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文檔簡介
第9章多傳感器信息融合技術信息融合的理論基礎信息融合系統(tǒng)的功能模型多傳感器目標識別的信息融合方法多傳感器目標檢測基礎信息融合技術的應用第9章多傳感器信息融合技術信息融合的理論基礎第9章多傳感器信息融合技術本章主要介紹多傳感器信息融合的概念、基本原理、層次結構、目標識別的信息融合方法、目標檢測的基本理論及在實際中的應用
第9章多傳感器信息融合技術本章主要介紹多傳感器信息9.1信息融合的理論基礎
9.1.1信息融合的目的和意義代表性的定義為:利用計算機技術對按時序獲得的若干傳感器的觀測信息在一定準則下加以自動分析、優(yōu)化綜合,為完成所需要的決策和估計任務而進行的信息處理過程。另一個定義為:信息融合是一種通過集成多知識源的信息和不同專家的意見以產生一個決策的方法,完成對目標的識別、分類與決策任務。即對多源信息進行綜合處理,從而得出更為準確、可靠的結論。
9.1信息融合的理論基礎9.1.1信息融合的目的和9.1信息融合的理論基礎多傳感器信息融合的目的:將多個傳感器在時間和空間上的互補或冗余按照某種算法或準則進行綜合,解決探測、跟蹤和目標識別等方面問題,增加了判斷和估計的精確性、可靠性和在對環(huán)境下的生存性。具有如下優(yōu)點:
1.增加了系統(tǒng)的生存能力。2.擴展了空間覆蓋范圍。3.擴展了時間覆蓋范圍。4.提高了可信度。
5.降低了信息的模糊性。6.改善了探測性能。7.提高了空間分辨率。8.增加了測量空間的維數。
9.1信息融合的理論基礎多傳感器信息融合的目的:將多個傳9.1信息融合的理論基礎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,它充分地利用多個傳感器資源,通過對各種傳感器極其觀測信息的合理支配與使用,將各種傳感器在空間和時間上的互補與冗余信息依據某種優(yōu)化準則組合起來,產生對觀測環(huán)境的一致性解釋和描述。信息融合的目標是基于各傳感器分離觀測信息,通過對信息的優(yōu)化組合導出更多的有效信息。它最終目的是利用多個傳感器共同或聯合操作的優(yōu)勢,來提高整個傳感器系統(tǒng)的有效性。
9.1信息融合的理論基礎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法,從信息融合功能角度出發(fā)把它分為五個層次:檢測級融合、位置級(目標跟蹤級)融合、屬性級(目標識別級)融合、態(tài)勢評估與威脅估計。9.2.1檢測級融合
檢測級融合是直接在多傳感器分布檢測系統(tǒng)中檢測判決或信號層上進行的融合。從分布檢測的角度看,檢測級融合的結構模型主要有五種:分散式結構、并行結構、串行結構、樹狀結構和帶反饋并行結構。
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、分散式結構二、并行結構9.2信息融合系統(tǒng)的功能模型一、分散式結構9.2信息融合系統(tǒng)的功能模型
三、串行結構四、樹狀結構
9.2信息融合系統(tǒng)的功能模型三、串行結構四、9.2信息融合系統(tǒng)的功能模型五、帶反饋并行結構9.2信息融合系統(tǒng)的功能模型五、帶反饋并行結構9.2信息融合系統(tǒng)的功能模型9.2.2位置級融合
位置級融合是直接在傳感器的觀測報告或測量點跡或傳感器的狀態(tài)估計上進行的融合,包括時間和空間上的融合,是跟蹤級的融合,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、分布式和混合式結構。一、集中式結構
9.2信息融合系統(tǒng)的功能模型9.2.2位置級融合9.2信息融合系統(tǒng)的功能模型二、分布式結構
9.2信息融合系統(tǒng)的功能模型二、分布式結構9.2信息融合系統(tǒng)的功能模型
三、混合式結構
