（控制理论与控制工程专业论文）潜救信息数据融合方法研究.pdf

潜救信息数据融合方法研究 ；i = j i i ；i ；i ；i i 茸i i ；i i i i i 瓦i 盆。 矗；i i i i i i ；= = = ；= ；= ；i i i ； 捅要 二十一世纪是海洋的时代，人们海洋开发以及海上运输等活动日益频繁， 但随之而来，海难事故也频繁发生，给人们生命和财产安全造成巨大的损失， 甚至造成海洋环境的污染。当海难事故发生时，由于海洋特殊的环境因素及 恶劣的气候，此时的救援工作往往比较困难。这就需要准确可靠地获得各种 潜救信息，因此准确可靠地获得潜救信息是进行有效的援救的前提和关键。 显然，来自传感器的信息的精度、可信度将对潜救系统产生巨大的影响。 而从传感器得到的原始信息均具有不确定性并带有噪声，因此，必须对所得 到的多传感器信息进行融合以提高信息的精度和可信度。 本课题旨在研究潜救作业中位置、航向测量多传感器的融合技术。主要 以差分g p s 数据、水声测位系统数据和通过罗经和航向测量仪数据作为融合 对象。 本课题研究目标在于综合利用冗余的以及不同类型的传感器数据，达到 以下目标： 提高测量的精度； 增加合成信息的可信度； 增加系统的有效性，改进系统工作的可靠性。 本文主要从事了以下几方面的研究与工作： 论述信息融合的概念及模型。信息融合模型可以从功能、结构和数学 等几方面来表示。 描述潜救信息测量系统及信息预处理。潜救信息测量系统包括位置测 量系统：差分g p s 测量系统、声学测位系统；航向测量系统：磁罗经 或电罗经；姿态测量装置：摆式传感器、电容式传感器等；速度测量 装置：多普勒速度计。最后介绍了信息预处理的几种野值剔除方法。 卡尔曼滤波方法。描述卡尔曼滤波的概念、原理。建立运动载体系统 方程和观测方程，建立卡尔曼滤波方程，并提出改进的自适应强跟踪 卡尔曼滤波方法，并最后进行仿真研究。 基于模糊神经网络的潜救信息融合技术。描述模糊控制的基本概念、 结构和原理；描述神经网络的基本概念、结构和原理；研究模糊控制 咯尔滨工程大学碗士学位论文 和神经网络的结合方式 i i ；j i i ；= i = ；= ；i i i i 玉i 。鬲，5 提出了模糊神经网络的潜救信息融合技术， 研究了其结构、算法，并进行仿真研究。 妻词：潜救作业；信息融合；潜救信息测量系统；信息预处理；卡尔曼滤 波；模糊神经网络 港救信患教据融台方法麟究 ；i ；_ ；i i i i i = ；“= ；女* i i i ；i i ；鬻；i i i ；i # ；i ；箱# ； a b s t r a c t 妊sa r to c e a l la g ei nt h e21t hc e n t u r y w i t hp e o p l ed e v e l o po c e a n sa n d t r a n s p o r tt h i n g so no c e a l l sm o r ea n dm o r e 。o e e 转蛰a c c i d e n t sh a p p e nm o r ea n d m o r e ，w h i c hd ob a dh a r mt op e o p l e sl i v e sa n de s t a t e ，e v e np o l l u t et h e e n v i r o n m e n to f o c e a n s w h e no c e a na c e i d c n f sh a p p e n s u b m a r i n er e s c u e 。矗。1h a s i i i d c hd i i n c u l t yb e c a u s eo fs p e c i a le n v i r o r m l e n to fo c e a na n db a dc l i m a t e 。t h i s n e e dg e ti s c n ei n t b r m a t i o ne x a c t l ya n dr e l i a n t l y s og e t t i n gs u b m a r i n er e s c u e i n f o r m a t i o ne x a c t l ya n dr e l i a n t l yi st h ep r e c o n d i t i o na n dk e yt oa v a i l a b l er e s c u e a p p m e n t ! y , t h ep r e c i s i o na n dr e l i a b i l i t yo fs e n s o ri 砭白蝴a t i o nw i l la f f e c t s u b m a r i n er e s c u e s y s t e mg r e a t l y b e c a u s eo r i g i n a l s e n s o ri n f o r m a t i o ni s i n c e r t i t u d ea n dh a sn o i s e ，w em u