多源信息融合理論與技術(shù)發(fā)展

多源信息融合理論與技術(shù)發(fā)展第1頁(yè)/共55頁(yè)目錄一、多源信息融合的一般概念與定義二、信息融合的社會(huì)需求三、信息融合系統(tǒng)的模型和結(jié)構(gòu)四、多源信息融合主要技術(shù)和方法五、發(fā)展起源、現(xiàn)狀與未來(lái)

第2頁(yè)/共55頁(yè)自然界異類(lèi)多傳感信息融合演繹活動(dòng)大腦記憶先驗(yàn)知識(shí)規(guī)則推理能力眼睛耳朵舌頭鼻子手第3頁(yè)/共55頁(yè)自然界同類(lèi)多傳感信息融合左目和右目的視覺(jué)傳感器分別獲取二維圖象信息，經(jīng)大腦融合后產(chǎn)生立體圖象信息左耳和右耳的聽(tīng)覺(jué)傳感器分別獲取一維聲音信息，經(jīng)大腦融合后產(chǎn)生立體聲音信息大腦對(duì)圖象信息和聲音信息進(jìn)一步融合后產(chǎn)生新的認(rèn)知結(jié)果第4頁(yè)/共55頁(yè)自然界多傳感信息融合的本質(zhì)自然界中人和動(dòng)物感知客觀(guān)對(duì)象，不是單純依靠一種感官，而是多個(gè)感官的綜合。人類(lèi)的視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、觸覺(jué)、嗅覺(jué)和味覺(jué)，實(shí)際上是通過(guò)不同感官獲取客觀(guān)對(duì)象的不同信息，然后由大腦對(duì)這些信息進(jìn)行交融，得到一種綜合的感知信息。這種把多個(gè)感官信息進(jìn)行交融的過(guò)程就是多源信息融合。千古流傳的瞎子摸象的故事，就是因?yàn)槿鄙僖曈X(jué)信息，瞎子們的大腦對(duì)不完全信息進(jìn)行融合的結(jié)果，難以避免地產(chǎn)生了對(duì)大象認(rèn)知的偏差。第5頁(yè)/共55頁(yè)信息融合的定義一信息融合就是由多種信息源如傳感器、數(shù)據(jù)庫(kù)、知識(shí)庫(kù)和人類(lèi)本身獲取有關(guān)信息，并進(jìn)行濾波、相關(guān)、和集成，從而形成一個(gè)表示構(gòu)架，這種構(gòu)架適合于獲得有關(guān)決策，如對(duì)信息的解釋?zhuān)_(dá)到系統(tǒng)目標(biāo)（例如識(shí)別、跟蹤或態(tài)勢(shì)評(píng)估），傳感器管理和系統(tǒng)控制等。（W.A.Sander）第6頁(yè)/共55頁(yè)信息融合的定義二信息融合就是一個(gè)過(guò)程，處理由單個(gè)或多個(gè)信息源獲得的數(shù)據(jù)或信息，進(jìn)行關(guān)聯(lián)、相關(guān)和組合，從而提高位置和特性估計(jì)的精度，以及完成對(duì)態(tài)勢(shì)和威脅及其重要性的適時(shí)評(píng)估。這種過(guò)程是根據(jù)對(duì)估計(jì)和評(píng)估的不斷精練，對(duì)增加信息源的評(píng)判，以及對(duì)過(guò)程本身的修正來(lái)表征的，從而達(dá)到改善結(jié)果的目的。第7頁(yè)/共55頁(yè)信息融合的定義三目前所研究的多傳感信息融合，主要是指利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行多源信息處理，從而得到可綜合利用信息的理論和方法，其中也包含對(duì)自然界人和動(dòng)物大腦進(jìn)行多傳感信息融合機(jī)理的探索。其關(guān)鍵問(wèn)題，就是提出一種理論和方法，對(duì)具有相似或不同特征模式的多源信息進(jìn)行處理，以獲得具有相關(guān)和集成特性的融合信息。研究的重點(diǎn)是特征識(shí)別和算法，這些算法導(dǎo)致多傳感信息的互補(bǔ)集成，改善不確定環(huán)境中的決策過(guò)程，解決把數(shù)據(jù)用于確定共用時(shí)間和空間框架的信息理論問(wèn)題，同時(shí)用來(lái)解決模糊的和矛盾的問(wèn)題。

