信息融合绪论
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1.多源信息融合技术的起源发展与研究应用1.1多源信息融合的概念多源信息融合(multi-source information fusion)亦称多传感器信息融合,是一门新兴边缘学科。
多源的含义是广义的,包含多种信息源如传感器、环境信息匹配、数据库及人类掌握的信息等,信息融合最初的定义是数据融合,但随着信息技术的发展,系统信息的外延不断扩大,已经远远超出了数据的简单含义,包括了有形的数据、图像、音频、符号和无形的模型、估计、评价等,故学术界、技术界均认为使用信息融合更能代表其含义。
多源信息融合的优势可以表现在密集性、有效性、互补性、冗余性、实时性、低成本性、高适应性等多个方面。
1.2多源信息融合技术的起源与发展这一概念是在20世纪70年代提出的。
当时新一代作战系统中依靠单一传感器提供信息已无法满足作战需要,必须运用多传感器集成来提供多种观测数据,通过优化综合处理提供相对准确的战场信息,从而更好地把握战场态势。
在多传感器系统中,由于信息表现形式的多样性,信息数量的巨大性,信息关系的复杂性,以及要求信息处理的及时性,都已大大超出了人脑的信息综合处理能力,所以多传感器数据融合(Multi-sensorData Fusion简称 MSDF)便迅速发展起来。
20多年来,MSDF技术在现代 C3I(指挥、控制、通信与情报 Command,Control, Communication and Intelligence)系统中和各种武器平台得到了广泛的应用[3],在工业、农业、航空航天、目标跟踪和惯性导航等民用领域也得到了普遍关注。
国外对信息融合技术的研究起步较早。
第二次世界大战末期,高炮火控系统开始同时使用了雷达和光学传感器,这有效地提高了高炮系统的瞄准精度,也大大提高了抗恶劣气象、抗干扰能力。
现代信息融合概念70 年代初开始萌芽.最初主要在多种雷达同时运用的条件下执行同类传感器信息融合处理,以后逐渐扩展。
70 年代末期开始引入电子战、ESM 系统,引起人们高度重视。
浅析信息融合技术及应用近年来,由于信息融合技术充分利用多源数据的互补性和电子计算机的高速运算和智能,提高了信息处理结果的质量而受到广泛的关注。
信息融合是数学、军事科学、计算机科学、自动控制理论、人工智能、通信技术、管理科学等多种学科的交叉和具体运用。
随着应用系统逐渐扩大,所需的功能也越来越复杂,使用的传感器种类也相应增多。
原先的单一传感器检测技术已不能满足要求,多传感器融合技术应运而生。
多传感器融合技术就是对同一检测对象,利用各种传感器检测的信息和不同的处理方法以获得该对象的全面检测信息,从而提高检测精度和可靠性。
在多传感器系统中,信息表现为多样性、复杂性以及大容量,信息处理不同于单一的传感检测处理技术,多传感器信息融合技术已成为当前的一个重要研究领域。
1.信息融合技术的基本理论1.1 信息融合的定义和基本原理定义: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而进行的信息处理过程。
基本原理:充分利用多个传感器资源,通过对传感器及其观测信息的合理支配和使用,把多传感器在空间或时间上可冗余或互补信息,依据某种准则来进行组合,以获得被测对象的一致性解释或描述。
将信息融合划分成如下几个过程:对准、相关、滤波、识别和威胁评估及态势评估。
图1 多传感器信息融合处理模型多传感器信息融合与单传感器信号处理相比,单传感器信号处理是对人脑信息处理的一种低水平模仿,不能像多传感器信息融合那样有效的利用更多的信息资源,而多传感器信息融合可以更大程度地获得被测目标和环境的信息量。
多传感器信息融合与经典信号处理方法之间也存在本质的区别,关键在于数据融合所处理的多传感器信息具有更复杂的形式,而且可以在不同的信息层次上出现。
1.2 信息融合的分类和结构分类:(1)组合由多个传感器组合成平行或互补方式来获得多组数据输出的一种处理方法,是一种最基本的方式,涉及的问题有输出方式的协调、综合以及传感器的选择。
多源信息融合综述多源信息融合是指将来自不同来源的多种类型的信息进行集成、分析和推理,从而提供更为全面和准确的信息分析和判断能力。
这项技术是现代情报技术领域中的研究热点之一,也是决策支持、情报分析和资源管理等领域的重要方法和手段。
多源信息融合在情报分析中的应用已经普及,而且在多个领域也得到广泛的应用,如环境监测、航空航天、医疗保健等。
多源信息融合的目标是为不同的应用目标提供更全面、更准确和更及时的信息,为决策者提供更高效、更全面的支持。
多源信息融合主要涉及以下内容:1.信息采集:多源信息融合的前提是多种信息的采集。
信息采集过程是多源信息融合的重要环节,强调从各种渠道获取各种数据。
2.数据融合:在多源信息融合中,数据融合是将从不同来源收集的数据整合在一起,形成更完整和准确的数据集的过程。