s tf u s em u l t i s e u s o ri n f o r m a t i o nf o re n h a n c i n g t h ep r e c i s i o na n dr e l i a b i l i t yo f s e n s o ri n f o m a a t i o n t h i sp a p e rs t u d i e sm u l t i - s e n s o rf u s i o nt e c h n o l o g yo np o s i t i o na n dc o n r s e m e a s u r e m a i n l yd i f f e r e n c eg p s ，d a t ao f s o n a r , a n dc o n r s ed a t aa r ed e a l tw i m f o l l o w i n go b j e c t se a r lb er e a c h e db ym a k i n gu s eo f r e d u n d a n ta n dd i f f e r e n t t y p e so f d a t ao f s e u s o r ： i m p r o v ep r e c i s i o no f m e a s u r i n gs y s t e m ； i n c r e a s et h er e l i a b i l i t yo f i n f o r m a t i o ns y n t h e s i s ； i n c r e a s et h ev a l i d i t yo f s y s t e m ，i m p r o v et h ed e p e n d a b i l i t yo f s y s t e m i nt h i st h e s i s ，i t e m so f r e s e a r c ha r ea s 蠡l l o w s ： c o n c e p t i o na n dm o d e lo fi n f o r m a t i o nf u s i o n t h em o d e o fi n f o r m a t i o n f u s i o nc a l lb ed e n o t e dt h r o u g hf u n c t i o n ，c o n s t r u c t i o na n dm a t he t c m e a s u r es y s t e mo fr e s c u ei n f o r m a t i o na n di n f o r m a t i o np r e t r e a t m e n t t h e n l e a s u r es y s t e mo fr e s c u ei n f o r m a t i o nh a st h ep o s i t i o nm e a s u r es y s t e m ： d i f f e r e n c eg p sm e a s u r e s y s t e m ，a c o u s t i c sm e a s u r es y s t e m ；c o u e s e m e a s u r es y s t e m ：m a g n e t i s mo re i e c t r i cc o m p a s s ；g e s t u r em e a s u r es y s t e m ： p e n d u l u ms e n s o r , c a p a c i t i v es e n s o re t c ；v e t o c i t ym e a s u r es y s t e m ：d v l a t l a s t ，w ei n t r o d u c es o m em e t h o d so fi n f o r m a t i o np r e t r e a t m e n tt ot a l c eo k e r r o rv a l n e 晴尔滨工程大学硕二仁学位论文 i i ；i ；i i i i i i i i i e i = ； ；i i i ；z = = ；i i i i j i ；i = ； “ k a l m a nf i l t e rm e f l l o d t h j st h e s i sd i s s e r t a t e sc o n c e p t i o nm a dp r i n c i p l eo f k a l m a uf i l t e r , e s t a b l i s hs y s t e m e q u a t i o nr a n d o b s e r v a t i o ne q u a t i o no f m o v i n gc a r r i e r , s e tu pk a l m a nf i l t e re q u a t i o n ，a n dp r o v i d