第8頁(yè)/共55頁(yè)二、信息融合發(fā)展的社會(huì)需求

空中目標(biāo)偵察與預(yù)警

智能交通與智能車(chē)輛目標(biāo)識(shí)別與身份認(rèn)證機(jī)器人圖像融合與圖像重構(gòu)智能傳感與智能控制第9頁(yè)/共55頁(yè)空中目標(biāo)偵察與預(yù)警促進(jìn)多傳感信息融合理論發(fā)展的主要?jiǎng)右蛑皇乾F(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)的迫切需要。由于現(xiàn)代武器系統(tǒng)具有機(jī)動(dòng)性高、隱蔽性好、電子對(duì)抗性能強(qiáng)等特征，用于偵察和跟蹤敵方目標(biāo)的預(yù)警系統(tǒng)必須采用雷達(dá)、紅外、視頻、音頻等多傳感檢測(cè)，同時(shí)聯(lián)絡(luò)各個(gè)檢測(cè)點(diǎn)的不同數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，著重研究的問(wèn)題包括可靠準(zhǔn)確的目標(biāo)獲取、跟蹤、身份識(shí)別、智能處理、后勤計(jì)劃、維修計(jì)劃、指揮與控制等。尤其是針對(duì)敵方巡航導(dǎo)彈和飛機(jī)低空飛行的現(xiàn)代空中預(yù)警系統(tǒng)通常由雷達(dá)、通信、導(dǎo)航、指揮控制、敵我識(shí)別、數(shù)據(jù)處理和電子對(duì)抗等設(shè)備構(gòu)成，具有搜索、監(jiān)視、跟蹤和指揮攻擊等多種功能。采用信息融合技術(shù)，以達(dá)到精確目標(biāo)獲取、識(shí)別和跟蹤的目的。第10頁(yè)/共55頁(yè)空中目標(biāo)偵察與預(yù)警網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系的現(xiàn)代戰(zhàn)場(chǎng)現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)提供一切獲取信息的手段，包括雷達(dá)、紅外攝象機(jī)、光學(xué)攝象機(jī)、通信設(shè)施、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)等，并對(duì)所獲取的信息進(jìn)行融合，以得到最佳可利用信息。手持式入網(wǎng)計(jì)算機(jī)是十分理想的工具。第11頁(yè)/共55頁(yè)空中目標(biāo)偵察與預(yù)警全場(chǎng)景預(yù)警美國(guó)國(guó)防部的一份研究報(bào)告認(rèn)為，按照現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)的概念，必須在戰(zhàn)場(chǎng)上按正確時(shí)間向戰(zhàn)士提供正確信息，包括各種傳感信息和由之產(chǎn)生的融合信息。

實(shí)時(shí)圖象微觀(guān)氣象

移動(dòng)目標(biāo)集成信息物理模型動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)微型傳感器無(wú)線(xiàn)通信下一代因特網(wǎng)第12頁(yè)/共55頁(yè)空中目標(biāo)偵察與預(yù)警現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)中的機(jī)敏傳感網(wǎng)絡(luò)適應(yīng)范圍:城市街巷,地鐵、下水道,困難的農(nóng)村地域,濃霧地區(qū),跟蹤慢目標(biāo)和快目標(biāo),快速反應(yīng)第13頁(yè)/共55頁(yè)空中目標(biāo)偵察與預(yù)警1-目標(biāo)跟蹤雷達(dá)2-導(dǎo)彈導(dǎo)引雷達(dá)3-計(jì)算機(jī)4-導(dǎo)彈發(fā)射架

只有正確估計(jì)目標(biāo)未來(lái)的運(yùn)動(dòng)軌跡，才有可能正確擊中目標(biāo)；過(guò)去總是假定目標(biāo)作勻速直線(xiàn)運(yùn)動(dòng)，這對(duì)于相對(duì)低機(jī)動(dòng)的飛機(jī)等目標(biāo)運(yùn)動(dòng)是正確的，但對(duì)于巡航導(dǎo)彈之類(lèi)的高機(jī)動(dòng)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，這一假設(shè)將完全無(wú)效；

