系是敵對的、不合作的，它 會利用速度快、機動性強的優(yōu)勢躲避傳感器的探測，甚至干擾傳感 器的探測或發(fā)送虛假信息，傳感器

10、獲得的信息可能是不連續(xù)的、間 斷的，數(shù)據(jù)率也基本上是不固定的。被觀測目標的這些特點對信息 融合系統(tǒng)提出了較高的要求，如系統(tǒng)要有可變的響應特性，快速、 精確的信息處理能力，必要時還要求人工干預等。軍事應用是多傳 感器數(shù)據(jù)融合技術誕生的源泉，主要用于包括軍事目標的檢測、定 位、跟蹤和識別。這些目標可以是靜止的，也可以是運動的。具體 應用包括海洋監(jiān)視、空對空、地對空防御系統(tǒng)。海洋監(jiān)視系統(tǒng)包括 潛艇、魚雷、水下導彈等目標的檢測、跟蹤和識別，典型的傳感器 包括雷達、聲納、遠紅外、綜合孔徑雷達等?？諏?、地對空防御 系統(tǒng)的基本目標是檢測、跟蹤、識別敵方飛機、導彈和反飛機武器， 典型的傳感器包括雷達、ESM

11、接收機、遠紅外、敵我識別傳感器、 電光成像傳感器等。近些年來，隨著現(xiàn)代科學技術的發(fā)展，軍事斗爭領域不斷出現(xiàn) 新情況、新特點，同時，也進一步促進了信息融合在軍事領域的發(fā)展和應用，這些新特點主要有：一是信息化軍事裝備的大量應用。近20年來，世界各主要軍事 大國的軍事裝備信息化的步伐明顯加快，如通信衛(wèi)星、全球定位系 統(tǒng)、各種類型的數(shù)據(jù)鏈、預警機、網(wǎng)絡化的指揮通信系統(tǒng)等一大批 信息化裝備投入使用，這在客觀上就對信息融合技術提出了很高的 要求，即要發(fā)展相應的技術滿足信息融合的需要。二是傳感器數(shù)量和品種的急劇增加。在信息化戰(zhàn)爭的大背景條 件下，未來戰(zhàn)場的環(huán)境更加復雜，敵方作戰(zhàn)武器平臺不僅呈現(xiàn)出品 種多和密

12、度大的特點，而且采用了先進的抗干擾技術后還具有低可 觀測性的特點，為了能夠及時發(fā)現(xiàn)目標，不得不裝備和使用各種傳 感器，從而也不得不需要使用信息融合技術。三是目標機動性的提高和武器殺傷力的增強。在實現(xiàn)裝備信息 化的同時，各種作戰(zhàn)武器平臺本身的性能也在日益提高，機動性能 越來越強，其攜帶的武器彈藥的殺傷力也越來越強，這就要求在時 間上能更早地探測識別目標和具有更快的響應速度。四是人工成本的增加以及在某些任務中操作人員危險性的增加。 人的生命是最寶貴的，政治家們在達到戰(zhàn)爭目標的同時卻越來越難 以承受戰(zhàn)爭中人員的傷亡，這也要求采用信息融合技術來實現(xiàn)遠程 控制或使用自主式武器系統(tǒng)。2.2信息融合在民事上

13、應用民事領域主要用于機器人、智能制造、智能交通、醫(yī)療診斷、 遙感、刑偵和保安等領域?，F(xiàn)已逐步滲入農(nóng)業(yè)工程領域多傳感器信息融合技術的發(fā)展和應用引起了工業(yè)檢測系統(tǒng)的改變，其已用于智 能檢測系統(tǒng)。機器人主要使用電視圖像、聲音、電磁等數(shù)據(jù)的融合 來進行推理，以完成物料搬運、零件制造、檢驗和裝配等工作。智 能制造系統(tǒng)包括各種智能加工機床、工具和材料傳送裝置、檢測和 試驗裝置以及裝配裝置。目的是在制造系統(tǒng)中用機器智能來代替人 進行智能加工、狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷。智能交通系統(tǒng)采用多傳感器 數(shù)據(jù)融合技術，實現(xiàn)無人駕駛交通工具的自主道路識別、速度控制 以及定位。在以往的醫(yī)療診斷中出現(xiàn)了更為復雜而有效的醫(yī)用傳感 技

14、術，如超聲波成像、核磁共振成像和X-射線成像等。將這些傳感 器的數(shù)據(jù)進行融合能更準確地進行醫(yī)療診斷，如腫瘤的定位與識別。 遙感在軍事和民事領域都有一定的應用，可用于監(jiān)測天氣變化、礦 產(chǎn)資源、農(nóng)作物收成等。多傳感器數(shù)據(jù)融合技術在刑偵中的應用， 主要是利用紅外、微波等傳感設備進行隱匿武器、毒品等的檢查。 將人體的各種生物特征如人臉、指紋、聲音等進行適當?shù)娜诤?，?大幅度提高對人的身份識別認證能力，這對提高安全保衛(wèi)能力是很 重要的。隨著現(xiàn)代遙感技術的不斷發(fā)展，已使傳感器空間分辨率、 光譜分辨率得到大幅度提高，從而也使數(shù)據(jù)呈海量增加。同時，也 導致了數(shù)據(jù)源的多樣性和復雜化。因此，如何充分利用這些大量的