ei m p r o v e d s e l f - a d a p ts t r o n gt r a c kk a h n a nf i l t e rm e t h o d ，a tl a s t ，w ec a r r yo na s i m u l a t e de x p e r i m e n t f u s i o nt e c h n o l o g yo fr e s c u ei n f b r m a t i o nb a s e df u z z y - n e u r a ln e t w o r k t h i s t h e s i sd i s s e r t a t e sb a s ec o n c e p t i o n c o n s t l l l c d o na n dp r i n c i p l eo ff u z z y c o n t r o la n dn e u r a ln e t w o r k ；s t u d yc o m b i n em o d e sb e t w e e nf u z z yc o n t r o l a n dn e u r a ln e t w o r k t h e nt h ep a p e rp r o v i d e sf u s i o nt e c h n o l o g yo fr e s c u e i n f o r m a t i o nb a s e df i a z z y - n e u r a ln e t w o r k s t u d yi t sc o n s t r u c t i o na n d a r i t h m e t i c ，c a r r yo nas i m u l a t e de x p e r i m e n t k e y w o r d s ：r e s c u ew o r k ；i n f o r m a t i o nf u s i o n ；t h em e a s u r es y s t e mo fr e s c u e i n f o r m a t i o n ；i n f o r m a t i o np r e t r e a t m e n t ；k a l m a nf i l t e r ；f i a z z y n e u r a l n e t w o r k 哈尔滨工程大学 学位论文原创性声明 本人郑重声瞒：本论文的所有工俸，楚在导师的指导下， 由作者零人独立宪成的。有关观点、方法、数据和文献等的 弓f 用已在文中指港，并与参考文献耩对应。除文中已经证明 引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经公开 发表的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体， 均已在文中以明确的方式标明。本人完全意识到本声明的法 律结果由本人承掇。 作者( 签字) ： 犟缝 舀期：z 商g 年弓胄5 e l 第1 章绪论 第1 章绪论 1 1 课题的背景及选题的意义 二十一世纪是海洋的时代，人们海洋开发、海上运输等活动日益频繁， 但随之而来，海难事故也频繁发生，给人们生命和财产安全造成不同程度的 损失，尤其是重特大事故时有发生，如渤海湾从1 9 9 7 至2 0 0 3 年就发生了5 起特大海难事故，死亡数百人，其中虢包括“1 1 - 2 4 ”海难。海难事故在政治 上、经济、军事上都给世界各国造成了巨大的损失，海难事故不仅造成人身 伤亡和财产损失，而且还会造成海洋环境的污染。当海难事故发生时，由于 海洋特殊的环境因素及恶劣的气候等原因，此时的救援工作往往比较困难。 这就需要准确可靠地获得各种相关潜救信息，因此准确可靠地获得潜救信息 是进行有效的援救的前提和关键。 提高潜救信息的准确度和精确度的途径主要有下面几个： ( 1 ) 提高各种传感器的测量精度； ( 2 ) 改进测量技术方法； ( 3 ) 提高测量人员的测量技术； ( 4 ) 提高传感器数据的处理方法； 作为提高潜救信息的准确度和精确度的主要途径之一，提高传感器数据 的处理方法( 以前多称为数据融合技术，现在多称为信息融合技术) 受到了 人们的极大重视。 1 2 国内外的信息融合技术研究历史与现状 信息融合是2 0 世纪7 0 年代提出来的。随着科学技术的迅猛发展，军事、 工业领域中不断增长的复杂度使得军事指挥人员或工业控制环境面临数据频 扔、信息超载的问题，需要新的技术途径对过多的信息进行消化、解释和评 估。 信息融合是电子战、机器人、系统导航、柔性制造、故障诊断以及数字 图像处理等领域的一个重要课题。近年来，在军事或非军事领域，信息融合 技术都已经成为全球的研究热点之一，是多学科、多部门、多领域所共同关 心的高层次关键技术。一些发达国家信息融合技术在许多项目上取得了突磁 性进展，而且已经开发出一些实用性系统投入运行。我国也把信息融合列为 “8 6 3 ”计划和多项国家科技发展规划的研究项目，作为发展计算机技术、空间 技术等高新技术领域的关键技术之一。 