融合可以包括数据清理、数据转换、数据集成和数据匹配等过程。
3.信息分析:信息分析是多源信息融合中重要的一环,需要根据信息分析目的,从大量的数据中提取有用的信息,进行分析。
信息分析可以帮助决策者快速评估多个方案或处理复杂的问题。
4.决策支持:多源信息融合对决策支持具有重要的作用。
对于复杂问题的决策,多源信息融合能提供多方面的信息和判断,帮助决策者做出更好的决策。
在多源信息融合中,大量的数据和信息需要及时、准确的处理,往往需要依靠现代情报技术和工具。
现在各种IT技术都可以用于信息融合,如数据挖掘、机器学习、人工智能等等。
多源信息融合技术的发展是一个不断深入和扩展的过程。
随着科学技术的进步和进一步的研究,多源信息融合技术将会在更广泛的领域中得到应用,通过更高效、更完善的多源信息融合技术为社会发展和国家安全做出更大的贡献。
信息融合技术与应用随着科技的不断进步,信息融合技术在各个领域得到了广泛的应用。
信息融合技术是指将多源异构的信息进行整合、分析和利用的一种技术手段,通过对不同类型、不同来源的信息进行有效融合,可以提高信息的价值和利用效率。
本文将从信息融合技术的概念入手,探讨其在实际应用中的重要性和具体应用情况。
信息融合技术的概念是指将来自不同传感器、不同网络、不同平台的信息进行整合和分析,从而得到更全面、更准确、更可靠的信息结果。
信息融合技术的核心在于如何有效地将多源异构的信息进行整合和分析,以提供更有价值的信息支持。
信息融合技术主要包括数据融合、特征融合和决策融合三个层次。
数据融合是指将来自不同传感器或不同平台的原始数据进行整合,形成一个完整的数据集。
在传感器网络中,由于传感器的数量众多且分布广泛,不同传感器所采集到的数据具有不同的特点和精度。
因此,通过数据融合技术可以将不同传感器的数据整合在一起,提高数据的可靠性和准确性。
特征融合是指将来自不同传感器或不同平台的特征信息进行整合,形成一个更全面、更准确的特征集。
在目标识别、图像处理等领域,不同传感器或不同平台所提取的特征具有不同的表达能力和辨识度。
通过特征融合技术可以将不同特征信息进行整合,提高目标识别和图像处理的准确性和鲁棒性。
决策融合是指将来自不同传感器或不同平台的决策结果进行整合,形成一个更可靠、更准确的决策结果。
在智能交通、环境监测等领域,不同传感器或不同平台所提供的决策结果可能存在差异和不确定性。
通过决策融合技术可以将不同决策结果进行整合,提高决策的可信度和准确性。
信息融合技术在各个领域都得到了广泛的应用。
在智能交通领域,通过融合来自不同传感器的车辆信息和道路信息,可以实现车辆的实时监控和交通流量的预测,提高交通管理的效率和交通安全性。
在环境监测领域,通过融合来自不同传感器的空气质量、水质监测数据,可以实现对环境污染的及时监测和预警,保障人民群众的生活质量。
信息融合技术1引言融合(Fusion)的概念开始出现于70年代初期,当时称之为多源相关、多源合成、多传感器混合或数据融合(Data Fusion),现在多称之为信息融合(Information Fusion)或数据融合。
融合就是指采集并集成各种信息源、多媒体与多格式信息,从而生成完整、准确、及时与有效的综合信息过程。
数据融合技术结合多传感器的数据与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。
经过融合的多传感器信息具有以下特征:信息的冗余性、互补性、协同性、实时性以及低成本性。
多传感器信息融合与经典信号处理方法之间存在本质的区别,其关键在于信息融合所处理的多传感器信息具有更为复杂的形式,而且可以在不同的信息层次上出现。
2信息融合的结构模型由于信息融合研究内容的广泛性与多样性,目前还没有统一的关于融合过程的分类。
2、1按照信息表征层次的分类系统的信息融合相对于信息表征的层次相应分为三类:数据层融合、特征层融合与决策层融合。
数据层融合通常用于多源图像复合、图像分折与理解等方面,采用经典的检测与估计方法。
特征层融合可划分为两大类:一类就是目标状态信息融合,目标跟踪领域的大体方法都可以修改为多传感器目标跟踪方法;另一类就是目标特性融合,它实质上就是模式识别问题,具体的融合方法仍就是模式识别的相应技术。
决策层融合就是指不同类型的传感器观测同一个目标,每个传感器在本地完成处理,其中包括顶处理、特征抽取、识别或判决,以建立对所观察目标的初步结论。
然后通过关联处理、决策层触合判决,最终获得联合推断结果。
2、2JDL模型(Joint Directors of Laboratories, JDL)与λ-JDL模型该模型将融合过程分为四个阶段:信源处理,第一层处理(即目标提取)、第二层处理(即态势提取)、第三层提取(即威胁提取)与第四层提取(即过程提取)。
模型中的每一个模块都可以有层次地进一步分割,并且可以采用不同的方法来实现它们。