目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方程一般太復(fù)雜（用上百個(gè)狀態(tài)變量的非線(xiàn)性微分方程描述），而目標(biāo)的控制行為不確定，估計(jì)難度極大；雙方可能有對(duì)抗行為，相互規(guī)避；現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)的群攻群防改變了戰(zhàn)場(chǎng)以往作戰(zhàn)的模式，使得多目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)估計(jì)成為新的問(wèn)題。目標(biāo)跟蹤第14頁(yè)/共55頁(yè)空中目標(biāo)偵察與預(yù)警空中攔截是現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)的又一特點(diǎn)，其關(guān)鍵技術(shù)是對(duì)敵方目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡的精確估計(jì)，其次才是精確控制我方攻擊武器的運(yùn)動(dòng)過(guò)程，達(dá)到攔截的目的；

由于敵方目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的高速和高度機(jī)動(dòng)性，空中攔截?zé)o異于“針尖對(duì)麥芒”；對(duì)于洲際導(dǎo)彈而言，對(duì)敵方目標(biāo)的搜索、發(fā)現(xiàn)、識(shí)別和跟蹤具有更大的困難；電子對(duì)抗的強(qiáng)干擾，使得目標(biāo)的發(fā)現(xiàn)和跟蹤變得更加復(fù)雜?？罩心繕?biāo)攔截第15頁(yè)/共55頁(yè)智能交通與智能車(chē)輛車(chē)輛自動(dòng)導(dǎo)航促進(jìn)信息融合理論發(fā)展的另一個(gè)重要因素是現(xiàn)代民用高科技發(fā)展的需求。繁忙復(fù)雜的現(xiàn)代城市交通和快速便捷的高速公路，以及未來(lái)將要出現(xiàn)的自動(dòng)車(chē)輛系統(tǒng)（AVS），均要求建立智能交通系統(tǒng)（ATS）進(jìn)行智能監(jiān)測(cè)和控制，同樣要求對(duì)車(chē)輛運(yùn)行進(jìn)行交通監(jiān)視和跟蹤，更需要多傳感信息融合。未來(lái)自動(dòng)車(chē)輛系統(tǒng)異類(lèi)傳感器包括視頻傳感器、激光掃描儀和雷達(dá)傳感器等，融合的目的在于把目標(biāo)輸入到路徑規(guī)劃與制導(dǎo)系統(tǒng)中去。

第16頁(yè)/共55頁(yè)智能交通與智能車(chē)輛日本的車(chē)輛駕駛支持系統(tǒng)第17頁(yè)/共55頁(yè)智能交通與智能車(chē)輛智能交通系統(tǒng)中的多傳感第18頁(yè)/共55頁(yè)智能交通與智能車(chē)輛未來(lái)的智能交通系統(tǒng)第19頁(yè)/共55頁(yè)智能交通與智能車(chē)輛DEMOⅢ無(wú)人駕駛車(chē)輛的多傳感信息融合，傳感器包括：聲音傳感器立體攝像機(jī)彩色CCD攝像機(jī)背部攝像機(jī)激光雷達(dá)檢測(cè)雷達(dá)第20頁(yè)/共55頁(yè)智能交通與智能車(chē)輛自動(dòng)車(chē)輛前激光掃描儀三光束激光掃描儀車(chē)輛制導(dǎo)系統(tǒng)的信息融合第21頁(yè)/共55頁(yè)智能交通與智能車(chē)輛碰撞報(bào)警與規(guī)避系統(tǒng)該系統(tǒng)的多傳感包括：計(jì)算機(jī)視覺(jué)聲納IR掃描儀多CPU網(wǎng)絡(luò)音頻與視頻監(jiān)測(cè)報(bào)警器節(jié)流變形與制動(dòng)沖擊激光雷達(dá)與MMW雷達(dá)第22頁(yè)/共55頁(yè)目標(biāo)識(shí)別與身份認(rèn)證現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)還要求空中偵察與預(yù)警系統(tǒng)能對(duì)敵方目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別，以便有針對(duì)性進(jìn)行攻防；而現(xiàn)代身份認(rèn)證系統(tǒng)也要求能對(duì)人或物進(jìn)行識(shí)別和辨認(rèn)。這些都需要多傳感信息融合技術(shù)的支持。第23頁(yè)/共55頁(yè)