1 2 1 国外的信息融合技术研究历史与现状 国外对信息融合技术的研究起步较早。信息融合技术萌芽于第二次世界 大战中对飞机、轮船、滞艇和v 1 导弹的导航制导，当时叫做组合导航制导， 八十年代信息融合技术才开始进入应用研究阶段。在公开的技术文献中，信 息融合概念最早是由t c n n c y 和s a n d c l l 在七十年代末期提出的，当时并未引 起人们足够的重视，随着科学技术的迅猛发展，军事和工业领域中不断增长 的复杂度使得军事指挥人员或工业控制环境面i 晦数据瓶颈和信息超载的问 题，需要新的技术途径对过多的信息进行消化、解释和评估。由于信息融合 系统本身所具有的良好的鲁棒性、宽阔的时空覆盖区域、高维的测量和良好 的空间分辨率，以及较强的故障容错与系统重构能力等潜在的特点，西方各 个国家的国防部门都将其列为军事高科技研究和发展领域中的一项重要专 题。 1 9 7 3 年，美国就开展了声纳信号理解系统的研究。从那以后，信息融合 技术便迅速发展起来，不仅在各种p i ( c o m m a n d , c o n t r o l ，c o m m u n i c a t i o na n d i n t e l l i g e n c e ) 系统中尽可能采用多源传感器来收集信息，而且在工业控制、 机器人、空中交通管制、海洋监视、综合导航和管理等领域也在朝着多传感 器方向发展。1 9 8 8 年，美国国防部把信息融合技术列位2 0 世纪9 0 年代重点 研究开发的二十项关键技术之一，且列为最优发展的a 类。1 9 9 8 年，成立了 国际信息融合学会，每年举行一次信息融合国际学术大会。1 9 8 5 年以来，国外 先后出版了l o 余部有关信息融合方法的专著。从2 0 世纪8 0 年代以来，美国 三军总部对应用信息融合的战术和战略监视系统一直给予高度的重视。因此， 在海湾战争结束后，在c 3 1 中增加了计算机，建立以信息融合中心为核心的 c 4 i 。美国在海湾战争和科索沃战争中都体会到信息融合的巨大优势。 英国情报专家系统( e c r e s ) 能运用信息融合技术勾画出战场态势图。 e a s a m 公司成功的研制了第一个炮兵信息融合演示系统( 趾d d ) ；美国成 第l 霉缮竣 功弱疆劐了垒珐定位蓉绞( g p s ) ，滚系统繁或了大量熬矮感瓣傣惫，戆镑对 全球任位置所处的经廉、纬度精确定位。正在耕制的多传感瓣信息融合臻 统鸯：j l 太平洋公约缀跌诗囊酾爨蹩豢擦系统( a c c s ) ，葵濑瀚“菱傀女张” 演示嚣诗涮，美嚣海攀辩疆中，心酌( a 辩j ) 示慧系统等。 1 2 2 圜淘的信息融愉技术研究历史与现状 强筑熬霹突藤步穰对较晚。秘蹩鬈鼹年代裙，开始扶攀多嚣檬鼹藏技 术骈窕，弼3 0 年代末才臻褒鸯关多传感嚣藏意融台技零舔究黪擐导。9 年 代才逐渐形成信息融合研究高潮。9 0 年代中期，倍息融合技术发展成为多方 美注豁共性关键技术，懑瑗了诲多热门研究方囱，诲多学者致力予懿秘鹫檬 罪踩、分露检测融合、多蕊懑器绦台舔踪与定霞、分帮浚惠融合、嚣豁谈鬟 与决策倍患融合、态势谱倍与藏骆德计等领域灏瑕论及瘟焉研辩，穗继密躐 了一批多魁标跟踪系臻觏有初步综合能力的多佟感器信息融会系统。1 9 9 5 年，逛国耱羲工委趣织，二二卡多霞筏装在长沙毽开了筹一次镶爨融会聚砉重会。 多滠箍爨融会豹磺究强缀弓l 起了鏊豢蠢关零门懿薅度重携，黪戮入了8 6 3 诗 划，1 9 9 7 年，国家自然科举基金把信息融合技术作为鼓励研究领域重点推出。 曩蕾掰代怒载、撬载、撵载强蚤耢e l 系统燕褒海多转感攀髂患聚合方麓 发展，预诗2 l 世纪穗游蠢一羝多传感器信息融会磊统授入嫠绢。 滚然储怠融合的赢髑已是如此广溅，但是倍感融合本身却黛今未形成蕊 本黪耀谂糕絮亵有效的广义融合模溅歉算法。冀绝大部分是针对特定波用镢 域肉豹淹褥牙震磷变，露藏是落，瓣蓊对詹悫融会淹题戆矮究簿是攘掇闷题 豹静类，器陵瞳曼蠢淡融合准羹l l ，黪在照基秘上澎成广泛懿蕊游最佳融合方 案。这些研究反映的只髓信息融合所围有的颟向对辕特点，也就难以构成傣 意融会这一独立学秘掰必嚣豹突蘩遴埝体系。逮一理谂愆映瑷象疆碍了磅絮 辩售爨融螽本身懿深入认识，懋霞籍僚息琏会农袋耱程瘦。羔双被露残怒糖 多传感器信息处理概念 人们很难对融合系缆做出综合分析与评估，使得融 合系统麴设诗带膏怒焱嚣性。圜戴鼯使不少学襞麓探索了融合系统熬髓髓 译话瓣邋，襁这类谬德大多只燕提出些籍定麓系统经戆撵酥，竣针x 雩特定 酶应掰鹜袋来对菜稀融合箨法进行分祈“”“。 i 旨筇纸- i 墨凡譬坝i - - 5 , 馘论叉 ；= 昌i i 黼赫蔷；暑高黼举兰互i i i i i 黼越幅i i 甘i 鞴鞴赫；i i i ；高黼；i i i i 鞘黼茹；i ；葛蔫茹；端 1 3 本课题的研究内容 本谦题暮在磷究潜救俸潼孛霞置、速度、靛建测量多传感器的融合技术。 主要以麓分g p s 势据、通过罗经和多普勒测速仪得到的船位推算数据航向 l l 量数据作为融合对象。 显然，来自传感器的信患的精度、可信度将对潜救系统产生巨大的影响。 而从传感器得到的原始信息均具有不确定性并带有噪声，因此，必须对所得 鬟楚多传感器数据透嚣惑会激提高数据熬精度稻可信菠。 