信息融会技巧1引言融会(Fusion)的概念开端消失于70年月初期,当时称之为多源相干.多源合成.多传感器混杂或数据融会(Data Fusion),如今多称之为信息融会(Information Fusion)或数据融会.融会是指收集并集成各类信息源.多媒体和多格局信息,从而生成完全.精确.及时和有用的分解信息进程.数据融会技巧结合多传感器的数据和帮助数据库的相干信息以获得比单个传感器更精确.更明白的推理成果.经由融会的多传感器信息具有以下特点:信息的冗余性.互补性.协同性.及时性以及低成赋性.多传感器信息融会与经典旌旗灯号处理办法之间消失本质的差别,其症结在于信息融会所处理的多传感器信息具有更为庞杂的情势,并且可以在不合的信息层次上消失.2信息融会的构造模子因为信息融会研究内容的普遍性和多样性,今朝还没有同一的关于融会进程的分类.2.1按照信息表征层次的分类体系的信息融会相对于信息表征的层次响应分为三类:数据层融会.特点层融会和决议计划层融会.数据层融会通经常应用于多源图像复合.图像分折与懂得等方面,采取经典的检测和估量办法.特点层融会可划分为两大类:一类是目标状况信息融会,目标跟踪范畴的大体办法都可以修正为多传感器目标跟踪办法;另一类是目标特点融会,它本质上是模式辨认问题,具体的融会办法仍是模式识此外响应技巧.决议计划层融会是指不合类型的传感器不雅测同一个目标,每个传感器在当地完成处理,个中包含顶处理.特点抽取.辨认或判决,以树立对所不雅察目标的初步结论.然后经由过程联系关系处理.决议计划层触合判决,最终获得结合揣摸成果.2.2JDL模子 (Joint Directors of Laboratories, JDL)和λ-JDL模子该模子将融会进程分为四个阶段:信源处理,第一层处理(即目标提取).第二层处理(即态势提取).第三层提取(即威逼提取)和第四层提取(即进程提取).模子中的每一个模块都可以有层次地进一步朋分,并且可以采取不合的办法来实现它们.λ-JDL模子为JDL模子的简化,把0层包含进了1层,4层融入其他各层中.2.3按照数据流融会的地位进行分类多传感器融会体系中的一个症结问题是在何处对数据流进行融会.按照融会地位的不合可以将融会构造分为以下三种类型:分散式融会.散布式多传感器融会和无中间融会构造.对于特定的信息融会应用不成能找到一种最优的融会构造,构造的选择必须分解斟酌盘算资本.可用的通讯带宽.精度请求.传感器才能等3信息融会的典范办法数据融会技巧分解了多种传统的学科,包含:数字旌旗灯号处理,统计估算,掌握理论,人工智能和经典数字办法.融会办法研究的内容是与信息融会有关的算法.比较典范的融会办法有:加权平均.卡尔曼滤波.贝叶斯估量.统计决议计划理论.D-S证据推理.隐约推理.小波变换和神经收集技巧.加权平均办法是对一组冗余的原始传感数据进行加权平均处理,处理的成果作为最后融会的成果.卡尔曼滤波是用测量模子的统计特点递推决议最优融会数据的估量.贝叶斯估量理论是将多传感器作为不合的贝叶斯估量器,由他们构成一个决议计划体系,然后应用某一种决议计划规矩来选择对被测对象的最佳假设估量.在D-S证据推理中,每一个传感器相当于一个证据体,多传感器信息融会本质就是在同一辨别框架下,将不合特点的证据体归并成一个新的证据体的进程.这种办法请求所应用的根据必须互相自力.隐约推理应用隐约聚集和附属函数来暗示不肯定性推理.该办法应用隐约聚集的常识经由过程分解斟酌客不雅证据与人的主不雅评判,将主客不雅之间的信息进行最佳的匹配,由此获得问题的最优解.人工神经收集具有散布式存储和并行处理方法.自组织和自进修的功效以及很强的容错性和鲁棒性等长处.将神经收集用于多传感器信息融会技巧,起首要根据体系的请求以及传感器的特色选择适合的神经收集模子,然后再对树立的神经收集体系进行离线进修.肯定收集的联接权值和联接构造,最后把得到的收集用于现实的信息融会当中.小波剖析具有优越的旌旗灯号时域局部化特点,能处理旌旗灯号的局部特点信息.将小波剖析引入遥感数据融会,是今朝正在摸索的课题之一.因为处理对象和处理进程的庞杂性,并且每种办法都有本身的实用规模,今朝还没有一套体系的办法可以很好地解决多传感器融会中消失的所有问题.比较幻想的解决计划就是多种融会办法的分解应用.4典范应用多传感器信息融会在军事.工业.医学.交通和金触等范畴也有着十分普遍的应用远景.下面介绍多传感器信息融会在几个特定范畴的应用,重要有:旌旗灯号检测.跟踪.机械人导航.图像融会等.对于旌旗灯号检测,多采取并行或串行的构造.并用Nyman- Pearson准则或贝叶斯公式得到最优化的决议计划规矩.对于目标跟踪的融会包含两个重要的操纵:估量和联系关系.散布式跟踪问题的两个重要办法是结合概率的数据联系关系和多假设跟踪.机械人导航所采取的重要办法有:卡尔曼滤波.基于规矩的技巧.基于行动的算法以及从信息论中借鉴的办法(D-S推理.