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12第十二讲 信息融合与目标跟踪 航迹融合估计PPT课件

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信息融合与目标跟踪航迹管理PPT课件

信息融合与目标跟踪航迹管理PPT课件
2）前一采样周期没被采用的孤立点迹或自由点 迹。
24
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航迹头的初始波门
实际系统工作时，不管航迹头（孤立点迹或自 由点迹）在什么地方出现，均以它为中心，建立由 目标最大运动速度和最小运动速度及采样间隔决定 尺寸的环形初始波门。
选择环形初始波门的原因： 该点迹所对应目标的运动方向未知。
计算新的系统航访的状态估计和协方差，实现 系统航迹的更新。
17
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9.2 航迹管理
前提： 1、局部传感器的点迹与航迹完成关联； 2、点迹与航迹间的一对一关系已经完全确定。
18
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航迹管理的主要内容
1)已有起始标志的航迹转换为确认航迹； 2)可能由干扰等产生的虚假航迹应予以撤消； 3)点迹在本周期未被录用，而自动变成下一周 期的自由点迹；
27
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3、航迹确认
25
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2．航迹起始
定义： 对匀速直线运动目标，利用同一目标初始相邻 两个点迹的坐标数据推算出该目标下一周期的预测 或外推位置，对可能的一条航迹进行航迹初始化。
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起始点迹获取
两个起始点迹： 1）航迹头； 2）下一采样周期中初始关联门中出现的点迹。
处理方法： 初始关联门中出现的点迹都要与航迹头点迹构 成一对航迹起始点迹对，送入数据库，等待下一周 期的继续处理。
▪ 航迹融合通常是在融合节点或融合中心进行的。
10
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基本概念
▪ 局部航迹：多传感器融合系统中，每个传感器的 跟踪器所给出的航迹。
▪ 系统航迹：航迹融合系统将各个局部航迹融合后 形成的航迹。
▪ 局部航迹与系统航迹融合后形成的航迹仍称为系 统航迹。

北航多源信息融合信息融合概述PPT教案学习

北航多源信息融合信息融合概述PPT教案学习

检测与估计
传 感 器 控 制 /反馈信 息
融合中心
传感器1
预处理
多目标 跟踪器
目 标 状 态
传感器2
预处理
多目标 跟踪器
坐
标
航
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
转 换 、 数 据
迹 与 航 迹 相
航 迹 合 成
对
关
正
… …
传感器N
预处理
多目标 跟踪器
第21页/共30页
22
（3） 混合式融合结构
检测与估计
传 感 器 控 制 /反馈信 息
融合中心
传感器1
预处理
多目标 跟踪器
传感器2
预处理
多目标 跟踪器
坐
标
航
转
迹
换
与
、
航
数
迹
据
相
对
关
正
… …
传感器N
预处理
多目标 跟踪器
多路器
选择与 合并
第22页/共30页
目 标 状 态
复 合 滤 波 、 综 合 跟 踪
23
（4）多级式融合结构
分级融合结构中，各局部节点可以同时或分别是集中式、分布式 或混合式的融合中心，系统的融合节点再次对各局部节点传送来 的航迹进行相关和合成。
14
(2)特征级融合
特点
进行了数据压缩， 对通信带宽的要求低 利于实时处理
不足
有信息损失 融合性能降低
第14页/共30页
15
(3) 决策级融合
含义 高层次的融合，每个传感器先基于自己的数据做出决策，然后由融 合中心完成局部决策。
… …
联
传感器1 传感器2