本谍题研究目标在于综合利用冗余的以及不问类型的传感器数据，达到 以下尽栋： 对潜救作渡簸数据进行修正，穗高测量的精度； 增加合成倦息的可储度； 壤鸯鬟系统戆有效事，浚迸系绞工彳睾兹可靠瞧。 本文主要从攀了以下几方面的研究与工作： 论述信息融合的概念及模型。信息融合模型可以从功能、结构和数学 等凡方面袋表示。 搬述潜救倍息测量系统及信息预处理。潜救信息测篷系统包括位置测 燕系统：麓分g p s 测量系统、声学溅爱系统；舷凌浏量系统：磁罗经 城电罗经；姿态铡爨装置：掇成传感器、电容式传感器、平台罗经及 加速度计式等；航速测量装置：多普勒速度计。介绍了信息预处理的 几种野餐痢密方法。 凝于卡尔鼹滤波的潜救信息融含技术。描述卡尔曼滤波的概念、原理。 建立运动载嚣系统方程霸鼹测方程，建立了卡尔受滤波方稷，并提出 改进的自灞应强跟踪卡尔曼滤波方法，并最后进行仿真研究。 艇于模糊神经网络的潜救信息融合技术。描述模糊控制的基本概念、 绪褐帮舔瑷；撵述静经网络豹罄本赣念、结褐饔藤灌；箍述模糊控镯 和神经网络的结合方式；提出了模糊神经网络的信息融合技术，建立 攘糖褥经嬲络豹港救信息结稳、算法，莠遂 亍仿爽研究。 4 箱2 章信息融合概述 第2 章信息融合概述 2 1 信息融合的概念 融合( f u s i o n ) 是指采集并集成各种信息源、多媒体和多格式信息，从 而生成完整、准确、及时和有效的综合信息处理过程。多源信息融合是把各 个渠道，多方位采集的局部环境的不完整信息加以综合，消除多源信息间可 能存在的融合和矛盾的信息，加以互补，降低其不确定性，以形成对系统环 境的相对完整一致性描述的过程，从而提高智能系统的决策、规划、反应的 快速性，降低决策风险。也就是指对来自多源的信息进行多级别、多层次的 处理，从而产生更多的有意义的信息，而这种新信息是任何单源信息所无法 获得的，是一个涉及到信息科学、计算机科学、自动化科学的交叉学科。其 实，它不是一个新概念，人类常将多个感知器所获得的信息用来准确地识别 环境或物体的状况，并引导他们的下一步动作，即使这些信息含有定的不 确定性、矛盾或错误的成分，他们也可将各种感知器的信息综合起来，并使 这些感觉信息互相补充、印证，完整的处理具有不同功能的多感知器所获得 的信息，实现由单个感知器所不能实现的识别功能，从而改善他们的生存能 力。将这种方法应用于工程实际中，就形成多源信息融合。 多传感器信息融合技术( m u l t i s e n s o ri n f o r m a t i o nf u s i o n ) 研究如何结合 多源信息以及辅助数据库的相关信息以获得比单个传感器更精确、更明确的 推理结果。简言之，多传感器信息融合是将来自多个传感器或者多源信息进 行综合处理，通过对这些传感器及其观测信息的合理支配和使用，把多个传 感器在空间或时间上的冗余或互补信息依据某种准则来进行组合，从而得出 对现实环境的更为准确、可靠的描述。多种传感器是信息融合的基础，多 源信息是信息融合的对象，协调优化和综合处理是信息融合的核心。 概括起来，信息融合包括3 层含义： 第一层含义是信息的全空间 融合系统要处理的是确定和不确定( 模糊) 的、全空间和子空间的、同 步和非同步的、同类型和不同类型的、数字的和非数字的信息，比传统系统 更为复杂的多源、多维信息，是全空间信息。 嚷毓酸工程爽攀硕士学位论文 第二层含义是信息的综合 疆合可番俸惫系统动态遘耩孛所避行静耱露怠综合趣工处遴。，。义讲， 它也是一种信息处理系统，只不过这照所说的系统是多传感器系统，即信息 融合系统在络梅上是一个多输入系统，是多模块集成系统。 第三层含义是信息的互补过程 这里的豆补包括信息表达方式上的互补，结构上的互补，功能上的互补， 不羼簇次上熬互专 磐。 综合上述，第一层含义讲的是融合空间的性质，它的研究对象是复杂的 多缭多输入系统；第二震讲的怒菇合的动态倍怠流，它是信怠融合酶广义综 合技术；第三层讲的是融台豹算法性质，它的核心问题是信息的互补运算。 尤其是第三层从徽观结构( 融合的本质) 上说明了融合的内涵。如图2 1 所 示。 多姥惑嚣 动态蘩息处理 葵法 阁2 1 信息融合缒三层含义 多传感器信息融合与经奠售号地硼育译闻毒霞索瞬的碍驯+ 信怠融合 囊憝理懿多传惑嚣绩塞荚有更为复杂瓣影式，瑟虽谭缢在不嚣豹信惠聪次土 出现。经典信号处理一般是指单纯的以数学表达式形式表示的数据处理。 黼对，缝合和融台怒有区崩的。缀合指豹是井帮特毪，它渗及戆爱瓣络 结构、层次等方礤的较一般的 i j l 】题。融合主要指的是内部特性，指的悬系统 信息有效综合的具体问题。 6 第2 豢售悬魏舍撅遴 j _ 崔黼；二葛黼i i ；高置罱置罱；高蕊鞲茹；i i i i 高；篇茹端赫i ；z ；f 篇i i ； 2 2 信息融合韵基本算法 信息融合的基本原理和出发点是：充分利用多个信息源，通过对它们及 其提供傣患的合理支聚窝侵用，溅多个痿怠源在空阕翻时瓣上蟾冗余箴互蛰 信息按照某种准荧a 遴行组合，戳获得对被测对象的一致性解释或描述，健该 信息系统由此获得比它的各组成部分的子集所构成的系统更优越的性能。 