15、 多傳感器遙測影像信息，已是遙感領域亟需解決的難題，而遙感影 像信息融合技術作為解決這一瓶頸問題的重要理論與方法也日益引 起人們的重視。3 .信息融合研究中存在的問題及發(fā)展趨勢3.1信息融合研究存在的問題信息融合的絕大部分的研究都是針對特定的問題、特定的對象、 特定的層次，并在此基礎上形成所謂的最佳方案。因此信息融合問 題本身至今未形成一套完整的理論，目前尚存在以下的問題：（1）未形成基本的理論框架和廣義融合算法:目前，絕大多數(shù)的 融合研究皆是針對特定的應用領域的特定問題開展的，即根據(jù)問題 的種類，各自建立直觀的融合準則，形成最佳融合方案。目前還沒 有建立起一種通用的模型結構與方法，用來處理多

16、維不確定性的信 息，這不利于學科的發(fā)展和應用領域的開發(fā)。（2）信息融合系統(tǒng)的設計實施還存在許多實際的問題。目前， 大多數(shù)信息融合是信息的簡單合成，并未充分有效地利用多傳感器 所提供的冗余信息，融合方法研究也還處于初步階段。而且目前很 多研究工作亦是基礎研究和仿真性試驗，對于具體實施階段并沒有 太大的指導意義。（3）關聯(lián)二義性是信息融合研究亟待解決的問題。進行融合 處理前必須對來自多傳感器的觀測結果進行關聯(lián)，保證所融合的信 息是來自同一觀測目標或事件，以保證融合信息的一致性。如果對 不同目標或事件的信息進行融合，將難以使系統(tǒng)得出正確的結論.這 就是所謂的關聯(lián)的二義性問題。傳感器測量的不精確性和干

17、擾等都 是引起關聯(lián)二義性的因素。3.2信息融合的研究方向信息融合技術涉及傳感器技術、數(shù)據(jù)處理、網(wǎng)絡通信、人工智能等相關技術，尚處在不斷的變化和發(fā)展過程中，未來主要的研究 方向應包括以下幾方面：（1）建立統(tǒng)一的信息融合基本理論和廣義融合模型。雖然信 息融合的應用研究已如此廣泛，但絕大部分工作都是針對特定應用 領域內的問題開展的，難以構成信息融合這一獨立學科所必需的完 整理論體系。（2）改進融合算法以進一步提高融合系統(tǒng)的性能。目前，將 模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡，進化計算、粗集理論、支持向量機、小波變 換等計算智能技術有機地結合起來，是一個重要的發(fā)展趨勢。如何 利用集成的計算智能方法，提高多傳感器融合的性

18、能是值得深入研 究的課題。（3）人工智能技術在數(shù)據(jù)關聯(lián)、目標跟蹤、目標分類、特征提 取、管理和評估等數(shù)據(jù)融合模型的研究已取得了一些進展，但在工 程實現(xiàn)上還有許多問題需要處理。（4）信息融合系統(tǒng)的性能測試與評估應作為信息融合未來的一 個重要研究內容。目前，在實際中，不同的融合目的有不同的融合 評估準則和方法，為了使準則具有可檢測性和可比性，我們希望能 夠建立一 一致、統(tǒng)一的信息融合的評估體系，對信息融合效果能 夠進行實用的、可比擬的、可操作的評估。（5）目前盡管信息融合技術已經(jīng)應用于軍事和民事領域，但是 都屬于簡單的應用，尚未開發(fā)出功能先進的集信息獲取、融合、傳 感器管理和控制一體化的多傳感器信息融合系統(tǒng)。(6 )開發(fā)并行計算的軟件和硬件，以滿足具有大量數(shù)據(jù)且計算 復雜的多傳感器融合的要求。信息融合技術作為一種新的現(xiàn)代信息處理技術，正在得到越來 越多的關注。隨著工業(yè)大系統(tǒng)的蓬勃發(fā)展和未來信息戰(zhàn)的需求，以 及相關技術的不斷發(fā)展，多傳感器信息融合將會得到更深入的理論 研究，也將擁有更廣闊的應用前景。我們應積極借鑒國外的研究成 果，結合我國的實際情況，積極開展該領域的基礎理論和應用研究。參考文獻：王耀南.計算智能數(shù)據(jù)處理技術及其應用湖南大學出版社，1999