《GMDSS综合业务》教学课件—12Inmarsat卫星通信业务

《GMDSS综合业务》教学课件—12Inmarsat卫星通信业务

第一节 Inmarsat C 通信业务
二、数据报告业务
说明：
➢ 数据报告业务属于注册业务，用户需向开放业务的地面站申请， 经审核确认后才可开通；
➢ 数据报告业务需要船公司、转接地面站和C船站操作员三方共同 协作才能完成；
➢ 实际工作中，船舶发送自动船位报告时更习惯采用普通电文定时 发送的形式实现。
➢ 当报文中使用的字符包含有特殊符号（如$、@等）时，应使用 ASCⅡ编码格式；
第一节 Inmarsat C 通信业务
1.1 电传/文本传真/低速数据/船至船通信业务通信程序
（4）进行发射参数设置，通常包括: ➢ 目的用户地址 ➢ 经由的地面站 ➢ 通信优先级别（这里是常规等级） ➢ “确认”选择 ➢ 选择的报文名称
在船舶要求确认的情况下，5-10 min内可收到用户确认通 知，告之用户已收到或投递失败。
➢ C船站可以给陆地用户和船舶用户（F船站/FB船站）发送文本传真， 但它不能直接接收由地面站发来的传真。
➢ 所有能被电传终端接收的字符、数字和符号都能通过文本传真业务实 现，但图片、图表和手写信息的传输不能通过文本传真业务实现。
➢ 存储转发业务通常包括以下5种形式： 电传业务 文本传真业务 低速数据业务 船到船通信业务 电子邮件业务
第一节 Inmarsat C 通信业务
一、存储转发业务
➢ 电传业务 C船站可以与任何连接国际或国内电传网的用户经过地面站转接 进行电传通信。
➢ 文本传真业务 C船站先将电传发送到地面站，地面站存储后将电传信息以传真的形 式发送给传真用户。因其仅能发送电传文本信息，所以称为文本传真， 是电传+传真的组合传递。
第十二章 Inmarsat卫星通信业务
第一节 Inmarsat C 通信业务

信息融合ppt课件ppt课件

信息融合ppt课件ppt课件
复合方式的确定应根据目标空间分布、 光谱反射特性及时相规律方面的特征选 择不同的遥感图像信息
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6
不同传感器的遥感数据复合
例1 TM和SPOT影像数据融合
例如TM影像有7个波段，光谱信息丰富，特 别是5和7波段。SPOT数据就没有，但SPOT 数据分辨率高，全色波段可达10m，比TM的 30m和SPOT多光谱传感器的 20m都高，两 者复合既可以提高新图像的空间分辨率又可 以保持较丰富的光谱信息。
13
不同时相的气象卫星数据与NOAA数据融合
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14
数据融合前处理：图像几何校正与配准
信息融合的必要条件是：使两幅（多）图像所对 应的地物吻合，分辨率一致，地理坐标统一，即 影像空间配准。
影像配准是数据融合处理中的关键步骤，其几何配 准精度直接影响融合影像的质量。
方法是采用几何校正，分别在不同数据源的影像上 选取控制点，用双线性内插或三次卷积内插运算等 对分辨率较小的图像进行重采样，改正其误差，
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35
（五）遥感与非遥感信息的复合
✓ 遥感数据是以栅格格式记录的，而地面采集的地理数据常 呈现出多等级，多量纲的特点，数据格式也多样化。
✓ 为了使各种地理数据能与遥感数据兼容，首先需要将获取 的非遥感数据按照一定的地理网格系统重新量化和编码， 以完成各种地理数据的定量和定位，产生出新的数据格式。 甚至可以将其制作成与遥感数据类似的若干独立的波段， 以便和遥感数据复合。
第八章遥感图象处理：信息复合
信息复合的概念和简介 信息复合的应用举例
-不同传感器的遥感信息复合 -不同时相的遥感数据复合 遥感数据复合前处理—几何纠正和空间配准 常用的数据复合方法 遥感信息与非遥感信息的复合
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信息融合技术教学内容PPT共43页

信息融合技术教学内容PPT共43页


46、我们若已接受最坏的，就再没有什么损失。——卡耐基 47、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游 48、书籍把我们引入最美好的社会，使我们认识各个时代的伟大智者。——史美尔斯 49、熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟。——孙洙 50、谁和我一样用功，谁就会和我一样成功。——莫扎特
信息融合技术教学内容
1、纪律是管理关系的形式。——阿法 纳西耶 夫 2、改革如果不讲纪律，就难以成功。
3、道德行为训练，不是通过语言影响 ，而是 让儿童 练习良 好道德 行为， 克服懒 惰、轻 率、不 守纪律 、颓废 等不良 行为。 4、学校没有纪律便如磨房里没有水。 ——夸 美纽斯
5、教导儿童服从真理、服从集体，养 成儿童 自觉的 纪律性 ，这是 儿童道 德教育 最重要 的部分 。—— 陈鹤琴

