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多传感器信息融合技术概论

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多传感器信息融合技术概述

摘要：传感器信息融合，是对多种信息的获取、表示及其内在联系进行综合 处理和优化的技术。单一传感器只能获得环境或被测对象的部分信息段， 而多传

感器信息经过融合后能够完善地、准确地反映环境的特征。信息融合技术已经广 泛应用于信息电子学、计算机科学、自动化等领域，下面从五个方面做概述。

关键词：多传感器；信息融合

1多传感器信息融合基本原理

多传感器信息融合是人类和其他生物系统中普遍存在的一种基本功能。 人类

本能地具有将身体上的各种功能器官所探测到的信息 (景物、声音、气味和触觉

等)与先验知识进行综合的能力，以便对他周围的环境和正在发生的事件作出估 计。多传感器信息融合的基本原理就像人脑综合处理信息的过程一样， 它充分地

利用多个传感器资源，通过对各种传感器及其观测信息的合理支配与使用， 将各

种传感器在空间和时间上的互补与冗余信息依据某种优化准则组合起来, 产生对

观测环境的一致性解释和描述。

信息融合的目标是基于各传感器分离观测信息， 通过对信息的优化组合导出 更多的有效信息。它的最终目的是利用多个传感器共同或联合操作的优势， 来提

高整个传感器系统的有效性。

2多传感器信息融合的几种方法

2.1卡尔曼滤波(KF)

该方法用测量模型的统计特性，递推决定统计意义下最优融合数据合计。 如 果系统具有线性动力学模型，且系统噪声和传感器噪声可用高斯分布的白噪声模 型来表示，则KF为融合数据提供惟一的统计意义下的最优估计，它的递推特性 使系统数据处理不需大量的存储和计算。

KF分为分散卡尔曼滤波(DKF)和扩展卡尔曼滤波(EKF)。DKF可实现多传感 器数据融合完全分散化，其优点是，单个传感器节点失效不会导致整个系统失效。 而EKF的优点是，可有效克服数据处理不稳定性或系统模型线性程度的误差对 融合过

程产生的影响。

2.2人工神经网络法

这种方法通过模仿人脑的结构和工作原理，设计和建立相应的机器和模型并 完成一定的智能任务。神经网络根据当前系统所接收到的样本的相似性， 确定分

类标准。这种确定方法主要表现在网络权值分布上， 同时可采用神经网络特定的

学习算法来获取知识，得到不确定性推理机制。

神经网络多传感器信息融合的实现，分三个重要步骤：根据智能系统要求及 传感器信息融合的形式，选择其拓扑结构；各传感器的输入信息综合处理为一总 体输入函数，并将此函数映射定义为相关单元的映射函数， 通过神经网络与环境

的交互作用把环境的统计规律反映到网络本身结构；对传感器输出信息进行学 习、理解，确定权值的分配，完成知识获取信息融合，进而对输入模式做出解释， 将输入数据向量转换成高层逻辑概念。

2.3概率统计方法

假设一组随机向量X1, X2,…，xn分别表示n个不同传感器得到的数据信息， 根据每一个数据Xi可对所完成的任务做出决策 di。Xi的概率分布为pai(Xi), ai为 该分布函数中的未知参数，若参数已知，则Xi的概率分布是确定的。用非负函数 L(ai, di)表示当分布参数确定为ai时，第i个信息源采取决策di时所造成的损失 函数。在实际问题中，ai是未知的，因此，当得到Xi时，并不能直接从损失函数 中定出最优决策。先由Xi做出ai的一个估计，记为a(Xi),再由损失函数L[ai(Xi),di] 决定出损失最小的决策。其中利用 Xi估计ai的估计量ai(Xi)有很多种方法。

2.4 D-S推理

假设F为所有可能证据所构成的有限集，Ai为集合F中的某个元素(证据)。 引入信任函数B(f) € [0, 1],它表示每个证据的信任程度：B(F) 1 , B( ) 0o

引入基础概率分配函数 m(f) € [0, 1],满足m( ) 0和 m(A) 1 ,与之相对应 的信任函数：

B(A) m(C)其中 A,C F (2.4.1)