摸糊逻辑和神经收集).图像融会的目标是应用多传感器供给的关于同一场景的多幅图像得到这个场景的完全懂得,不但是在地位和几何上,更重要的是从语义上的说明.采取的对象有:贝叶斯框架下的概率论.隐约集理论.证据理论.马尔可夫随机场以及和其它范畴(如人工智能)相结合的办法.图像融会中的难点是若何树立一个适合的模子,即若何从图像信息中查找估量的前提概率.隐约附属度函数和信赖度函数.具体的应用包含:图像定位.图像回复复兴.图像说明.图像朋分等.5成长偏向固然信息融会的应用研究已是如斯普遍,但至今仍未形成根本的理论框架和有用的广义融会模子及算法.正在进行的研究有新算法的形成.己有算法的改良以及若何分解这些技巧以形成同一的构造用于多样的信息融会应用.树立融会体系的症结技巧和难点是若何获得靠得住的附属度和根本概率赋值等.别的,信息融会学科一向缺乏对算法的严厉的测试或评价,以及如安在理论和应用之间进行转换.数据融会集团须要应用高尺度的算法.测试和评估准则.尺度测试的产生和适于现实应用的技巧的体系评价.交叉学科的交换和研究将进一步促进信息融会技巧的成长,人工智能和神经收集办法将持续成为信息融会研究的热门.神经收集会在目标辨认和鲁棒多传感器体系两个范畴里施展重要的感化.参考文献[1] Lambert, D.A.; Grand challenges of information fusion. Information Fusion, 2003. Proceedings ofthe Sixth International Conference of Volume 1,2003 Page(s):213 - 220.[2] 王莉.多传感器信息融会构造及其实现. 中国航空学会航空机载财产及技巧成长研究会,2002,09.[3] 黄心汉.自立体系多传感器融会构造浅析. “面向新世纪中国机械人财产化成长论坛”大会.2000,08.。
多源信息融合理论与技术发展在当今信息爆炸的时代,我们面临着海量的数据和多样的信息来源。
如何有效地整合和利用这些多源信息,成为了一个重要的研究课题。
多源信息融合理论与技术应运而生,为解决这一难题提供了有力的支持。
多源信息融合,简单来说,就是将来自多个不同来源、不同类型、不同格式的信息进行综合处理和分析,以获取更全面、更准确、更有用的信息。
这一概念广泛应用于众多领域,如军事、医疗、交通、气象等。
在军事领域,多源信息融合发挥着至关重要的作用。
战场上,各种传感器收集到的情报包括雷达信号、卫星图像、无人机拍摄的视频等。
这些信息来源多样、复杂且往往存在误差和不确定性。
通过多源信息融合技术,可以将这些分散的信息整合起来,进行目标识别、态势评估和威胁分析,为军事决策提供准确的依据,大大提高作战效能。
医疗领域也是多源信息融合的重要应用场景。
患者的病历、检查报告、影像资料等都是宝贵的信息源。
医生在诊断和治疗过程中,需要综合考虑这些多源信息,做出准确的判断。
例如,通过融合患者的基因检测数据、临床表现和影像学检查结果,能够更精准地诊断疾病,制定个性化的治疗方案。
交通领域同样离不开多源信息融合。
交通监控摄像头、传感器、GPS 数据等为交通管理提供了丰富的信息。
融合这些信息可以实现实时交通流量监测、交通事故预警、智能交通调度等功能,有效缓解交通拥堵,提高交通安全水平。
多源信息融合技术的实现并非易事,它涉及到多个关键环节和技术难点。
首先是信息的预处理。
由于不同来源的信息可能存在格式不一致、噪声干扰等问题,需要进行数据清洗、转换和校准,以确保信息的质量和可用性。
其次是特征提取与选择。
从海量的原始信息中提取出有代表性的特征,并选择对融合结果有重要影响的特征,是提高融合效果的关键。
这需要对不同类型的信息有深入的理解和分析能力。
融合算法的选择也是一个重要的问题。
常见的融合算法包括加权平均法、卡尔曼滤波法、贝叶斯估计法等。
不同的算法适用于不同的场景和数据特点,需要根据具体情况进行选择和优化。
多传感器信息融合及其应用综述一、本文概述随着科技的不断发展,传感器技术已广泛应用于各个领域,如工业自动化、环境监测、航空航天、智能交通等。
这些传感器可以捕获各种物理量,如温度、湿度、压力、光强、声音、图像等,为人们的生产和生活提供了极大的便利。
然而,单一传感器往往难以满足复杂环境下对信息全面性和准确性的需求,因此,多传感器信息融合技术应运而生。
多传感器信息融合,即利用计算机技术对来自多个传感器的信息进行处理,提取有用的特征信息,并消除冗余和矛盾信息,最终形成对环境的全面、准确描述。
这种技术能够充分利用各传感器之间的互补性,提高信息的利用率和可靠性,为决策提供更为全面、准确的依据。
本文旨在对多传感器信息融合技术及其应用进行综述。
将介绍多传感器信息融合的基本原理和方法,包括数据预处理、特征提取、信息融合等步骤。
将重点介绍多传感器信息融合在各个领域中的应用案例,如工业自动化中的设备故障诊断、环境监测中的空气质量预测、航空航天中的目标识别与跟踪等。