信患融合的主要理论方法涉及知识表示、摊璎理论、黑板结构、人工圣孛 经疆络、受盱额惑蒌翦、d - s 证器溪论、模精爨理论、模穰菝分理论、稳凝集 理论、统计理论、聚类技术、熵理论、估计理论、数据库理论等等。虽然目 前信息融合技术已经广泛应用于军事等特定锈域，但是国际上关于此项技术 至今滏没窍黟藏完整戆理论摇絮籀方法。 信息融合豹具体的方法如下： ( 1 ) 加权平均法 麴投平均是一穗最麓单帮直躐的方法，帮将多个传感器提供皎冗余倍感 送行嬲权平均螽作为融合值。该方法麓实露楚理动态静藜始传感器读数。但 调整和谈定权系数的工作量很大，且具有一定的主观性。对加权系数法的改 进，可以采用模糊贴避方法，常用的贴近度方法有；两模糊予集的内积( 外 莰) 、鼹旗襁子集戆鞭离( 燕衩海筏距离) 、最大爱枣法、繁瓣数渡等。 ( 2 ) 卡尔曼滤波 当黼耍实时融合籀一级的动态冗余数据时，可以使用卡尔曼滤波，辩予 线性系绫，若系统啜声窝传感器噪声可殴用蠢凝鑫噪声亲建摸，尉卡尔爨滤 波能攥供唯一豹统诗意义上的最优融合值。并艇，它的递妇本质保证了猩滤 波过程不需要大量的存储空间，可以实时处理。 ( 3 ) b a y e s 估计 b a y e s 鑫计方法耀在多荣感嚣傣意融合嚣亨，先将多绪戆瓣提供魏各肇牵不 确定性信息表示成概率，然后将栩互独立的决饿看作一个样本空间的划分， 使用b a y e s 条件概率公式对它们进行处理，最鼹系统的决策w 用某些规则给 崮，热：取最大最验獠率熬决策露为系统戆最终决篆，毽该方法存在 冀下不 足： 黼器给出各传感器目标类别的先验概率，即需要预先缀过大量的实验 哈孥；缕：i ：狂大学硬学位论支 i ；# _ # i ；_ ；i ；s ；# ；# ；q # ；i i # ；j i i _ ；i ；i i i # 、：；： 褥到各先验橛率分布，这在很多实际系统中是比较困难的； 要求各可鼹决策鞠戛簿斥； 可能静决策鞍多蹲，先、骺骏概率麓计簿将交褥缀复杂，黪滴实嚣亨靛。 黼以，用b a y e s 方法解决多传感器信息融合姆题时有一定的塌鼹性，憾 在一是熬场合下，邀踅一零 有效翡方法。 ( 毒) 多b a y e s 铸诗 多b a y e s 馅诗是d u r r a n - w h y t e 提出豹一种数理统计多传隳器铸息融合方 法。该方法将系统中静备传感嚣缀成令决策者酞弼，透过陵受静蘩| 陡蕊 察宋撩述环凌。箨：将每个传惑器遗律一个b a y e s 信诗器，褥每令壤露瓣关 联壤黪分布组合为一个联合戆嚣验概率分布瓣数，然援捷这个联合蓐验强率 分布的似然函数达到最大，提供多愤感器僚息的最终融合值。 ( 5 ) 迁攒缌会蘧谂。 d e m p s t e r - - s h a f e r 证攘组台逢谂怒b a y e s 方法豹攥广，键滗b a y e s 方法 具肖鼹多优点，b a y e s 方法需要先骏概率，丽在d e m p s t e r - - s h a k e r 形式中可 骧垮妙鼹凌这一润嚣，它楚静不穗定 ；擎嚣下逑 亍蕹莲游强蠢力方法。 ( 6 ) 统计敬鬣理论 刹用统计决策理论掇地了一个邋用的多传感器冗余信息两步融合算法， 霹蔻褥多传感嚣鼗擐经过个蚤箨黻竣嚣试，骧验莲箕一致程，褥逮遵瓣谈 螅数攒，利用组蛰棒最大最小执饿规则遴行融合。 ( 7 ) 可魏馁理论 在没有精确环境模蘩的清穗下，使建霹裁缝瑾论疑：冀它方法爨遥台予处 理多传感器信息融合中的不确寇性。可能性穗论本质上墓能反映实际被感知 赘对象秘麓鋈鼹溺之蓠懿稽餐稳，安验结慕表爨，这释裰酝整秘镑俸霰麟测 到静次数并滚霄任髓关系，这一点滋绢了撩肇理论熬不是。 ( 8 ) 攘糕溅辑 国z a d e h 掇出的模糊逻辑怒一种多值逻辑。它们将多传感器信惫融合潞 不确迩瞧直接发淡程推壤j 窭程中翡黪法已被广静浅孺予多转懑嚣接怠融合。 ( 梦) 捧经掰终 辛申经网络其有实时处璇大撬数据的能力，知识泛化能力即结构的容错佳 等，在多簧黪耩髂爨熬合中蒸蠢稷雾黟痘爨镶蠛。 第2 霉 皇患融台檄逋 ；i i ；_ # i i i ；i ；# 篇# # i i i i i i i j i ；i i # 赫t ；i ；i # 黼；i # ；i i i ； ( t 0 ) 粗糙集蠖论 粗糙集理论i ( r o u g h s e t st h e o r y ，简称r s t ) 是由z p a w l a k 及及其合作者 在8 0 年代初提出的一萃中囊的处璞模嬲性和不确定性数据的二矮。 、1 1 ) m a r k o v 链 利厢m a r k o v 链组合多个传感器的观测值以形成一个致的输出，并凰这 个输出怒各个观测的线性加权组合。用自熵和条件熵分别来度量一个传感器 对于叁囊观溺毽彝荚圈蕊溅蓬静骥定整程度，瑷确定毂僮。 通常使用的方法接视具体情况而定，实际使用时常将两种或两种以上的 方法组合起来融合多源信息。 2 。3 僖意融合秘系统结构秘框架 按照信息的抽蒙程度，信息融合主要在三个层次上展开：像素级融合、 特征级融合和决策级融合。决策级融合是一种离层次的融合，它直接对究全 不霹类激戆传感器或寒皂不霹琢境区域游感舔僚息形残夔爨秘决蓑进行霰螽 分析，以得出最终的决策。决策缀融合抽象屡次高，使用范豳最广。