中科大现代传感技术课件第8章 多传感器融合与数据融合技术

第8章多传感器融合与数据融合技术多传感器融合与数据融合技术这一门新兴的前沿技术，已经成为各相关学科研究的一个热点，在军事和民用的众多领域中得到了应用，并且不断有新的理论和应用方法问世。通过本章的学习，主要理解、掌握多传感器融合和多传感器数据融合技术的基本概念、融合层次结构以及目前常见的理论方法。多传感器融合与数据融合技术8.1多传感器融合系统多传感器融合基本概念多传感器融合技术8.2多传感器数据融合技术概述多传感器数据融合多传感器数据融合的特点8.3多传感器数据融合系统多传感器数据融合处理模型多传感器数据融合层次8.4多传感器数据融合的系统结构形式8.5多传感器数据融合的理论方法8.6多传感器数据融合在线检测系统中的应用多传感器融合基本概念多传感器融合系统主要由多传感器的融合与数据融合两大部分，涉及信号处理、概率统计、信息论、模式识别、人工智能、模糊数学等多学科理论。多传感器融合是指多传感器的复合应用和设计，常称多传感器复合。由于采用了多传感器融合，增强了系统的性能、提高了系统效用。具体体现在如下几方面：系统可靠性和鲁棒性更优越覆盖面更广置信度更高响应时间更短分辨率更高多传感器融合技术表8-1多传感器复合级别级别复合类型特征实例0同等式各分离的传感器集成在一个平台上每一个传感器的功能独立各传感器的数据不相互利用导航雷达夜视镜1信号式各分离的传感器集成在一个平台上联合使用各传感器的数据来控制其他传感器的工作雷达和遥测指挥系统2物理式多传感器组合为一个整体多传感器机械排列或能提供传感器的相对位置共口径联合使用各传感器的数据来控制其他传感器的工作火力控制系统结构合成+A1等于接近融合3融合式各传感器数据的分析彼此影响处理过程表明：整体性能好于各部分之和结构合成是必须的人体多传感器融合技术图8‑1多传感器复合的优点多传感器融合技术多路传感器复合系统设计中需考虑的基本问题：（1）传感器组合的技术条件（2）数据处理结构的技术要求（3）融合系统的测试和评估多传感器数据融合多传感器数据融合也称信息融合，是多传感器融合系统的重要内容，它是指把多传感器数据和（或）其他信息源数据进行合并或融合，从而得到一个对周围环境更准确的评估。多传感器数据融合系统设计中应考虑的基本问题：可以获得的传感器的种类、它们的分辨率、可获得的数据类型与精度。传感器是否被按其位置和功能分布，数据传输通道有无通信约束，数据传输特性和格式是怎样的。可获得的传感器信息的计算能力、系统目标、传感器与融合信号处理算法。系统构造，包括拓扑布局、信息传递结构以及融合级别。多传感器数据融合的特点与单一传感器信息利用相比，多传感器数据融合的优势在于：容错性互补性实时性经济性多传感器数据融合处理模型图8‑2多传感器数据融合处理模型多传感器数据融合层次多传感器数据融合层次，目前主要指三层融合结构，即数据层、特征层和决策层。图8‑3多传感器信息融合的三种层次结构多传感器数据融合层次在图像融合中应用较多的四层结构方式：（1）信号级融合（2）像素级融合（3）特征级融合（4）符号级融合多传感器数据融合的系统结构形式数据融合系统的结构可根据数据流、控制关系和融合规模的不同有如下形式。1.根据信息流划分(1)并联型多传感器数据融合(2)串联型多传感器数据融合(3)混联型多传感器数据融合混联型多传感器数据融合是串联和并联两种型式的综合。(4)网络型多传感器数据融合多传感器数据融合的系统结构形式数据融合系统的结构可根据数据流、控制关系和融合规模的不同有如下形式。2.根据控制关系划分

从信息融合的控制关系来看，可分为开环型和闭环型。（1）开环型多传感器信息融合（2）闭环多传感器信息融合图8‑7闭环多传感器信息融合多传感器数据融合的理论方法随机类方法1.加权平均法2.一致性标记法3.卡尔曼滤波法4.多贝叶斯估计法5.Dempster-Shafe证据合成理论方法（DSER）6.基于Bayes统计理论的方法7.产生式规则人工智能类方法1.模糊逻辑推理2.神经元网络法3.智能融合方法多传感器数据融合在线检测系统中的应用图8‑10