将探讨多传感器信息融合技术面临的挑战和未来的发展趋势,以期为相关领域的研究和实践提供参考和借鉴。
二、多传感器信息融合的基本原理多传感器信息融合,又称为多源信息融合或多传感器数据融合,是一种将来自多个传感器或信息源的数据和信息进行集成、处理、分析和利用的技术。
其基本原理在于通过一定的算法和策略,将多个传感器提供的关于同一目标或现象的不完整、冗余或互补的信息进行联合处理,从而生成更为准确、全面和可靠的信息描述。
多传感器信息融合的基本原理主要包括三个层次:数据层融合、特征层融合和决策层融合。
数据层融合:也称为像素级融合,是在最底层的数据级别上进行的融合。
它直接对原始传感器数据进行操作,如图像数据的像素值、声音信号的波形等。
数据层融合能够最大限度地保留原始信息,但处理的数据量大,对传感器数据的同步性和配准精度要求高。
特征层融合:是在数据的中间层次进行的,即对提取出的特征信息(如目标的边缘、形状、速度等)进行融合。
多源信息融合随着信息技术的迅速发展,我们生活的每个领域都在不断地产生着大量的数据,这些数据涉及到通信、交通、商业、医疗、社交网络、政府等方方面面。
而这些数据通常来自于不同的数据源,包括传感器、社交媒体、市场报告、卫星图像等等,它们拥有着各自不同的特征、不同的数据格式、不同的数据质量等各种复杂的特征。
在这么多的数据中,如何将这些不同源的数据进行有效的融合,以提升数据的精度、可靠性和实用性,是我们亟需解决的问题。
多源信息融合是一种将来自于不同源的信息进行集成,以提高信息的质量、精度和决策效果的技术。
其核心内容包括数据融合、信息融合、模型融合和决策融合等。
其中,数据融合是将不同来源、不同时间、不同空间和不同尺度的数据进行组合,生成更完整、更准确、更可靠的数据。
而信息融合则是将多个数据源中的信息进行提取、转换、整合和推理,生成更高层次、更有意义、更可理解的信息。
模型融合则考虑多个模型之间的协作,并融合它们的结果以达到更好的效果,而决策融合则将多个决策结果进行综合,形成更优化的决策。
多源信息融合技术在许多领域都有着广泛的应用。
例如,在地球环境监测领域,通过融合多种传感器数据、卫星图像和大气动力学模型,可以预测天气,预防自然灾害。
在军事领域,通过融合多源信息,包括地面传感器、空中无人机、卫星影像和社交媒体等,可以及时地了解敌情,进行情报分析。
在医疗领域,通过融合多种医学图像和各种生化指标,可以提高诊断的准确性和治疗效果。
在金融领域,通过融合多个市场报告、交易数据和新闻信息等,可以精准地进行风险评估,科学地支持金融投资。
在多源信息融合技术中,数据质量的问题是不可忽视的。
不同的数据源质量各异,而且可能存在着数据误差、遗漏等问题。
因此,多源信息融合技术需要能够在数据中识别和补偿这些误差,以最大限度地提高融合结果的准确性和可靠性。
此外,需要考虑如何在融合过程中处理数据的异质性和多样性,包括不同数据类型、不同数据格式和不同数据来源等问题,以确保在融合过程中不会丢失或破坏有用的信息。
多传感器信息融合技术综述内容摘要:多传感器信息融合技术是一门新兴学科,它的理论和方法已被应用到许多研究领域。
本文主要对多传感器信息融合的模型与结构、信息融合的主要技术和方法、信息融合理论体系以及信息融合技术的应用等内容进行了概要介绍和展开了综述。
关键词:多传感器;信息融合;综述随着传感器技术、数据处理技术、计算机技术、网络通讯技术、人工智能技术和并行计算的软硬件技术等相关技术的发展,多传感器信息融合技术已受到了广泛关注。
多传感器信息融合是20 世纪80 年代出现的一门新兴学科,它首先广泛地应用于军事领域,如海上监视、空-空和地-空防御、战场情报、监视和获取目标及战略预警等,随着科学技术的进步,多传感器信息融合至今已形成和发展成为一门信息综合处理的专门技术,并很快推广应用到工业机器人、智能检测、自动控制、交通管理和医疗诊断等多种领域。
我国从20 世纪90 年代也开始了多传感器信息融合技术的研究和开发工作,并在工程上开展了多传感器识别、定位等同类信息融合的应用系统的开发,现在多传感器信息融合技术越来越受到人们的普遍关注。
1 多传感器信息融合的概念在信息融合领域,人们经常提及“多传感器融合” (multi-sensor fusion )、“数据融合”( data fusion )和“信息融合” ( information fusion )。
实际上它们是有差别的,现在普遍的看法是,多传感器融合包含的内容比较具体和狭窄,至于信息融合和数据融合,有一些学者认为数据融合包含了信息融合,还有一些学者认为信息融合包含了数据融合,而更多的学者把信息融合与数据融合的当作同一概念看待,在不影响应用的前提下,二种提法都是可以的。
因此本文统一使用信息融合这一提法。