目標(biāo)識(shí)別與身份認(rèn)證譜圖音頻傳感地震傳感熱像傳感目標(biāo)視頻傳感運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別的多傳感信息融合第24頁(yè)/共55頁(yè)目標(biāo)識(shí)別與身份認(rèn)證面部認(rèn)證聲音認(rèn)證一般用戶(hù)界面超級(jí)用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)界面身份認(rèn)證的多源信息融合第25頁(yè)/共55頁(yè)目標(biāo)識(shí)別與身份認(rèn)證

利用面部識(shí)別(面部)、語(yǔ)音上下文無(wú)關(guān)(語(yǔ)音TI)和語(yǔ)音上下文相關(guān)(語(yǔ)音TD)的幾種信息源進(jìn)行融合的結(jié)果比較融合模式錯(cuò)誤接受率(%)錯(cuò)誤拒絕率(%)面部7.767.25語(yǔ)音TI1.605.00語(yǔ)音TD0.01.48面部,語(yǔ)音TI1.180.0面部,語(yǔ)音TD1.180.0語(yǔ)音TI,語(yǔ)音TD0.380.5面部,語(yǔ)音TI,語(yǔ)音TD0.780.0身份認(rèn)證融合結(jié)果比較第26頁(yè)/共55頁(yè)目標(biāo)識(shí)別與身份認(rèn)證音頻特征視頻特征

決策邏輯

決策邏輯

融合

決策邏輯

認(rèn)證音頻模型視頻模型基于音頻和視頻信息融合的身份識(shí)別第27頁(yè)/共55頁(yè)機(jī)器人

機(jī)器人作為人類(lèi)20世紀(jì)最偉大的發(fā)明之一，在短短的40年內(nèi)發(fā)生了日新月異的變化。機(jī)器人已經(jīng)不僅成為先進(jìn)制造業(yè)不可缺少的自動(dòng)化裝備，而且正以驚人的速度向海洋、航空、航天、軍事、農(nóng)業(yè)、服務(wù)、娛樂(lè)等各個(gè)領(lǐng)域滲透。信息融合是機(jī)器人的現(xiàn)代支撐技術(shù)之一，它為多傳感器的綜合利用提供了最有效的技術(shù)手段。

火星探測(cè)器上的機(jī)器人“漫游者”

第28頁(yè)/共55頁(yè)機(jī)器人軍用機(jī)器人戰(zhàn)車(chē)搬運(yùn)和裝配工業(yè)機(jī)器人第29頁(yè)/共55頁(yè)機(jī)器人

