北航多源信息融合课件3bayes推理补充培训资料

1、仪器科学与光电工程学院School of Instrument朮ion Science and Opto-electronics Engineering第3讲Bayes推理应用补充O仪器科学与光电工程学院School of Instrumentation Science and Opto-electronics Engineering2020/5/23歹馮测贰信惠Ht會O仪器科学与光电工程学院School of Instrumentation Science and Opto-electronics Engineering2020/5/23歹馮测贰信惠Ht會O仪器科学与光电工程学院School

2、 of Instrumentation Science and Opto-electronics Engineering基于Bay e s推理的数据融合方法Bayes推理方法可叹对多个T专感器信息迸行融合，玖计算岀给定假 设为冥的后殓概率。设有n个T专感器，它话可能是不同类型的，用它话共 同对个目标迸行探测。再设目标有m个属惟需要进行识列,即有m个 假设兹命题妇冋2,，m。图5基于贝叶斯统计理论的属性识别过程传感器I传感器n传感器2判定结果Bayes推理的数据融合例子利用电子文援测量ESM和詼我中识列俸感器CIFFNJ , 依据俸感器类型可叹获取目标的不同属牲参数，逋过属惟参 数与目标机型进一

3、步詼我身份的聡合识列结渠。解：步辣1：进行多俸感器观测，两个俸感器的观测量为B1和B2. 步骤2：将肖前测量周期的笑于一个空中目标的所有俸感器 测量量B二fBL B2J ,转换为机型A二fAl? A2, .9AmJ的 侬然函数：对于IFFNT专感器，能检测莽收彩Piffn(BJ我丿、 Piffn(BJ敦丿和P【ffn(BJ中丿o2020/5/23歹馮测贰信惠Ht會虧仪器科学与光电工程学院School of Instrumentation Science and Opto-electronics Engineering融合实例（续）IFFN对于不同机型，应用全概率公式，有PiFFN（BJAj丿=

4、Pffn（BJ我丿 * P【ffn（我IAj丿+ Piffn（BJ魏丿* P【ffn（魏厲丿+ PlFFN（Bl中丿 * PlFFN（中IAj丿对于ESM,能在机型上识列盘机属牲，有2020/5/23乡馮测试俗患It會虧仪器科学与光电工程学院School of Instrumentation Science and Opto-electronics Engineering融合实例（续）2020/5/23乡馮测试俗患科會7虧仪器科学与光电工程学院School of Instrumentation Science and Opto-electronics Engineering侬据一个给定测量周期

5、中的所有各类俸感器测量值，计 算尋种机型的多俸感器的联合侬然函数。若各类俸感器对目 标的测量是独五进行的,则枣个俸感器基于机型的侬然函数 互相独五，有：计算凹各种机型的后验估计概率。根据肖前周期相应机型的各类T专感器联合侬然函数和前一周期该机型的后验概率C淮为本周期该机型的先验估计概率丿。融合实例（续）式中 弋牟：是貢對k-1个周期的测量值：融合实例（续）步骤4：极据对目袜的机型估计概率， 计算凹目袜的魏我中识列概率。理）只找® 只敌2）=l?S /卑2）耐夂今） 尺网2）=WS 理）尺=捋今）可叹类讽用耒计算某些机型C民航、轰炸机丿 的后验概 率，如：2020/5/23乡馮测试俗患

6、科會11虧仪器科学与光电工程学院School of Instrumentation Science and Opto-electronics Engineering洌1： St有两个传感髓，个中谀列CIFFNJ传感豳，另个基电子支援测量CESMJ传感豳。标柴有n种可能的机璽，分羽用O- O2, OnJK?|T,先验就率2020/5/23歹馮测贰信惠Ht會#虧仪器科学与光电工程学院School of Instrumentation Science and Opto-electronics Engineering。对于慕次观测乙耒：P(xlz)?解：对IFFN传感蜀血用全®E率公SC得2

7、020/5/23歹馮测贰信惠Ht會#虧仪器科学与光电工程学院School of Instrumentation Science and Opto-electronics Engineering2020/5/23歹馮测贰信惠Ht會#虧仪器科学与光电工程学院School of Instrumentation Science and Opto-electronics Engineering2020/5/23歹馮测贰信惠Ht會#虧仪器科学与光电工程学院School of Instrumentation Science and Opto-electronics Engineering2020/5/23乡

8、馮测试俗患It會13虧仪器科学与光电工程学院School of Instrumentation Science and Opto-electronics Engineering2020/5/23乡馮测试俗患It會#虧仪器科学与光电工程学院School of Instrumentation Science and Opto-electronics Engineering（续）对于电子增援CESMJ俸感諮,能在机型级上谀列在2020/5/23乡馮测试俗患It會#虧仪器科学与光电工程学院School of Instrumentation Science and Opto-electronics En

9、gineering2020/5/23乡馮测试俗患It會#虧仪器科学与光电工程学院School of Instrumentation Science and Opto-electronics Engineering坨 sg)= 3%)g，i=基于两个俸惑諮爲融合似琏羽2020/5/23乡馮测试俗患It會#虧仪器科学与光电工程学院School of Instrumentation Science and Opto-electronics Engineering2020/5/23乡馮测试俗患It會#虧仪器科学与光电工程学院School of Instrumentation Science and O

10、pto-electronics Engineeringi二 1, 2，n切护，旳q)s , *z|q)g)/=!2020/5/23乡馮测试俗患It會#霜仪器科学与光电工程学院School of Instrumentation Science and Opto-electronics Engineering（续）从而:AZ2020/5/23少馮测贰信感It會15虧仪器科学与光电工程学院School of Instrumentation Science and Opto-electronics Engineering（续）从而:2020/5/23乡馮测试俗患It會17虧仪器科学与光电工程学院Sch

11、ool of Instrumentation Science and Opto-electronics EngineeringBayes推理应用有两个可迭旳假设：病人有旌症(cancerJ、病人无痰症(normalJ可用数据来目化验结棗： 正C+J 和负(-)先验知识：在所有人口中，患病率是0.8%；对确实有病的患奢的丫匕验准确率为98%对确实无病的患奢的丫匕验准确率为97%是结如下：P(Cancer) = 0.008; P(Normal) = 0.992P(+1 Cancer) = 0.98; P(-1 Cancer) = 0.02P(+1 Normal) = 0.03; P(-1 Norm

12、al) = 0.97问题：假定有个新病人，丫匕殓结棗为正，是否应将病人断定为有痰症 ?求后验概率P(Cancer 1+)和P(Normall-).2020/5/23乡馮测试俗患It會#仪器科学与光电工程学院School of Instrumentation Science and Opto-electronics EngineeringBayes推理应用实例(续)解： 几大后殓假设计算结果如下:P 什丨 Cancer)P(Cancer) = 0.00784P(+1N ormal)P (N ormal) = 0.02976P(Cancer I +) = P(+1 Cancer)P(Cancer) /P(+1 Cancer)P(Cancer) +P(+1 Normal)P(Normal) = 0.21P(-l Cancer)P(Cancer) = 0.0016P(-l Normal)P(Normal) = 0.96224P(Normal I -) = P(-l Normal)P(Normal) /P(-1 Cancer)P(Cancer)+ P(-1 Nor