航迹推算解析课件

航迹推算解析课件

05
航迹推算的发展趋势 与展望
人工智能与机器学习在航迹推算中的应用
人工智能与机器学习技术在航迹推算中发挥着越来越重要的作用。通过训练模型， 可以自动处理大量的数据，提高推算精度和效率。
机器学习算法可以自动识别和预测航迹变化，为决策提供更加准确和及时的信息。
人工智能技术还可以与其他技术相结合，如深度学习、神经网络等，进一步提高航 迹推算的准确性和可靠性。
多源数据融合是航迹推算中的重要问题，它涉及到不同 来源的数据融合和整合。
详细描述
在航迹推算中，需要融合来自不同传感器的数据和地图 数据等。这些数据可能有不同的格式和坐标系，需要进 行数据预处理和坐标转换等工作。同时，还需要采用数 据融合算法，将不同来源的数据进行整合和优化，以提 高航迹推算的精度和可靠性。
在航迹推算中，神经网络可以用于处理具有复杂非线性特性的系统。通过训练神经网络学习历史航迹 数据，可以实现对未来航迹的预测。神经网络具有较强的自适应性和容错性，能够处理不确定性和噪 声干扰较大的数据。
03
航迹推算的应用场景
无人机航迹推算
无人机航迹推算是航迹推算技术在无 人机领域的应用，通过对无人机的历 史飞行数据和环境信息进行分析，预 测无人机的未来飞行轨迹，用于指导 无人机进行精确的导航和任务执行。
粒子滤波是一种基于蒙特卡洛方法的非线性滤波器，通过采样大量粒子来近似表 示概率密度函数。
在处理非线性非高斯系统时，粒子滤波表现出了比扩展卡尔曼滤波更强的鲁棒性 。在航迹推算中，粒子滤波通过对目标运动轨迹进行大量采样，利用权重调整和 重采样策略，实现对目标位置的精确跟踪。
基于神经网络的航迹推算
神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，通过训练学习数据的内在规律和模式。

航迹融合

航迹融合

信息融合是现代信息技术与多学科交叉、综合、延拓产生的新的系统科学研究方向，由于其在军事和民用领域已经展现出的有效与广阔的应用前景，而备受国内外学者和众多工程领域专家的高度关注，一直是学者们研究的热点问题之一。

[1-2]航迹融合是利用信息融合技术将多个传感器得到的数据进行有效的处理，从而得到比单一传感器更加精确可靠的航迹。

随着传感器技术的飞速发展，覆盖宽广频段的各种体制和类型的传感器应运而生，如何综合这些传感器获得的量测来提高航迹融合的精度和效能已经成为一个十分具有挑战性的课题。

目前，最具代表性的航迹融合算法主要有量测融合算法（Measurement Fusion，MF）[3]、简单融合算法（Simple Fusion, SF）[4]与加权协方差算法（Weighted Covariance Fusion, WCF）[5]等。

量测融合算法思想简单，计算量小，但精度较低，适合做简单的估算。

简单融合算法由Siger提出，虽然算法提出较早，但是直到今天它的计算速度仍是人们追求的目标，所以很多新算法都与它进行比较，但SF算法的缺点是不能得到最优解。

另一个经典的算法是由Bar-Shalom提出的加权协方差算法，算法最突出的优点是精度高，但此算法计算量较大。

基于以上三种算法，Beugnon等人提出一种自适应航迹融合算法[6]，这种算法根据当前系统的特性和需求，依据融合逻辑判断树自适应地选定航迹融合算法，融合节点则依据所选定的融合算法求解全局航迹。

2006年，我国学者李辉等人在自适应航迹融合算法基础上做了改进[7]，加入了反馈结构，融合中心将融合后的目标状态估计以及误差协方差反馈给各个局部节点，以此作为各局部节点在下一时间段内滤波的初始值，从而使各局部节点的滤波精度都得到了改善。