C A

当利用N个传感器检测环境M个特征时，每一个特征为F中的一个元素。 第i个传感器在第k-1时刻所获得的包括k-1时刻前关于第j个特征的所有证据，

用基础概率分配函数表示，其中i=1 , 2,…，m。第i个传感器在第k时刻所获 得的关于第j个特征的新证据用基础概率分配函数表示。利用证据组合算法，可 获得在k时刻关于第j个特征的第i个传感器和第i+1个传感器的联合证据。如 此递推下去，可获得所有N个传感器在k时刻对j特征的信任函数，信任度最大 的即为信息融合过程最终判定的环境特征。

D-S证据推理优点：算法确定后，无论是静态还是时变的动态证据组合，其 具体的证据组合算法都有一共同的算法结构。其缺点：当对象或环境的识别特征 数增加时，证据组合的计算量会以指数速度增长。

2.5 Bayes 估计

这是融合静态环境中多传感器低层数据的一种常用方法，其信息描述为概率 分布，适用于具有可加高斯噪声的不确定性信息。假定完成任务所需的有关环境 的特征物用向量f表示，通过传感器获得的数据信息用向量 d来表示，d和f都

可看作是随机向量。信息融合的任务就是由数据 d推导和估计环境f。假设p(f,

d)为随机向量f和d的联合概率分布密度函数，贝U

p(f,d) p(f |d)?p(d) p(d|f)?p(f) (2.5.1)

p(f|d)表示在已知d的条件下，f关于d的条件概率密度函数；p(d|f)表示在已知f的

条件下，d关于f的条件概率密度函数；p(d)和p(f)分别表示d和f的边缘分布密 度函数。已知d时，要推断f,只须掌握p(f|d)即可，即

p(f |d) p(d|f)?p(f)/p(d) (2.5.2)

上式为概率论中的Bayes公式。

信息融合通过数据信息d做出对环境f的推断，即求解p(f|d)。由Bayes公 式知，只须知道p(f|d)和p(f)即可。因为p(d)可看作是使p(f|d)?p(f)成为概率密度 函数的归一化常数，p(d|f)是在已知客观环境变量f的情况下，传感器得到的d关 于f的条件密度。当环境情况和传感器性能已知时，p(f|d)由决定环境和传感器原 理的物理规律完全确定。p(f)可通过先验知识的获取和积累,逐步逼近得到。

3多传感器信息融合技术的应用

军事应用是多传感器信息融合技术诞生的源泉， 具体应用包括海洋监视系统，空 对空或地对空防御系统，战场情报、防御、目标获取，战略预警和防御系统。其 中，海洋监视系统包括潜艇、鱼$、水下导弹等目标的检测、跟踪和识别；空对 空、地对空防御系统包括检测、跟踪、识别敌方飞机、导弹和反飞机武器；战场 情报、防御、目标获取包括探测、识别陆地上隐蔽目标。

在民事应用领域，主要用于机器人、智能制造、智能交通、无损检测、环境 监测、医疗诊断、遥感、刑侦和保安等领域。其中，机器人被用于完成物料搬运、 零件制造、检验和装配等工作；智能制造系统包括各种智能加工机床、工具和材 料传送装置、检测和试验装置以及装配装置；智能交通系统采用多传感器信息融 合技术，实现无人驾驶交通工具的自主道路识别、 速度控制以及定位；在环境监 测中，主要用于辨识和确定自然现象(如地震、气候等)；在医疗诊断中，多传感 器信息融合技术被用于定位和各种病的诊断(如肿瘤的定位与识别)。

4多传感器信息融合技术的不足

信息融合作为一门新兴的学科，目前尚存在以下的问题：

(1) 未形成基本的理论框架和广义融合算法。目前，绝大多数的融合研究皆

是针对特定的应用领域的特定问题展开的。 即根据问题的种类，各自建立直观的 融合准则，形成“最佳”融合方案，未形成完整的理论框架和融合模型，使得融 合系统的设计具有一定的盲目性。

(2) 关联的二义性。在一个多传感器系统中，每一种传感器所提供的数据不 可避免地受环境状态和传感器本身特性的制约， 因而不同的传感器对环境中同一 特征所测的数据有时彼此差别很大甚至是矛盾的。

(3) 信息融合方法与融合系统实施存在的问题。目前，大多数信息融合是经 一种简单的方法合成信息的，并未充分有效地利用多传感器所提供的冗余信息， 融合方法研究还处于初步阶段。信息融合系统的设计实施还存在许多实际的问