信息融合有多种定义方式,作者认为比较确切的概念为: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。
信息融合优质课教案--【教学参考】一、教学目标1. 让学生了解信息融合的概念和应用领域。
2. 培养学生运用信息融合技术解决问题的能力。
3. 提高学生对信息融合技术的兴趣和认识。
二、教学内容1. 信息融合的概念与分类2. 信息融合的应用领域3. 信息融合技术的基本原理4. 信息融合技术的应用案例5. 信息融合技术的发展趋势三、教学方法1. 讲授法:讲解信息融合的概念、分类、应用领域和发展趋势。
2. 案例分析法:分析信息融合技术的应用案例,让学生了解信息融合技术的实际应用。
3. 讨论法:引导学生探讨信息融合技术的未来发展及其对生活的影响。
四、教学准备1. 课件:制作关于信息融合的概念、分类、应用领域和发展趋势的课件。
2. 案例素材:收集信息融合技术的应用案例,如智能交通、无人机等领域。
3. 讨论话题:设定关于信息融合技术未来发展的讨论话题。
五、教学过程1. 导入:简要介绍信息融合的概念,激发学生的兴趣。
2. 讲解:详细讲解信息融合的分类、应用领域和发展趋势。
3. 案例分析:分析信息融合技术的应用案例,让学生了解其在我国各领域的应用现状。
4. 课堂讨论:组织学生就信息融合技术的未来发展进行讨论,引导学生思考。
5. 总结:对本节课的内容进行总结,强调信息融合技术的重要性。
6. 作业布置:布置与信息融合技术相关的课后作业,巩固所学知识。
六、教学评估1. 课堂问答:通过提问方式检查学生对信息融合概念和应用领域的理解。
3. 课堂讨论:评估学生在讨论中的参与程度和思考问题的深度。
七、教学拓展1. 组织学生参观相关企业或研究机构,了解信息融合技术的实际应用。
2. 邀请行业专家进行讲座,分享信息融合技术在前沿领域的最新动态。
3. 开展课后项目实践,让学生分组完成信息融合技术相关项目,提高学生的实际操作能力。
八、教学反馈1. 学生反馈:收集学生对课堂教学的意见和建议,以改进教学方法。
2. 同行评价:邀请其他教师对课堂教学进行评价,提出改进意见。
电子信息系统中的信息融合技术在当今数字化、信息化的时代,电子信息系统在各个领域发挥着至关重要的作用。
从智能家居到航空航天,从医疗诊断到智能交通,几乎所有的现代技术应用都依赖于高效、准确的电子信息系统。
而在这些系统中,信息融合技术正逐渐成为一项关键的支撑技术,它能够将来自多个数据源的信息进行综合处理和分析,为决策提供更全面、更准确的依据。
信息融合技术,简单来说,就是把来自不同渠道、不同形式、不同精度的信息进行有机整合和综合分析的过程。
想象一下,我们有一个智能交通系统,它需要收集来自摄像头、传感器、GPS 设备等多种设备的信息。
摄像头可以提供车辆的图像,传感器可以检测车辆的速度和重量,GPS 设备可以确定车辆的位置。
如果这些信息各自为政,那么对于交通管理和决策来说,价值是有限的。
但通过信息融合技术,将这些信息整合起来,就能够全面了解交通状况,比如某一路段的车流量、车辆的行驶状态、是否存在拥堵等,从而实现更精准的交通调控。
信息融合技术的实现并非一蹴而就,它需要经历多个步骤。
首先是信息的采集,这就如同为一场盛宴准备食材,需要确保采集到的信息全面、准确、及时。
然后是信息的预处理,这类似于对食材进行初步的清洗和整理,去除噪声、错误和冗余的信息,为后续的处理打下基础。
接下来是信息的融合,这是整个过程的核心环节,就像厨师将各种食材巧妙地搭配在一起,通过各种算法和模型,将不同来源的信息进行整合和关联。
最后是信息的决策和应用,根据融合后的信息做出决策,比如控制交通信号灯、调整航班航线等。
在信息融合的过程中,有多种方法和技术可供选择。
其中,基于概率统计的方法是比较常见的一种。
比如贝叶斯估计,它通过先验概率和新的观测数据来更新后验概率,从而实现信息的融合和更新。
另外,还有基于模糊逻辑的方法。
模糊逻辑可以处理不确定性和不精确性的信息,将模糊的概念转化为可计算的数值,从而实现信息的融合。
神经网络也是一种常用的技术,它通过模拟人脑的神经元网络结构,对输入的信息进行学习和处理,能够自动提取信息中的特征和模式,实现高效的信息融合。
信息融合绪论1.多源信息融合技术产生的背景,该如何定义?背景(1)关于多源信息融合的研究最早可追溯到第二次世界大战末期,当时出现了一个使用雷达、光学和测距装置、综合利用雷达和光学两种信息的系统,但此时,多源信息融合并未成为独立学科.(2)真正的多源信息融合理论和技术研究始于1973年美国开展的多声呐信号融合系统研究,随后开发的战场管理和目标检测系统,进一步证实了信息融合的可行性和有效性,促进了多源信息融合的形成和发展。
(3)20世纪70年代末,多源信息融合开始出现在各种技术文献中,到目前为止,多源信息融合逐渐作为一门独立学科应用于军事指挥自动化系统、战略预警与防御、多目标跟踪与识别、精确制导武器等军用领域;并逐渐辐射到遥感监测、医学诊断、电子商务、无线通信、工业过程监控、故障诊断等民用领域。