[1]Willett P K. The workshop on estimation, tracking and fusion: a tribute to Yaakov Bar-Shalom [J].Aerospace and Electronic Systems Magazine, 2002, 17(3): 28-33. （期刊）[2]Bar-Shalom Y. On the Sequential Track Correlation Algorithm in a Multisensor Data Fusion System [J].IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2008, 44(1): 396-396.（期刊）[3]Willner D, Chang C B, Dunn K P. Kalman Filter Algorithms for a Multi-Sensor Systems [C]. InProceedings of the 15th IEEE Conference on Decision and Control and Symposium on Adaptive Processes, Clearwater, Fla, United States,Dec. 1976: 570-574.（论文集）[4]Singer R A. Estimating optimal tracking filter performance for manned maneuvering targets [J]. IEEETransactions on Aerospace and Electronic Systems, l970, 6(4):473-483.（期刊）[5]Bar-Shalom Y, Campo L. The effect of the common process noise on the two-sensor fused-trackcovariance [J]. EEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 1986, 22(6): 803–805.（期刊）[6]Beugnon C, Singh T, Linas J, Saha R K. Adaptive track fusion in a multisensor environment [C]. InProceedings of the ISIF, Paris, 2000: 24-3l.（论文集）[7]李辉, 程垮, 张安, 沈莹. 基于反馈结构的多传感器自适应航迹融合算法[J].计算机学报,2006,29(12):2232~2237. [Li Hui, Cheng Kua, Zhang An, Shen Ying. Adaptive Algorithm for Multisensor Track Fusion with Feedback Architecture [J]. Chinese Journal of Computers, 2006, 29(12): 2232 ~ 2237 (in Chinese).]（期刊）可以将以下任意一个任务完成作为作业：1、将SF算法、WCF算法用Matlab实现，并比较两种算法的性能，撰写一篇论文；（较容易）2、将自适应航迹融合算法用Matlab 实现，并将其与SF 算法和WCF 算法进行比较，撰写一篇论文；（较难）3、将基于反馈结构的自使用航迹融合算法用Matlab 实现，并将其与SF 算法、WCF 算法和自适应航迹融合算法进行比较，撰写一篇论文。

信息融合概述

信息融合概述

四级处理 过程评估
人 机 接 口
数据库管理系统
支持数据库
融合数据库
6
3.1 JDL数据融合功能模型（实际应用标准）
○目标评估 数据配准、数据关联、目标位置和运动学、属性参数、身份
估计，用于提供辅助决策信息。
○态势评估 在军事上指评价实体之间相互关系，主要包括态势抽象和态
势评定。
○影响评估 将当前态势映射到未来，对参与者设想或预测行为的影响进
检测与估计 传感器控制/反馈信息
传感器1 传感器2
预处理 预处理
多目标 跟踪器
多目标 跟踪器
… …
传感器N
预处理
多目标 跟踪器
融合中心
坐
标
航
转
迹
换
与
、
航
数
迹
据
相
对
关
正
目
标
航 迹
状 态
合
成
21
（3） 混合式融合结构
检测与估计 传感器控制/反馈信息
传感器1 传感器2
预处理 预处理
多目标 跟踪器
多目标 跟踪器
… …
传感器N
预处理
多目标 跟踪器
融合中心
坐
标
航
转
迹
换
与
、
航
数
迹
据
相
对
关
正
多路器
选择与 合并
复目 合标 滤状 波态 、 综 合 跟 踪
22
（4）多级式融合结构
分级融合结构中，各局部节点可以同时或分别是集中式、分布式 或混合式的融合中心，系统的融合节点再次对各局部节点传送来 的航迹进行相关和合成。

