多傳感器數(shù)據(jù)融合

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1、第13章多傳感器數(shù)據(jù)融合13.1多傳感器數(shù)據(jù)融合概述13.2多傳感器數(shù)據(jù)融合模型13.3多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)13.4多傳感器數(shù)據(jù)融合應(yīng)用13.1多傳感器數(shù)據(jù)融合概述多傳感器數(shù)據(jù)是針對一個系統(tǒng)中使用多個（種）傳感器這一特定問題而提出的信息處理方法，是將來自多傳感器或多源的信息和數(shù)據(jù)進行綜合處理，從而對觀測對象形成準(zhǔn)確結(jié)論的過程。數(shù)據(jù)融合的目的是基于各獨立傳感器的觀測數(shù)據(jù)，通過融合導(dǎo)出更豐富的有效信息，獲得最佳協(xié)同效果，發(fā)揮多個傳感器的聯(lián)合優(yōu)勢，提高傳感器系統(tǒng)的有效性和魯棒性，消除單一傳感器的局限性。13.1多傳感器數(shù)據(jù)融合概述從生物學(xué)的角度來看，人類和自然界中其他動物對客觀事物的認(rèn)知過程，

2、就是對多源數(shù)據(jù)的融合過程。人類不是單純依靠一種感官，而是通過視覺、聽覺、觸覺、嗅覺等多種感官獲取客觀對象不同質(zhì)的信息，或通過同類傳感器（如雙耳）獲取同質(zhì)而又不同量的信息，然后通過大腦對這些感知信息依據(jù)某種未知的規(guī)則進行組合和處理，從而得到對客觀對象和諧與統(tǒng)一的理解和認(rèn)識。這一處理過程是復(fù)雜的，也是自適應(yīng)的，它將各種信息（圖像、聲音、氣味和觸覺）轉(zhuǎn)換為對環(huán)境的有價值的解釋。自動化數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)實際上就是模仿這種由感知到認(rèn)知的過程。13.1多傳感器數(shù)據(jù)融合概述應(yīng)用簡例多傳感器系統(tǒng)可以用于地球環(huán)境監(jiān)測。主要應(yīng)用于對地面的監(jiān)視、以便識別和監(jiān)視地貌、氣象模式、礦產(chǎn)資源，植物生長、環(huán)境條件和威脅情況(

3、如原油泄漏、輻射泄漏等)如右圖所示圖源：D.L.HallandJ.Llinas,‘‘Anintroductiontomultisensordatafusion’’13.1多傳感器數(shù)據(jù)融合概述數(shù)據(jù)融合過程主要由數(shù)據(jù)校準(zhǔn)、相關(guān)、識別、估計等部分組成。其中校準(zhǔn)與相關(guān)是識別和估計的基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)融合在識別和估計中進行。校準(zhǔn)、相關(guān)、識別和估計貫穿于整個多傳感器數(shù)據(jù)融合過程，既是融合系統(tǒng)的基本功能，也是制約融合性能的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。13.1.1多傳感器數(shù)據(jù)融合過程數(shù)據(jù)檢測數(shù)據(jù)校準(zhǔn)數(shù)據(jù)相關(guān)參數(shù)估計目標(biāo)識別行為估計13.1.2多傳感器數(shù)據(jù)融合形式數(shù)據(jù)級融合特征級融合決策級融合13.2.1多傳感器數(shù)據(jù)融合結(jié)構(gòu)串聯(lián)型

4、融合13.2多傳感器數(shù)據(jù)融合融合模型混聯(lián)型融合并聯(lián)型融合13.2.1多傳感器數(shù)據(jù)融合結(jié)構(gòu)從數(shù)據(jù)融合的控制關(guān)系來看，反饋型多傳感器數(shù)據(jù)融合過程中，傳感器或數(shù)據(jù)融合中心的處理方式及判斷規(guī)則受數(shù)據(jù)融合中心最終結(jié)論或中間結(jié)論的影響。數(shù)據(jù)處理依賴于一個反饋控制過程，這種反饋可以是正反饋，也可以是負(fù)反饋。反饋控制可分為融合結(jié)論對傳感器的控制、對數(shù)據(jù)融合中心的控制，以及中間結(jié)論對傳感器的控制三種。對傳感器的控制多體現(xiàn)在對傳感器策略、精度的控制、對傳感器跟蹤目標(biāo)的跟蹤控制等。對融合中心的控制包括對融合中心判斷規(guī)則的控制、對融合中心數(shù)據(jù)融合方式的控制、對融合中心某一參數(shù)的控制等。13.2.1多傳感器數(shù)據(jù)融

5、合結(jié)構(gòu)結(jié)論對傳感器的反饋控制結(jié)論對融合中心的反饋控制中間結(jié)論對傳感器的反饋控制13.2.2多傳感器數(shù)據(jù)融合模型多傳感器數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)的模型設(shè)計是多傳感器數(shù)據(jù)融合的關(guān)鍵問題，取決于實際需求、環(huán)境條件、計算機、通信容量及可靠性要求等，模型設(shè)計直接影響融合算法的結(jié)構(gòu)、性能和融合系統(tǒng)的規(guī)模。多傳感器數(shù)據(jù)融合模型實際上是一種數(shù)據(jù)融合的組織策略，根據(jù)任務(wù)、要求和設(shè)計者認(rèn)識不同，模型設(shè)計千差萬別。目前流行的有多種數(shù)據(jù)融合模型，其中JDL數(shù)據(jù)融合模型最具通用性。13.2.2多傳感器數(shù)據(jù)融合模型JDL模型JDL數(shù)據(jù)融合模型如右圖所示，數(shù)據(jù)融合過程包括五級處理和數(shù)據(jù)庫、人機接口支持等。五級處理并不意味著處理過

6、程的時間順序，實際上，處理過程通常是并行的。13.2.2多傳感器數(shù)據(jù)融合模型Boyd控制環(huán)Boyd控制環(huán)包括四個處理環(huán)節(jié)：(1)觀測環(huán)節(jié)獲取目標(biāo)信息，與JDL模型的數(shù)據(jù)預(yù)處理功能相當(dāng)。(2)定向環(huán)節(jié)確定對象的基本特征，與JDL模型的目標(biāo)評估、態(tài)勢評估和威脅評估功能相當(dāng)。(3)決策環(huán)節(jié)確定最佳評估，制定反饋控制策略，與JDL模型過程優(yōu)化與評估功能相當(dāng)。(4)執(zhí)行環(huán)節(jié)利用反饋控制調(diào)整傳感系統(tǒng)狀態(tài)，獲取額外數(shù)據(jù)等。JDL模型沒有這一環(huán)節(jié)。13.2.2多傳感器數(shù)據(jù)融合模型Waterfall模型Waterfall模型的數(shù)據(jù)融合過程包括三個層次。(1)基于傳感模型和物理測量模型對原始數(shù)據(jù)進行預(yù)處理(

7、2)進行特征提取和特征融合以獲取信息的抽象表達，減少數(shù)據(jù)量，提高信息傳遞效率，第二層次的輸出是關(guān)于對象特征的估計及其置信度。(3)利用現(xiàn)有知識對對象特征進行評價，形成關(guān)于對象、事件或行為的認(rèn)識。傳感器系統(tǒng)利用第三層次形成的反饋信息不斷調(diào)整自身狀態(tài)和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備策略，進行重新設(shè)置和標(biāo)定等，提高傳感信息的利用率。。13.2.2多傳感器數(shù)據(jù)融合模型Dasarathy模型Dasarathy模型充分注意到傳感器數(shù)據(jù)融合中數(shù)據(jù)融合、特征融合和決策融