定义被大多数人接受的信息融合定义,是由美国三军组织实验室理事联合会(JDL)提出的:信息融合是一个数据或信息综合过程,用于估计和预测实体状态。
2.与单传感器系统比,多源信息融合的优势有哪些?哪些信源可实现信息融合?单传感器系统的问题:(1)传感器故障会造成量测数据丢失,导致系统瘫痪崩溃(2)空间上仅能覆盖环境中某个特定区域,且只能提供本地事件、问题或属性的量测信息(3)不能获取对象的全部环境特征多源信息融合的优势:(1)增强系统的生存能力---——-量测信息有一定冗余度。
一个不能用,或目标不在此范围,还有另外的传感器可用(2)扩展空间覆盖范围——--——--有多个交叠覆盖的传感器作用区域。
某个传感器可能测到其他的测不到的地方(3)扩展时间覆盖范围——-----—-多个传感器协同作用提高检测概率。
某传感器该时间段不可通用,其他还可(4)提高可信度————-——--多传感器对同一目标或事件加以确认,或一个探测结果有其他传感器确认(5)降低信息模糊度—-—--—--联合信息降低了目标或事件的不确定性(6)增强系统的鲁棒性和可靠性——--—-—-——一个出问题,系统可根据其他信息源提供的信息依然正常工作,有较好容错能力和鲁棒性(7)提高探测性能———----——对多个信源的信息融合,取长补短,提高探测有效性(8)提高空间分辨率—-—----—-—多传感器的合成可获得比任何单传感器更高的分辨率(9)成本低、质量轻、占空少—-—---—多传感器的使用,使得对传感器的选择更具灵活性3.在现代战争的前提下,多源信息融合在军事上的应用主要包含那几个方面?包含哪几种主要技术?信息融合理论和技术起源与军事领域,在军事上应用最早,范围最广,涉及各方面,具体概括为以下八方面:(1)采用多源自主式武器系统和自备式运载器(2)采用单一武器平台或分布式多元网络的广域监视系统(3)采用多个传感器进行截获、跟踪和指令制导的火控系统(4)情报收集系统(5)敌情指示预警系统(对威胁和敌方企图进行估计)(6)军事力量指挥和控制站(7)弹道导弹防御中的BMC3I系统(8)网络中心站、协同作战能力、空(地、海)单一态势图等复杂大系统中应用主要技术包括:估计理论方法(卡尔曼滤波与平滑、信息滤波器、强跟踪滤波器)不确定性推理方法(主观bayers方法、D—S证据推理、模糊集和理论、模糊推理等)智能计算与模式识别理论(粗糙集理论、随机集理论、灰色系统理论、支持向量机、神经网络、遗传算法等)4.多源信息融合有哪些典型的模型,各自特点是啥?什么是JDL——User模型?简述该模型的信息融合过程。
4。
1 JDL模型JDL模型是美国国防信息融合系统的一种实际标准其基本结构为(自己画)信息预处理功能主要指初级过滤,它可以自动控制进入融合系统的数据流量,即根据观测时间、报告位置、数据或传感器类型、信息属性和特征来分选和归并数据,以控制进入融合中心的信息量.信息预处理还将数据进行分类,并按后续处理优先次序排列。
第1级,目标位置/身份估计(数据校准、互联、跟踪、身份融合)数据校准将各传感器的观测值变换为公共坐标系,(坐标变换、时间变换、单位转换等)互联将各传感器的数据分为一系列组,每一组代表某一目标;跟踪是融合各传感器信息,获得最佳融合航迹;身份融合是综合与身份有关的数据进行身份识别,采用技术主要有:聚类方法、神经网络、模板法、D-S证据理论及贝叶斯推理方法等。
第2级,态势评估(态势的处理和评估)首先由不完整的数据集合建立一般化的态势表示,对前几级处理产生的兵力分布情况给出一个合理的解释然后通过对复杂战场环境的正确分析与表达,导出敌我双方兵力的分布判断,给出意图、行动计划和后果第3级,威胁估计包括确定我方和敌方力量的薄弱环节,我方和敌方的编成估计、危险估计、临近事件的指示和预警估计、瞄准计算和武器分配等。
第4级,过程优化(包括采集管理及系统性能评估功能)采集管理用于控制融合的数据收集,包括传感器的选择、分配和传感器工作状态的优选和监视等。
传感器任务分配要求预测动态目标的未来位置,计算传感器的指向角,规划观测和最佳资源利用。
性能评估进行系统的性能评估及有效性度量。
此外,过程优化还进行各融合功能的需求分析,对通信设施、武器平台等资源的管理。
此外,数据库管理系统、人机界面也是信息融合系统的重要组成部分。