智能機(jī)器人

智能移動(dòng)機(jī)器人是高級(jí)機(jī)器人。智能移動(dòng)機(jī)器人集人工智能、智能控制、信息處理、圖像處理、檢測(cè)與轉(zhuǎn)換、信息融合等技術(shù)為一體，跨計(jì)算機(jī)、自動(dòng)控制、機(jī)械、電子等多學(xué)科，成為當(dāng)前機(jī)器人研究的熱點(diǎn)之一。智能移動(dòng)機(jī)器人可分為室外和室內(nèi)兩種。室外智能移動(dòng)機(jī)器人又稱(chēng)自主陸地車(chē)輛或無(wú)人駕駛車(chē)輛。多傳感信息融合是智能移動(dòng)機(jī)器人的關(guān)鍵技術(shù)之一。圖10.4.7AIBO寵物機(jī)器人焊接智能機(jī)器人寵物智能機(jī)器人第30頁(yè)/共55頁(yè)機(jī)器人智能機(jī)器人涉及控制工程、計(jì)算機(jī)、人工智能、傳感、新材料、仿生技術(shù)等多種學(xué)科，主要研究分支有擬人智能技術(shù)，未知環(huán)境信息獲取、理解和控制的新機(jī)制理論，復(fù)雜環(huán)境中的機(jī)器人自主工作新方法，人機(jī)接口，機(jī)器人的智能體系結(jié)構(gòu)、多傳感器機(jī)器人系統(tǒng)、裝配機(jī)器人、微操作機(jī)器人、微機(jī)器人，基于網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器人遙操作系統(tǒng)等。智能機(jī)器人第31頁(yè)/共55頁(yè)機(jī)器人利用高速視覺(jué)反饋的抓取機(jī)器人第32頁(yè)/共55頁(yè)圖像融合與圖像重構(gòu)由原始圖像得到更多的圖像信息。圖像融合是遙感地理分布資源信息提煉、戰(zhàn)場(chǎng)可視化、預(yù)警系統(tǒng)、醫(yī)學(xué)三維圖像重構(gòu)、機(jī)器人視覺(jué)等領(lǐng)域非常需要的先進(jìn)技術(shù)，是一個(gè)很有發(fā)展前景的方向。圖像融合在機(jī)器視覺(jué)監(jiān)視系統(tǒng)中的應(yīng)用（a）可見(jiàn)光圖像（b）熱紅外圖像（c）融合圖像第33頁(yè)/共55頁(yè)圖像融合與圖像重構(gòu)Reference:S.B.SerpicoandF.Roli,“Classificationofmultisensorremote-sensingimagesbystructuredneuralnetworks”,IEEETrans.Geosci.RemoteSensing,vol.33,pp.562-578,May1995.使用和不使用多傳感信息融合得到的分類(lèi)結(jié)果比較光學(xué)數(shù)據(jù)集

(ATM傳感器)SAR數(shù)據(jù)集傳感器 總精度（%） SAR 74.0 ATM 80.0 SAR+ATM 89.8 圖像融合例1第34頁(yè)/共55頁(yè)圖像融合與圖像重構(gòu)SAR圖像(1994年4月)光學(xué)與SAR圖像

(1994年5月)使用和不使用多時(shí)段信息融合得到的分類(lèi)平均精度比較[%]Reference:L.Bruzzone,D.F.PrietoandS.B.Serpico,“Aneural-statisticalapproachtomultitemporalandmultisourceremote-sensingimageclassification”,IEEETrans.Geosci.RemoteSensing,vol.37,pp.1350-1359,May1999.

有融合無(wú)融合 4月圖像 75.1692.16 5月圖像 89.5889.43 圖像融合例2第35頁(yè)/共55頁(yè)

食道壁超聲成象信息融合，即利用超聲傳感形成二維圖象，然后利用融合技術(shù)使之進(jìn)行三維重構(gòu)食道圖象，為醫(yī)療診斷和治療提供了重要技術(shù)手段圖像融合與圖像重構(gòu)

三維重構(gòu)食道圖象

(a)健康切片(b)切片輪廓線(xiàn)

(a)非健康切片(b)切片輪廓線(xiàn)融合融合

系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖信息獲取并進(jìn)行融合醫(yī)學(xué)圖像重構(gòu)第36頁(yè)/共55頁(yè)三、信息融合系統(tǒng)的模型和結(jié)構(gòu)

融合系統(tǒng)模式推斷技術(shù)的遞階結(jié)構(gòu)融合系統(tǒng)的分類(lèi)集中式融合系統(tǒng)結(jié)構(gòu)自主式融合系統(tǒng)結(jié)構(gòu)混合式融合系統(tǒng)結(jié)構(gòu)第37頁(yè)/共55頁(yè)源信息預(yù)處理信息源局部信息分布信息國(guó)家信息INTEL

EW

SONAR

RADAR...

