多傳感器信息融合技術(shù)課件

第9章多傳感器信息融合技術(shù)信息融合的理論基礎(chǔ)信息融合系統(tǒng)的功能模型多傳感器目標(biāo)識(shí)別的信息融合方法多傳感器目標(biāo)檢測(cè)基礎(chǔ)信息融合技術(shù)的應(yīng)用第9章多傳感器信息融合技術(shù)信息融合的理論基礎(chǔ)第9章多傳感器信息融合技術(shù)本章主要介紹多傳感器信息融合的概念、基本原理、層次結(jié)構(gòu)、目標(biāo)識(shí)別的信息融合方法、目標(biāo)檢測(cè)的基本理論及在實(shí)際中的應(yīng)用

第9章多傳感器信息融合技術(shù)本章主要介紹多傳感器信息9.1信息融合的理論基礎(chǔ)

9.1.1信息融合的目的和意義代表性的定義為：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，為完成所需要的決策和估計(jì)任務(wù)而進(jìn)行的信息處理過程。另一個(gè)定義為：信息融合是一種通過集成多知識(shí)源的信息和不同專家的意見以產(chǎn)生一個(gè)決策的方法，完成對(duì)目標(biāo)的識(shí)別、分類與決策任務(wù)。即對(duì)多源信息進(jìn)行綜合處理，從而得出更為準(zhǔn)確、可靠的結(jié)論。

9.1信息融合的理論基礎(chǔ)9.1.1信息融合的目的和9.1信息融合的理論基礎(chǔ)多傳感器信息融合的目的：將多個(gè)傳感器在時(shí)間和空間上的互補(bǔ)或冗余按照某種算法或準(zhǔn)則進(jìn)行綜合，解決探測(cè)、跟蹤和目標(biāo)識(shí)別等方面問題，增加了判斷和估計(jì)的精確性、可靠性和在對(duì)環(huán)境下的生存性。具有如下優(yōu)點(diǎn)：

1.增加了系統(tǒng)的生存能力。2.擴(kuò)展了空間覆蓋范圍。3.擴(kuò)展了時(shí)間覆蓋范圍。4.提高了可信度。

5.降低了信息的模糊性。6.改善了探測(cè)性能。7.提高了空間分辨率。8.增加了測(cè)量空間的維數(shù)。

9.1信息融合的理論基礎(chǔ)多傳感器信息融合的目的：將多個(gè)傳9.1信息融合的理論基礎(chǔ)9.1.2信息融合的基本原理

多傳感器信息融合的基本原理就像人腦綜合處理信息的過程一樣，它充分地利用多個(gè)傳感器資源，通過對(duì)各種傳感器極其觀測(cè)信息的合理支配與使用，將各種傳感器在空間和時(shí)間上的互補(bǔ)與冗余信息依據(jù)某種優(yōu)化準(zhǔn)則組合起來，產(chǎn)生對(duì)觀測(cè)環(huán)境的一致性解釋和描述。信息融合的目標(biāo)是基于各傳感器分離觀測(cè)信息，通過對(duì)信息的優(yōu)化組合導(dǎo)出更多的有效信息。它最終目的是利用多個(gè)傳感器共同或聯(lián)合操作的優(yōu)勢(shì)，來提高整個(gè)傳感器系統(tǒng)的有效性。

9.1信息融合的理論基礎(chǔ)9.1.2信息融合的基本原理9.2信息融合系統(tǒng)的功能模型

一種廣義的信息融合功能分級(jí)法，從信息融合功能角度出發(fā)把它分為五個(gè)層次：檢測(cè)級(jí)融合、位置級(jí)（目標(biāo)跟蹤級(jí)）融合、屬性級(jí)(目標(biāo)識(shí)別級(jí))融合、態(tài)勢(shì)評(píng)估與威脅估計(jì)。9.2.1檢測(cè)級(jí)融合

檢測(cè)級(jí)融合是直接在多傳感器分布檢測(cè)系統(tǒng)中檢測(cè)判決或信號(hào)層上進(jìn)行的融合。從分布檢測(cè)的角度看，檢測(cè)級(jí)融合的結(jié)構(gòu)模型主要有五種：分散式結(jié)構(gòu)、并行結(jié)構(gòu)、串行結(jié)構(gòu)、樹狀結(jié)構(gòu)和帶反饋并行結(jié)構(gòu)。