特征级 融合属于中间层次的融合，是对从原始信息中提取的特征信息进行的融台， 畿够增加某些重要特铤的准确性，也可以产生激的组合特，鬣，具有较大盼灵 活毪。像素级融合蹩最 囊屡次豹融合，它是对镩感器获褥静琢始数据在不经 处理或者经过很少处理的基础上遴行的融合，能提供其它层次上所不具荫的 细节信息，主要针对目标检测、滤波、定位、跟踪等底层数据融合，但愚融 合鼗攥熬稳定毪藉实瓣往差，蠢缀大熬燕袋瞧。慈之，稼素缀蘧会售惑壤赡 性最高，但对资源的骚求比较严格；决策级融合理速度最快，但是要以定 的信息损失为代价；特征级融合既保留了足够的蘑要信息，又实现了客观的 售患压臻，是分子像索缀和决策缀融合之闻懿一秘中闻级处壤。 倍感融合系统从传感器的角魔可分为串联融合和并联融合。串联融合的 缺点是对线路故障比较敏感，然面它的性能及融合效果很好。并联融合方案 只是当接收到来自所有传感器的依恩后才对信患进行融合。与并联方案不阏， 串联终掩不需要在聚合之蘸接受来澍舞畜簧薅嚣豹癌惠。 信息融合系统从系统的角度可以分为集中式融合、分布式融合、混合式 融合以放多级式融合。集中式结构将传感器获取的检测报告传递到融合中心， 咯尔滨工程大学顶士学位论文 在那里进行数据对准、点_ j 魉相关、数据互联、航迹滤波、预测与综合跟踪。 集中式结兹蕊最大袋点跫麓患按失蒙小，但是数蠡互联骏逮难，并显系绞计 算负摁踅，生存能力也较麓。分布式结构的特点是：每个传感器的检测报俺 在进入融合中心之裁，先幽其自己的数据处理器产生局部多耳标跟踪，然后 把处瑗后的信息送至憨合中心，融合中心嚣椴撰各节点盼航迹数据完成关联 与融合，形成全局估计，这类系统的应用比较普遍。混台式结构同时传输探 凌l 报参秘经过局辫节点处瑗过豹靛迩信塞，它擦蜜了上述嚣类系统瓣钱点， 但是在通信和计算上要付出昂贵的代价。其应用的例子有机载多传感器数据 融合系统等。多缎式融合络构中，各局部节点可以同时域者分别楚集中式、 分毒式戏混合式的鼯台中心，它嚣j 将接收和处瀵来螽多个传感箍瀚数据或来 自多个跟踪器的航迹，而系统的融合节点要再次对各局部融合节点传送来的 靛迹数援递行关联；霹聚台，瞧莸是说嚣标兹梭浏掇告要经过嚣级以上兹熬会 处理。战略c 3 i 系统就是媳型多级式结构。 通常把信息融合系统划分为四个部分： 僖感源元素( 言传感嚣元素) ，它楚离系统撵供琢戆戆信患； 信息转换、传递、交换元素，它是完成信息的预处理； 攘惑互於、综合处理元素，它竞艘售塞的褥生、势华； 倍怠融合处瑷报告元素，即输出融合处理结构。 ， 、， 、 储 翁 信 慰 想 惑 l“： 。转 鬟 融 换 k 睾 矿 台 卜 ” 耱 俺 绦 遴 k 攥 # 4 、 信患流：藩患获取一。) 信息预处理一) 僚怠融合一) 敲台决策 系统：多输入) 信息处理、控制及决策一) 多输出 曩2 2 萤患融合系统基本疆桨 一 第2 荤信息融合概述 ；i i i i i i i i i i i ；# j ；i i i i i i i # ；i i i i i ；i i ；i i 图2 2 表示了信息融合系统的4 个元素和相对应的系统信息的3 个元素。 总之r 从信息处理角度看，无论信息融合以何种方式进行，信息融合系 统应该包含下面3 个方面的内容： 汇总：首先汇总系统的不同类型传感器的所有信息。汇总系统全部信 息是实现融合的基本前提。这里信息除了包括由不同水平的传感器提 供的信息外，还包括以语言形式提供的模糊信息。 模块：包含了具有不同功能的模块、综合和连接不同模块的模块以及 完成模块之间的信息交换与互补运算的处理模块。 指标：融合系统要求实时、准确、抗干扰、高可靠性“1 。 2 4 信息融合技术的应用领域 2 4 i 信息融合技术在军事领域的应用 表1 信息融合技术在军事领域的应用 应用领域功能观测信号测量传感器平台 区域 海洋监视i 、检测 鬟电子信号 几百英里1 、轮船 2 、跟踪2 、视觉信号 2 、飞机 3 、目标识别3 、昕觉信号空中、地3 、潜水艇 4 、推理信息 回 4 、地面 5 、海洋 空对空和1 、检测电子辐射几百英里l 、轮船 地对空防2 、跟踪2 、飞机 御3 、目标识别3 、地面 战场智能l 、检测电子辐射几十到几1 、飞机 监视目标 2 、跟踪百英里2 、地面 识别3 、目标识别 战略防御 1 、导弹监测和跟踪l 、电子辐射全球1 、飞行器 2 、目标识别2 、辐射核能2 、卫星 3 、地面 啥尔滨工程大学硕士学位论文 随着科学技术的飞速发展，现代战争已经发展到海、陆、空、天、电磁 五维结构中进行。为了获得最佳的作战效果，在现代c 3 i 作战系统中，依靠 单一传感器提供信息显然已经无法满足作战的需要，必须运用多传感器来提 供观测数据，实时进行目标发现、综合优化处理，来获取状态估计、目标属 性、行为意图、态势评估、威胁分析和辅助决策等作战信息。为此，从2 0 世纪7 0 年代起，多传感器信息融合技术便迅速发展起来，并在现代c 3 i 系统 中和各种武器平台上得到了广泛的应用。 目前世界各军事大国都竞相开始投入大量人力、物力和财力进行信息融 合技术的研究，安排了大量的研究项目，并已取得了大量研究结果。以美国 为例，到1 9 9 9 为止的财政年度，其每年用于信息融合技术的研究费用达一亿 美元之多。 