9.2信息融合系統(tǒng)的功能模型三、混合式結構9.2信息融合系統(tǒng)的功能模型9.2.3屬性級融合目標識別融合可分為三種結構層次:數據層融合、特征層融合和決策層融合。一、數據層融合9.2信息融合系統(tǒng)的功能模型9.2.3屬性級融合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)勢評估與威脅估計
態(tài)勢評估與威脅估計是信息融合的第四層和第五層。態(tài)勢評估包括態(tài)勢的提取和評估,態(tài)勢的提取是指由不完整的數據集合建立一般化的態(tài)勢表示,從而對前幾級處理產生的兵力分布情況有一個合理的解釋。態(tài)勢評估是通過對復雜戰(zhàn)場環(huán)境的正確分析和表達,導出敵我雙方兵力的分布推斷,繪出意圖、告警、行動計劃與結果。態(tài)勢評估是對戰(zhàn)場上戰(zhàn)斗力量分配情況的評價過程。9.2信息融合系統(tǒng)的功能模型9.2.4態(tài)勢評估與威脅估9.2信息融合系統(tǒng)的功能模型威脅估計是威脅程度處理,是通過將敵方的威脅能力,以及敵人的企圖進行量化來實現的,即從我軍有效地打擊敵人的能力出發(fā),估價敵方的殺傷力和危險性,同時還要估計我方的薄弱環(huán)節(jié),并對敵方的意圖給出提示和告警。威脅估計也包括對我方薄弱環(huán)節(jié)的估計,以及通過對技術、軍事條令數據庫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是威脅程度處理,是通過9.3多傳感器目標識別的信息融合方法
主要有物理模型方法、參數分類方法和基于知識的方法。9.3.1物理模型方法
這種方法根據物理模型直接計算實體特征(時間域、信號、數據、頻域數據或圖像),如圖所示。
9.3多傳感器目標識別的信息融合方法主要有物9.3多傳感器目標識別的信息融合方法9.3.2參數分類方法
可進一步分為統(tǒng)計方法和基于信息技術的方法
一、統(tǒng)計方法統(tǒng)計方法包括經典推理、Bayes推理和D-S證據理論。1.經典推理經典推理描述的是在給出目標存在的假設條件下,所觀測到的數據與標識相關的概率。2.Bayes推理Bayes推理基于Bayes統(tǒng)計理論,是統(tǒng)計目標識別的基本方法。
9.3多傳感器目標識別的信息融合方法9.3.2參數分類9.3多傳感器目標識別的信息融合方法
Bayes融合識別算法如圖所示
9.3多傳感器目標識別的信息融合方法Bayes融合識別算9.3多傳感器目標識別的信息融合方法
3.D-S證據理論D-S證據理論是對Bayes理論的推廣,基礎是證據的合并和可信度函數的更新。二、基于信息技術的方法基于信息技術的方法是使用參數數據與得出的標識說明之間的一個變換或映射。主要的方法有參數模板、聚類分析、自適應神經網絡、表決法和熵法等。9.3多傳感器目標識別的信息融合方法3.D-S證據理論9.3多傳感器目標識別的信息融合方法9.3.3基于知識的方法
基于知識的方法有兩個方面的內容:一方面是表示知識的技術;另一方面是處信息以得出結論的推理方法。原理如圖所示。9.3多傳感器目標識別的信息融合方法9.3.3基于知識的9.4多傳感器目標檢測基礎
9.4.1集中式目標檢測
9.4多傳感器目標檢測基礎9.4.1集中式目標檢測9.4多傳感器目標檢測基礎9.4.2分布式目標檢測
一、問題的描述二、融合中心的數據融合方法9.4多傳感器目標檢測基礎9.4.2分布式目標檢測9.5信息融合技術的應用
9.5.1信息融合的民事應用領域
一、工業(yè)過程監(jiān)視及工業(yè)機器人二、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、生物特征的身份識別9.5信息融合技術的應用9.5.1信息融合的民事應用9.5信息融合技術的應用9.5.2信息融合技術在軍事上的應用
1.采用多傳感器的自主式武器系統(tǒng)和自備式運載器。
2.采用單一武器平臺,如艦艇
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