9.2信息融合系統(tǒng)的功能模型一種廣義的信息融9.2信息融合系統(tǒng)的功能模型一、分散式結(jié)構(gòu)二、并行結(jié)構(gòu)9.2信息融合系統(tǒng)的功能模型一、分散式結(jié)構(gòu)9.2信息融合系統(tǒng)的功能模型

三、串行結(jié)構(gòu)四、樹狀結(jié)構(gòu)

9.2信息融合系統(tǒng)的功能模型三、串行結(jié)構(gòu)四、9.2信息融合系統(tǒng)的功能模型五、帶反饋并行結(jié)構(gòu)9.2信息融合系統(tǒng)的功能模型五、帶反饋并行結(jié)構(gòu)9.2信息融合系統(tǒng)的功能模型9.2.2位置級(jí)融合

位置級(jí)融合是直接在傳感器的觀測(cè)報(bào)告或測(cè)量點(diǎn)跡或傳感器的狀態(tài)估計(jì)上進(jìn)行的融合，包括時(shí)間和空間上的融合，是跟蹤級(jí)的融合，屬于中間層次，也是最重要的融合。在多傳感器跟蹤系統(tǒng)中，主要有集中式、分布式和混合式結(jié)構(gòu)。一、集中式結(jié)構(gòu)

9.2信息融合系統(tǒng)的功能模型9.2.2位置級(jí)融合9.2信息融合系統(tǒng)的功能模型二、分布式結(jié)構(gòu)

9.2信息融合系統(tǒng)的功能模型二、分布式結(jié)構(gòu)9.2信息融合系統(tǒng)的功能模型

三、混合式結(jié)構(gòu)

9.2信息融合系統(tǒng)的功能模型三、混合式結(jié)構(gòu)9.2信息融合系統(tǒng)的功能模型9.2.3屬性級(jí)融合目標(biāo)識(shí)別融合可分為三種結(jié)構(gòu)層次:數(shù)據(jù)層融合、特征層融合和決策層融合。一、數(shù)據(jù)層融合9.2信息融合系統(tǒng)的功能模型9.2.3屬性級(jí)融合9.2信息融合系統(tǒng)的功能模型二、特征層融合

9.2信息融合系統(tǒng)的功能模型二、特征層融合9.2信息融合系統(tǒng)的功能模型三、決策層融合

9.2信息融合系統(tǒng)的功能模型三、決策層融合9.2信息融合系統(tǒng)的功能模型9.2.4態(tài)勢(shì)評(píng)估與威脅估計(jì)

態(tài)勢(shì)評(píng)估與威脅估計(jì)是信息融合的第四層和第五層。態(tài)勢(shì)評(píng)估包括態(tài)勢(shì)的提取和評(píng)估，態(tài)勢(shì)的提取是指由不完整的數(shù)據(jù)集合建立一般化的態(tài)勢(shì)表示，從而對(duì)前幾級(jí)處理產(chǎn)生的兵力分布情況有一個(gè)合理的解釋。態(tài)勢(shì)評(píng)估是通過對(duì)復(fù)雜戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境的正確分析和表達(dá)，導(dǎo)出敵我雙方兵力的分布推斷，繪出意圖、告警、行動(dòng)計(jì)劃與結(jié)果。態(tài)勢(shì)評(píng)估是對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)上戰(zhàn)斗力量分配情況的評(píng)價(jià)過程。9.2信息融合系統(tǒng)的功能模型9.2.4態(tài)勢(shì)評(píng)估與威脅估9.2信息融合系統(tǒng)的功能模型威脅估計(jì)是威脅程度處理，是通過將敵方的威脅能力，以及敵人的企圖進(jìn)行量化來實(shí)現(xiàn)的，即從我軍有效地打擊敵人的能力出發(fā)，估價(jià)敵方的殺傷力和危險(xiǎn)性，同時(shí)還要估計(jì)我方的薄弱環(huán)節(jié)，并對(duì)敵方的意圖給出提示和告警。威脅估計(jì)也包括對(duì)我方薄弱環(huán)節(jié)的估計(jì)，以及通過對(duì)技術(shù)、軍事條令數(shù)據(jù)庫(kù)的搜索來確定敵方意圖。9.2信息融合系統(tǒng)的功能模型威脅估計(jì)是威脅程度處理，是通過9.3多傳感器目標(biāo)識(shí)別的信息融合方法

