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文档简介

1 第17章多传感器数据融合 2 3 17 1概述 智能信息处理与控制系统发展方向 集成 融合多传感器数据融合是对来自于不同传感器的信息进行分析和综合 以产生对被测对象统一的最佳估计其研究目标是从工程上实现多个传感器信息处理的全过程数据融合的目的是通过数据组合而不是出现在输入信息中的任何个别元素 推导出更多的信息 得到最佳协同作用的结果 即利用多个传感器共同或联合操作的优势 提高传感器系统的有效性 消除单个或少量传感器的局限性 数据融合的最终目的是构造高性能智能化系统 4 数据融合的定义 充分利用不同时间与空间的多传感器信息资源 采用计算机技术对按时序获得的多传感器观测信息在一定准则下加以自动分析 综合 支配和使用 获得对被测对象的一致性解释与描述 以完成所需的决策和估计任务 使系统获得比它的各组成部分更优越的性能即 融合 是将来自多传感器或多源的信息和数据模仿专家的综合信息处理能力进行智能化处理 从而得出更为准确可信的结论 5 数据融合的特性 数据融合的时 空特性时 对单传感器不同时间的观测值进行融合空 对同一时刻不同位置的多传感器观测进行融合数据融合的系统性 6 数据融合的优点 准确性和全面性冗余性和容错性互补性可靠性实时性和经济性 7 17 2数据融合的基本原理 17 2 1数据融合的层次原始层 或数据层 前提 信息配准性优点 充分利用原始信息不足 信息量大 处理代价高 实时性差例 卡尔曼滤波特征层 模式识别技术决策层优点 容错性 对原始信息无特殊要求不足 要求预处理原始信息 8 融合层次性能比较 9 17 2 2数据融合的处理形态 复合处理 把几个传感器信息并行地 互补地组合起来处理 汇总处理 定义函数 对几个传感器信息进行归纳得出信息 融合处理 利用各传感器信息之间或传感器信息与内部模型之间的相互关系进行处理 联合处理 通过理解传感器信息相互之间的关系进行处理 10 17 2 3数据融合模型 功能模型特征提取 分类 识别 参数估计 决策低层处理 像素级 特征级 输出状态 特征 属性高层处理 决策级 输出抽象结果 11 结构形式 并联融合 串联融合 混合融合混合融合 总体串联局部并联 总体并联局部串联 12 17 2 4数据融合的关键技术 数据转换数据相关态势数据库融合计算 13 17 3数据融合的方法 17 3 1随机类方法加权平均法Bayes概率推理法Dempster Shafer证据推理卡尔曼滤波产生式规则 14 17 3 2人工智能类方法 模糊逻辑推理神经网络方法智能融合方法 15 17 4数据融合系统的应用 智能检测系统过程或状态监视机器人空中交
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