4.2 JDL-User模型更符合工程实际,更具操作性信息融合分为六级,目标跟踪位于第一级,是多源信息融合最基本的功能结构图如下第0级,预处理过程在像素/信号级数据关联的基础上估计、预测信号/目标的状态第1级,目标估计过程(目标状态估计、目标属性估计)在关联量测与跟踪的基础上,估计目标的状态(如空间位置、速度)对传感器数据进行特征提取和处理,估计目标身份目标状态估计==传统JDL中的位置融合属性融合(身份融合)按功能结构可分为:数据级、特征级、决策数据级融合:将每一传感器的属性观测数据融合,提取特征矢量,再变成身份报告常用方法:模板法,聚类分析,自适应神经网络特征级融合:将每一传感器的属性观测数据提取矢量特征,再融合,得目标身份报告常用方法:聚类算法,神经网络决策级融合:根据每一传感器的属性观测数据得目标身份的初步报告,再用决策级融合技术,将各初步报告融合,完成目标身份估计常用方法:经典推理,贝叶斯推理,D—S证据推理位置融合与属性融合不是分开的,而是统一的第2级,态势评估过程根据第一级处理提供的信息对战场中战斗力分布情况评估,构建整个战场综合态势图第3极,威胁估计过程在态势评估基础上,考虑各种可能的行动和武器配置估计战事的出现程度与严重性,指示警告作战意图态势评估与威胁估计采用基于知识的数据融合方法,解释第一级处理的结果分析的问题:目标所处范围,目标间关系,目标分级组合,目标未来行动预测侧重点:态势评估是建立关于作战活动、事件、机动、位置、兵力等要素组织,形成视图,估计可能发生或已发生的事威胁估计在态势评估基础上估计战事的出现程度与严重性区别在于,前者仅指出敌军行为模式,后者对其威胁能力给出定量估计,指出敌军意图第4级,过程优化过程(传感器管理)整个过程中监控系统性能,识别并增加潜在信息源,并根据要求,随时改变传感器部署,这是一个闭环反馈环节,有利于系统性能优化传感器管理目的,利用有限的资源,满足作战要求条件下,对多个目标进行跟踪,以某一最优准则,对传感器资源进行合理分配(选择何种传感器、传感器工作方式、参数)多传感器资源管理系统完成的功能有:目标排列、事件预测、传感器预测、传感器对目标的分配等第5级,优化用户过程自适应地决定查询和获取信息的用户,自适应的获取和显示数据以支持决策制定和行动4.3 JDL其他修正模型4。
3.1 修正瀑布模型瀑布模型重点强调了较低级别的处理功能。
缺点:瀑布模型的融合过程划分得最为详细,但是它并没有明确反馈过程改进:学者提出修正瀑布模型,存在反馈循环,包括开环控制和反馈回路控制.修正的瀑布模型是一种面向行为控制的模型。
它包含了修正的局部反馈环:(1) 从决策制定到态势评估,反映态势改进及作出的新的控制行为。
(2)从模式处理到信号处理,反映改善的模式处理对态势评估的影响。
(3)从决策制定到特征提取,反映改善的决策对提高特征的处理和制定行为和影响。
修正瀑布模型4.3.2 情报环模型情报环模型是宏观处理的数据融合模型,它对应于修正瀑布模型的顶层。
由于数据融合处理中一些循环处理在JDL模型中无法体现,情报环模型旨在体现出这些循环特性,它主要由以下四部分组成:采集:获取传感器信息和原始情报信息整理:对所获得的信息进行分析、比较和相关处理评估:对经整理后的信息进行融合和分析,并在情报分发阶段将融合信息传带给用户,以便做出行动决策和下一步的情报工作分发:把融合结果和决策分发给用户4.3.3 Boyd模型Boyd循环回路模型用于军事指挥处理使问题的反馈迭代特性显得十分清楚模型包括四个处理阶段:观测阶段:获取传感器数据定向阶段:对数据综合处理,了解态势变化决策阶段:制定反应计划行动计划:执行计划Boyd模型的优点是:使各阶段构成一个闭环,表明了数据的循环性随融合的进行,传递到下一阶段的数据量不断减少缺点是:决策和执行阶段对其他阶段影响力欠缺,并且各阶段也是顺序执行的5.根据系统需求和外界环境,多源信息融合一般分为哪三种系统结构?请作简要比较,并绘制系统框图。
(1)集中式结构特点:将各信源的量测传给融合中心,由中心统一进行目标跟踪处理。
优点:充分利用了信源信息,系统信息损失少,性能比较好缺点:对通信带宽要求高,系统可靠性差无跟踪集中式:特点:信源量测不经过跟踪,只起数据收集作用优点:最大可能的利用信源信息,结构简单,对信源处理能力要求低,仅在融合中心存在处理过程缺点:对融合中心处理能力要求高,通信带宽要求非常高,系统可靠性差融合中心出问题,整个系统崩溃各信源不在同一参考空间带来配准误差,产生虚假航迹的概率比各信源独自跟踪高很多,大大降低系统性能。
有跟踪集中式:特点:信源模块本身有跟踪处理能力,用自身获取的量测形成目标航迹。
将跟踪处理关联的量测传给融合中心,进一步实现各信源量测的综合跟踪处理.优点:融合中心处理能力要求降低,通信带宽要求降低,系统可靠性增强,融合中心的跟踪结果反馈给各信源跟踪处理环节,改善信源局部航迹性能。
缺点:信息损失较大,性能较差,信源处理能力要求高,信源跟踪处理复杂度上升,通信带宽要求增加。
(2)分布式结构特点:各信源模块对所获得量测进行跟踪处理,对各传感器形成的目标航迹融合优点:可靠性高,对系统通信带宽要求低缺点:信息损失大于集中式结构,性能也略差有融合中心:特点:各信源模块对所获得量测进行跟踪处理,融合中心对各传感器形成的目标航迹进一步融合有融合中心的分布式结构与有跟踪的集中式结构近似,差别在于,信源对量测跟踪处理后,前者传给融合中心的是目标航迹,后者是关联量测。