DATABASES第一級(jí)處理

目標(biāo)識(shí)別

態(tài)勢(shì)評(píng)估

沖突評(píng)價(jià)

過(guò)程優(yōu)化

人機(jī)接口

信息融合模式

數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)支持?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)用戶(hù)融合系統(tǒng)模式融合數(shù)據(jù)庫(kù)第二級(jí)處理第三級(jí)處理第四級(jí)處理第38頁(yè)/共55頁(yè)推斷技術(shù)的遞階結(jié)構(gòu)推斷類(lèi)型應(yīng)用技術(shù)-威脅分析-態(tài)勢(shì)評(píng)估-實(shí)體的行為與關(guān)系-一個(gè)實(shí)體的身份,特征與位置-一個(gè)實(shí)體的存在與可量測(cè)特征高低-基于知識(shí)的技術(shù)

-決策層次的技術(shù)-估計(jì)技術(shù)-信號(hào)處理技術(shù)專(zhuān)家系統(tǒng)

-腳本,框架,模版基于案例的推理一般算法-等.-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

-集群算法-模糊邏輯-Bayes網(wǎng)絡(luò)-后驗(yàn)概率最大化(如Kalman濾波,Bayes方法),-證據(jù)推理推斷層次第39頁(yè)/共55頁(yè)融合系統(tǒng)的分類(lèi)

數(shù)據(jù)（像素）級(jí)融合

特征級(jí)融合

決策級(jí)融合

以身份識(shí)別系統(tǒng)為例，說(shuō)明不同類(lèi)別的融合系統(tǒng)。第40頁(yè)/共55頁(yè)集中式融合系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

在集中式系統(tǒng)結(jié)構(gòu)中，各個(gè)傳感器錄取的檢測(cè)報(bào)告直接被送到融合中心，在那里進(jìn)行數(shù)據(jù)對(duì)準(zhǔn)，點(diǎn)跡相關(guān)，數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，航跡濾波、預(yù)測(cè)與綜合跟蹤。第41頁(yè)/共55頁(yè)分布式融合系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

分布式結(jié)構(gòu)中每個(gè)傳感器先進(jìn)行數(shù)據(jù)處理產(chǎn)生局部航跡，然后把處理后的信息送至融合中心完成航跡關(guān)聯(lián)和融合，形成全局估計(jì)。第42頁(yè)/共55頁(yè)混合式融合系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

混合式同時(shí)傳輸探測(cè)報(bào)告和經(jīng)過(guò)局部節(jié)點(diǎn)處理后的航跡信息，它保留了上述兩類(lèi)系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)。第43頁(yè)/共55頁(yè)四、多源信息融合主要技術(shù)和方法信息融合的研究范圍信息融合的主要方法多源信息融合的主要理論基礎(chǔ)第44頁(yè)/共55頁(yè)信息融合的研究范圍感知與感覺(jué)：把多個(gè)感官信息進(jìn)行交融的過(guò)程。決策：包括特征識(shí)別和算法，導(dǎo)致多源信息的互補(bǔ)集成，改善不確定環(huán)境中的決策過(guò)程。邏輯與推理：歸納是一個(gè)典型的多源信息融合過(guò)程。學(xué)習(xí)：由多個(gè)數(shù)據(jù)或案例中提取模型、模式或關(guān)系等，能夠用于模式識(shí)別、數(shù)據(jù)挖掘、知識(shí)發(fā)現(xiàn)等方面。統(tǒng)計(jì)：統(tǒng)計(jì)學(xué)的精髓在于為了某種目的進(jìn)行數(shù)據(jù)約簡(jiǎn)。信號(hào)與圖像處理：利用多源數(shù)據(jù)進(jìn)行信號(hào)的檢測(cè)與估計(jì)，包括圖像重構(gòu)。分布式網(wǎng)絡(luò)：網(wǎng)絡(luò)中不同層次的融合中心就是對(duì)來(lái)自網(wǎng)絡(luò)各個(gè)結(jié)點(diǎn)的信息進(jìn)行融合。多傳感器系統(tǒng)：利用多種傳感器采集各種信息，包括同類(lèi)信息和異類(lèi)信息，并利用計(jì)算機(jī)對(duì)多傳感信息進(jìn)行有效處理，以達(dá)到某種目的。第45頁(yè)/共55頁(yè)信息融合的主要方法信號(hào)處理與估計(jì)理論方法：包括小波變換技術(shù)、加權(quán)平均、最小二乘、Kalman濾波等線(xiàn)性估計(jì)技術(shù)，以及擴(kuò)展Kalman濾波，Gauss和濾波等非線(xiàn)性估計(jì)技術(shù)等。近年來(lái)主要研究UKF濾波，粒子濾波，以及期望極大化（EM）算法等。統(tǒng)計(jì)推斷方法：包括經(jīng)典推理、Bayes推理、證據(jù)推理，以及隨機(jī)集理論、支持向量機(jī)理論等。信息論方法：運(yùn)用優(yōu)化信息度量的手段融合多源數(shù)據(jù)，從而獲得問(wèn)題的有效解決。典型算法有熵方法、最小描述長(zhǎng)度方法等。決策論方法：往往應(yīng)用于高級(jí)別的決策融合。人工智能方法：包括模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、基于規(guī)則的推理以及專(zhuān)家系統(tǒng)、邏輯模板法、品質(zhì)因數(shù)法等。幾何方法：通過(guò)充分探討環(huán)境以及傳感器模型的幾何屬性來(lái)達(dá)到多傳感信息融合的目的。第46頁(yè)/共55頁(yè)多源信息融合的主要理論基礎(chǔ)