2 曩2 信息融合技术在非军事领域的应用 信息融合技术民事上也有着十分广泛的应用，民事领域可能的应用包括 下述领域： 表2 信息融合技术在非军事领域的应用 应用领域功能观测信号测量区域传感器 平台 条件维修1 、系统故障l 、电子信号从微观到1 、轮船 2 、诊断2 、听觉信号几百英尺2 、飞机 3 、维修指导3 、磁信号 3 、地面 4 、温度 5 、x 射线 6 、震动信号 机器人1 、定位1 、电子信号从微观到机器人 2 、路障识别2 、听觉信号几百英尺 3 、物体操作3 、x 射线 4 、t v 疾病诊断疑难杂症的诊1 、核磁共振人的身体实验室 断2 、视觉信号 第2 章信息融合概谶 3 、蕴步 信号 4 、温度 5 、x 袈绞 6 、化学、生物信号 2 5 信患融合的优势 隧羲磅究豹不断深入，扶最笾单的系统阗鹩耀互切换发展烈多传感器售 怠融合，从而可以获得比单一传感器更多的信感，以前的单一观测手段也逐 步搜多传感器戏测手段蹶代替，多传感器信息融合技术的应用薄景也越来越 广阔。 多健感器偿息融合的优势主要表现在以下几个方磷： ( 1 ) 信息的冗余健： 采髑多个传感器可以获得对环境期黠某一特征信息的冗余表达。由于各 传感器憩存在一定的感知误差，这种冗余信息就可以减小整个瑟统的不确定 性。此赆，当某个传感器失效时，对传统的单一传感器系统来说，势必造成 严重的影响，德多个传感器提供的冗余信怠则w 以排除故障信怠，从丽提高 系统的袋棒性。 ( 2 ) 信息的互补幢： 各传感器所麟知的特征信息不一定完全一致，把它们进行缀合肘就可能 产生曩补信息或新的信息，而这些信息也是单个传感器所无法得到的。 ( 3 ) 信息的实时性： 单个传感器提供信怠的速度是固定的，丽夜多传感器系统中，对多传感 嚣信息的协同运行可以根据任务的要求，得到满足精度要求的快速输出。此 外，多佟感器系统的可并行运行往，也可使信惑的获取速度得到大幅的撬高。 ( 4 ) 信息的低成本性： 从夜面上看，似乎多传感器要眈擎个传感瓣系统昂贵，餐罐于获敬黼等 的信息来说用单个传感器的方法实际上的耗费熨多。 2 6 信怠融合的关键问题 多俦感爨壤患熬合豹关键涵送是：数援转换、数据携关、数据疼、黩合 13 哈尔滨工程大学硕士学位论文 推理和融合损失等。 ( 1 ) 数据转换 由于各传感器输出的数据形式、对环境的描述和说明等都不一样，数据 融合中心为了综合处理这些不同来源的信息，首先必须把这些数据转换成相 同的形式、相同的描述和说明之后，才能进行相关处理。数据转换的难度在 于，不仅要转换不同层次之间的信息，而且同样需要转换对环境或目标的描 述或说明的不同之处和相同之处( 目标和环境的先验知识也难以提取) 。即使 是同一层次的信息，也存在不同的描述或说明。另外，坐标的变换是非线性 的，其中的误差传播直接影响数据的质量和时空校准：传感器信息异步获取 时，若时域校准不好，将直接影响融合处理的质量。 ( 2 ) 数据相关技术 数据相关的核心问题是如何克服传感器测量的不精确性和干扰等引起的 相关二义性，即保持数据的一致性：如何控制和降低相关计算的复杂性，开 发相关处理、融合处理和系统模拟的算法和模型。 ( 3 ) 态势数据库 态势数据库可分为实时数据库和非实时数据库。实时数据库的作用是把 当前各传感器的测量参数及时提供给融合推理，并提供融合推理所需要的各 种其它数据。同时也存贮融合推理的最终态如决策分析结果和中间结果。非 实时数据库存贮传感器的历史数据、有关目标和环境的辅助信息以及融合推 理的历史信息。态势数据库所要解决的难题是容量要大，搜索要快，开放互 联性好，并具有良好的用户接口，因此要开发更有效的数据模型、新的有效 查找和搜索机制( 如启发式并行搜索机制) 以及分布式多媒体数据库管理系 统等。 ( 4 ) 融合推理 融合推理是多传感器融合系统的核心，它需要解决下列问题： 决定传感器测报数据的取舍； 对同一传感器测报的相关数据进行综合及状态估计，并参照其它信息 源的预报进行修改验证； 对不同传感器的相关测报数据验证分析、补充综合、协调修改和状态 跟踪估计； 嚣2 掌落惑器台橇述 端葛崔；i i 高高离赫i i i i ；譬i 写岛黼黼i i 韵i i i 黼鬲i i ；若赫茄蕊茹盎；i ；茹葛黑赫篇葛葛i ；耐_ i i 车蒜黼端 对躲发现承不糨关测缀数据进行分辑和综金； 生艨综合态势并实时穗根据测报数据的综合对综合港羚进行修改； 态势决策分掇等。 融含捺瑾蘸嚣簿决静关穗砑熬蹙懿籍赞对篾絷熬繇饕鞠雕雨鸯变动态褥 性，在难姒获得先骏知识的前提下，建立具有良好稳定性和囱适应能力的阿 撅与环境攥型，以及如何有效地掇铡稻降低递接然计躲计算麓杂性。姥外还 嚣簿袭专融台箍理黥黻务对蒙麓接霜隧嚣。 ( 5 ) 数据损失 熬合撼理过程巾戆信患羧失，瓣趱撂对港；瓣辐关孛餐懑锘，浆损失定 蕴跟踪绩纛，识裂歉森势评定瞧黪窭罐；若冬传感器鼗摇孛没有公共涎性溪， 赠海难激融合。 2 7 当镦信息融台研究存在的问题 ( 1 ) 未形或基本鼹理论壤黎粒蠢效戆广义模壁及算法 虽然髂怠融合豹艨丽研究己糨广泛，毽楚，信怠融合两越本身至今未 形成基本l ：! 句理论框架和有效广义模溅及算法。其绝大部分