主要有物理模型方法、參數(shù)分類方法和基于知識(shí)的方法。9.3.1物理模型方法

這種方法根據(jù)物理模型直接計(jì)算實(shí)體特征（時(shí)間域、信號(hào)、數(shù)據(jù)、頻域數(shù)據(jù)或圖像），如圖所示。

9.3多傳感器目標(biāo)識(shí)別的信息融合方法主要有物9.3多傳感器目標(biāo)識(shí)別的信息融合方法9.3.2參數(shù)分類方法

可進(jìn)一步分為統(tǒng)計(jì)方法和基于信息技術(shù)的方法

一、統(tǒng)計(jì)方法統(tǒng)計(jì)方法包括經(jīng)典推理、Bayes推理和D-S證據(jù)理論。1.經(jīng)典推理經(jīng)典推理描述的是在給出目標(biāo)存在的假設(shè)條件下，所觀測(cè)到的數(shù)據(jù)與標(biāo)識(shí)相關(guān)的概率。2.Bayes推理Bayes推理基于Bayes統(tǒng)計(jì)理論，是統(tǒng)計(jì)目標(biāo)識(shí)別的基本方法。

9.3多傳感器目標(biāo)識(shí)別的信息融合方法9.3.2參數(shù)分類9.3多傳感器目標(biāo)識(shí)別的信息融合方法

Bayes融合識(shí)別算法如圖所示

9.3多傳感器目標(biāo)識(shí)別的信息融合方法Bayes融合識(shí)別算9.3多傳感器目標(biāo)識(shí)別的信息融合方法

3.D-S證據(jù)理論D-S證據(jù)理論是對(duì)Bayes理論的推廣，基礎(chǔ)是證據(jù)的合并和可信度函數(shù)的更新。二、基于信息技術(shù)的方法基于信息技術(shù)的方法是使用參數(shù)數(shù)據(jù)與得出的標(biāo)識(shí)說明之間的一個(gè)變換或映射。主要的方法有參數(shù)模板、聚類分析、自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、表決法和熵法等。9.3多傳感器目標(biāo)識(shí)別的信息融合方法3.D-S證據(jù)理論9.3多傳感器目標(biāo)識(shí)別的信息融合方法9.3.3基于知識(shí)的方法

基于知識(shí)的方法有兩個(gè)方面的內(nèi)容：一方面是表示知識(shí)的技術(shù)；另一方面是處信息以得出結(jié)論的推理方法。原理如圖所示。9.3多傳感器目標(biāo)識(shí)別的信息融合方法9.3.3基于知識(shí)的9.4多傳感器目標(biāo)檢測(cè)基礎(chǔ)

9.4.1集中式目標(biāo)檢測(cè)

9.4多傳感器目標(biāo)檢測(cè)基礎(chǔ)9.4.1集中式目標(biāo)檢測(cè)9.4多傳感器目標(biāo)檢測(cè)基礎(chǔ)9.4.2分布式目標(biāo)檢測(cè)

一、問題的描述二、融合中心的數(shù)據(jù)融合方法9.4多傳感器目標(biāo)檢測(cè)基礎(chǔ)9.4.2分布式目標(biāo)檢測(cè)9.5信息融合技術(shù)的應(yīng)用

9.5.1信息融合的民事應(yīng)用領(lǐng)域

一、工業(yè)過程監(jiān)視及工業(yè)機(jī)器人二、遙感與金融系統(tǒng)三、空中交通管制與病人照顧系統(tǒng)四、船舶避碰與交通管制系統(tǒng)五、生物特征的身份識(shí)別9.5信息融合技術(shù)的應(yīng)用9.5.1信息融合的民事應(yīng)用9.5信息融合技術(shù)的應(yīng)用9.5.2信息融合技術(shù)在軍事上的應(yīng)用

1.采用多傳感器的自主式武器系統(tǒng)和自備式運(yùn)載器。

2.采用單一武器平臺(tái)，如艦艇