融合跟踪PPT课件

融合跟踪PPT课件
第13页/共44页
去偏转换卡尔曼滤波方法
我们用如下的离散形式来描述线性定长多传感器组合系统： X (k 1) Φ(k)X (k) Γ (k)W (k)
（4-35）
其中：Φ(k) 是系统状态的一步转移矩阵；X (k) 是系统的状态变量；Γ (k) 是系统
噪声矩阵；W (k) 是零均值白噪声序列，且满足 E[W (k)W T ( j)] Q(k)kj 。
E vi (k)vTj ( j) 0， (i j)
（4-18）
根据伪序贯滤波方法的中心思想， 系统首先对一个传感器的量测数据进行 滤波，即
^
x
B ,1
(k
|
k)
^
x
B,1
(k
|
k
1)
K
B,1
(k
)z1
(k)
H1
(k)
^
x(k
|
k
1)
KB,1(k) P(k | k 1)H1T (k) H1(k)P(k | k 1)H1T (k) R1(k) 1
w(k) 为状态扰动噪声， vi (k) 为第 i 个传感器的量测误差，且 w(k) 与 vi (k) 均为均
值为零的高斯白噪声，相对应的协方差矩阵分别为 Q(k) 与 Ri (k) 。
第2页/共44页
假设状态扰动噪声 w(k) 与传感器量测噪声 vi (k) 之间是相互独立的，也就是
满足：
E w(k)wT (l) Q(k)kl E w(k)viT (l) 0
，
X
1
[x
x]'， X 2 [y
y]' ，为状态变量；、G 分
别为状态转移系数矩阵； Z p [rm m ]' ；其中的 h() 为非线性函数；W 为过程
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对融合以后的航迹状态和协方差进行计算，实 现航迹更新。
17
说明
^
^
▪ 1）假定两条航迹i和j，分别有状态估计 x i 、 x j
误差协方差 P i 、P j ，互协方差矩阵 Pij PjTi
^
▪ 2）估计融合问题：寻找最优的估计 x 和误差协
方差矩阵P。
18
▪ 3）传感器到传感器融合结构中，被融合的两条航 迹均应来自两个不同的传感器；
迹／观测和航迹；
13
▪ 4）传感器航迹估计和系统航迹估计均包括以前送 过来的传感器航迹估计。
▪ 5）信息图流程中，只要由观测／点迹到融合节点 存在多个路径，就存在与该信息源的相关。
14
2、由公共过程噪声而产生的相关估计误差
▪ 公共过程噪声形成原因： 传感器航迹与传感器航迹融合过程中，当目标
动态特性不确定时，形成公共的过程噪声。
▪ 3）两个航迹都是传感器航迹，且不存在过程噪声 时，融合算法是最佳，与利用传感器观测直接 融合有同样结果；
▪ 4）融合网络不应该有反馈。
24
一般形式
如果该融合系统是由n个传感器组成的，很容易 将其推广到一般形式。
状态估计：
xˆP(P11xˆ1P21xˆ2 Pn1xˆn)
n
P Pi1xˆi
i1
25
合相对比较简单。
估计看作具有独立误差的观测，跟其他估计融 合。可利用标准的方法，如关联和卡尔曼滤波法进 行航迹融合运算。
2）两条航迹的估计误差间存在相关性问题。
11