信號(hào)處理與估計(jì)理論：包括不確定、不精確、含糊的數(shù)學(xué)分支，如概率論、模糊數(shù)學(xué)、隨機(jī)集理論、粗糙集理論等；統(tǒng)計(jì)學(xué)：包括統(tǒng)計(jì)推斷和決策理論等；各種邏輯、推理和證據(jù)理論：包括證據(jù)推理、條件事件代數(shù)、不確定性推理、可能性理論，以及近似推理等；認(rèn)知科學(xué)與腦科學(xué)：包括認(rèn)知理論與腦科學(xué)等；學(xué)習(xí)理論：包括統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)等；計(jì)算機(jī)科學(xué)：包括人工智能和數(shù)據(jù)庫(kù)等；工程：特別是機(jī)器人、信號(hào)與圖像處理、傳感器和網(wǎng)絡(luò)等；其它：如信息論、控制論與系統(tǒng)論、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)等。第47頁(yè)/共55頁(yè)五、發(fā)展起源、現(xiàn)狀與未來(lái)發(fā)展起源現(xiàn)狀與未來(lái)關(guān)鍵的問(wèn)題現(xiàn)有的統(tǒng)計(jì)推斷方法及其缺陷新的解決思路與發(fā)展概況第48頁(yè)/共55頁(yè)發(fā)展起源20世紀(jì)70年代，美國(guó)的研究機(jī)構(gòu)通過(guò)對(duì)多個(gè)獨(dú)立的連續(xù)聲納信號(hào)進(jìn)行融合處理，自動(dòng)檢測(cè)出敵方潛艇的位置。1985年，美國(guó)三軍組織—實(shí)驗(yàn)室理事聯(lián)合會(huì)（JDL）下設(shè)的技術(shù)委員會(huì)成立了信息融合專(zhuān)家組（DFS），專(zhuān)門(mén)組織和指導(dǎo)相關(guān)技術(shù)的研究，為統(tǒng)一數(shù)據(jù)融合的定義、建立信息融合的公共參考框架做了大量卓有成效的工作。美國(guó)1988年起把信息融合列為重點(diǎn)研究和開(kāi)發(fā)的20項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)之一，且列為最優(yōu)先發(fā)展的A類(lèi)。1998年成立的國(guó)際信息融合學(xué)會(huì)（InternationalSocietyofInformationFusion，ISIF），總部設(shè)在美國(guó)，每年都舉辦一次信息融合國(guó)際學(xué)術(shù)大會(huì)，系統(tǒng)總結(jié)該領(lǐng)域的階段性研究成果以及介紹該領(lǐng)域最新的進(jìn)展。20世紀(jì)80年代末，國(guó)內(nèi)才開(kāi)始出現(xiàn)有關(guān)多傳感信息融合技術(shù)的研究報(bào)道。在政府、軍方，以及基金機(jī)構(gòu)的資助下，許多高校和科研院所開(kāi)始著手從事這一領(lǐng)域的研究工作第49頁(yè)/共55頁(yè)現(xiàn)狀與未來(lái)我國(guó)出現(xiàn)了一批專(zhuān)著和譯著，如敬忠良的《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與應(yīng)用》、