1、两条航迹存在先验的公共信息源
12
特点
▪ 1）局部航迹与系统航迹关联的时候往往出现两条 航迹存在先验的公共信息源的情况；
▪ 2）假定航迹已经被送到公共的时间节点； ▪ 3）融合节点包含了预处理的全部信息，即包括点
▪ 4）传感器航迹到系统航迹融合结构中，两条航迹 中一条是系统航迹，另一条是传感器航迹。
19
1、简单航迹融合(SF)
前提： 两条航迹状态估计的互协方差可忽略，即
Pij Pji 0
20
系统状态估计：
xˆPj(Pi Pj)1xˆi Pi(Pi Pj)1xˆj P(Pi1xˆi Pj1xˆj)
系统误差协方差：
每个传感器估计的权值
Wki PPi1
误差协方差：
P(P11 P21 Pn1)1
n
( Pi1)1
i1
26
2、协方差加权航迹融合(WCF)
前提：两条航迹估计的互协方差不能忽略，即
Pij Pji 0
27
两个传感器i和j的两个估计之差用下式表示：
dij xˆi xˆj
则dij的协方差矩阵：
E{dijdiTj}E{x(ˆi xˆj)(xˆi xˆj)T} Pi Pj PijPji
▪ 2）能控制公共过程噪声； ▪ 3）需计算互协方差矩阵；
31
▪ 4）对线性时不变系统，互协方差可以脱机计算； ▪ 5）需要卡尔曼滤波器增益和观测矩阵的全部历
史，必须把它们送往融合中心。
32
3、自适应航迹融合
式中，Pij=PTji为两个估计的互协方差。
28
系统状态估计
x ˆ x ˆ i ( P i P i) jP i( P j P i jP j) i 1 ( x ˆ j x ˆ i)
系统误差协方差
P P j ( P i P i) jP i( P j P i jP j) i 1 ( P i P j) i
4
特点
▪ 1）不同传感器的局部航迹在公共时间上在融合节 点进行关联、融合形成系统航迹；
▪ 2）该结构在航迹融合过程中没有利用前一时刻的 系统航迹的状态估计；
5
▪ 3）结构不涉及相关估计误差的问题，是一个无存 储运算；
▪ 4）关联和航迹估计误差并不由一个时刻传送到下 一个时刻；
6
▪ 5）运算简单，不考虑信息去相关的问题； ▪ 6）由于没有利用系统航迹融合结果的先验信息，
9
▪ 4）必须面对相关估计误差的问题；
图中，A点的局部航迹与在B点的系统航迹存在 相关误差，因为它们都与C点的信息有关。
实际工作中，系统航迹中的任何误差，由于过去 的关联或融合处理误差，都会影响未来的融合性 能。必须采用去相关算法消除相关误差。
10
二、航迹融合中的相关估计误差问题
出现形式： 1）两个被融合航迹的估计误差是不相关的，融
第十二讲 航迹融合估计
主要内容
1、航迹融合结构 2、航迹融合中的相关估计误差问题 3、航迹状态估计融合
2
一、航迹融合结构
1、局部航迹与局部航迹融合结构（传感器航迹 与传感器航迹融合结构）
2、局部航迹与系统航迹融合结构
3
1、局部航迹与局部航迹融合
图中上一行和下一行的圆圈表示两个局部传感 器的跟踪外推节点，中间一行的圆圈表示融合中心 的融合节点。由左到右表示时问前进的方向。
P P i(P i P j) 1 P j (P i 1 P j 1 ) 1
21
假定
则有
其相互关系见图
22
10 0
P1
0 2
2 0
P2
0 10
5/3 0
P
0 5/ 3
P2
P1
P
互协方差为0时P与P1和P2的关系
23
应用特点
▪ 1）实现简单，广泛采用；
▪ 2）估计误差相关时，是准最佳；
29
当采用卡尔曼滤波器作为估计器的时候，其中的互协方差 Pij和Pji可以由下式求出:
Pij(k)=(I-KH)(ΦPij(k-1)ΦT+Q)(I-KH)T
其中，K是卡尔曼滤波器增益，Φ是状态转移矩阵，Q是噪 声协方差矩阵，H是观测矩阵。 这种方法只是在最大似然意义 下是最佳的。
30
应用特点
▪ 1）忽略互协方差时，协方差加权融合就退化为简 单融合；
15
作用： 公共过程噪声使来自两传感器航迹的测量不独
立，导致来自两个传感器的估计误差不独立。 在对航迹进行关联以及在对已关联上的状态进
行组合时，必须考虑相关的估计误差。
16
三、航迹状态估计融合
▪ 航迹融合的主要内容： 航迹关联、航迹状态估计与融合协方差计算
航迹关联说明两航迹以较大的概率来自同一目 标，然后对已关联上的航迹按一定准则进行合并， 形成系统航迹；
性能可能不如局部航迹与系统航迹融合结构。
7
2、局部航迹与系统航迹的融合
8
特点
▪ 1）只要融合中心节点收到一组局部航迹，融合算 法就把前一时刻的系统航迹的状态外推到接受 局部航迹的时刻；
▪ 2）与新收到的局部航迹进行关联和融合，得到当 前的系统航迹的状态估计，形成系统航迹；
▪ 3）收到另一组局部航迹时，重复以上过程；