题：传感器动态测量误差模型的建立、传感器系统优化、复杂动态环境下系统实 时性、大型知识库的建立与管理、与其它领域的很多新技术的“嫁接和融合”等。

信息融合系统是一个具有强烈不确定性的复杂大系统，处理方法受到现有理

论、技术、设备的限制。这是一门新发展的学科，很多理论还不健全，但随着传 感器技术、数据处理技术、计算机技术、网络通信技术、人工智能技术、并行计 算软件和硬件技术等的发展，它将不断完善。

它的发展方向大致有四个：

(1) 基础理论研究。研究建立统一的信息融合理论，主要包括多平台、多 传感器信息的获取、特征提取、分类、信息融合过程的一般模式，功能结构的建 立，优化设计以及系统的评估标准。

(2) 算法和模型研究。包括关联处理、融合处理和系统模拟、多传感器优 化组合、各种先进技术在信息融合系统中的应用等。

(3) 推理系统研究。包括在信息融合系统中应用的数据库、知识库、确定 和不确定信息的推理机构、融合规则库等研究。

(4) 应用研究。从工程实现角度来讲，我们关心的是信息的获取、融合、 传感器管理和控制一体化系统的研制，而不是单纯的融合算法研究。

6结束语

本文从原理、基本方法、应用领域、现有不足和技术展望五个方面概述了多 传感器信息融合技术。多传感器信息融合技术方兴未艾，几乎一切信息处理方法 都可以应用于信息融合系统，随着科学技术的发展，特别是人工智能、神经网络、 遗传算法等理论和技术的进步，新的更有效的信息融合方法将不断推出，并取得 更加广泛的应用。

参考文献

[1] 何友,王国宏，陆大，彭应宁.多传感器信息融合及应用 [M].北京：电子工业出版社，2000.

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[2] 倪国强，李勇量，牛丽红.基于神经网络的数据融合技术的新进展 [J].北京理工大学学

报,2003 ,23 ⑷:503 〜508.

[3] 曾庆茂，丁正生.多传感器信息融合技术综述 [J] .赣南师范学院学报.2004.

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多传感器数据融合技术综述

多传感器数据融合技术综述

多传感器数据融合技术综述

一、多传感器数据融合的定义

数据融合技术（Multiple Sensor Information Fusion，MSIF）又称信息融合技术，它的研究起源于军事指挥智能通讯系统，即C3I（Command，Control，Communication and Intelligence）系统建设的需求，早期研究也多来自于军事方面的应用。而随着工业系统的复杂化和智能化，该技术已被推广到民用领域，如医疗诊断、机械故障诊断、空中交通管制、遥感、智能制造、智能交通、工业智能控制及刑侦等等。作为前沿领域技术，无论是军用系统还是民用系统，都趋向于采用数据融合技术来进行信息综合处理。在知识爆炸的信息时代，数据融合技术就显得尤其重要，它能避免数据富有但信息贫乏的情况发生。

数据融合是关于协同利用多传感器信息，进行多级别、多方面、多层次信息检测、相关、估计和综合以获得目标的状态和特征估计以及态势和威胁评估的一种多级信息自动处理过程。它将不同来源、不同模式、不同时间、不同地点、不同表现形式的信息进行融合，最后得出被感知对象的精确描述。数据融合其实也就是对数据的提取和处理，得出最终的有效信息。多传感器数据融合也就是用各种不同的传感器观测信息，然后将不同来源、不同形式、不同时间、不同地点的信息通过计算机技术，对按时间顺序获得的若干传感器的观测信息，用某种方法自动分析、综合，得到更加有效的信息。

二、国内外研究概况

美国国防部JDL（Joint Directors of Laboratories）从军事应用的角度将数据融合定义为一种多层次、多方面的处理过程，即把来此许多传感器和信息源的数据和信息加以联合（Association）、相关（Correlation）和组合（Combination），以获得精确的位置估计（Position

Estimation）和身份估计（Identity Estimation），以及对战情况和威胁及其重要程度进行了适时的完整评价。

基于多传感器信息融合的列车组合定位

基于多传感器信息融合的列车组合定位

基于多传感器信息融合的列车组合定位

1. 引言

1.1 背景介绍

列车是现代城市交通中不可或缺的重要交通工具，其安全性和准确性直接关系到乘客的出行体验和交通运输效率。随着科技的不断发展和进步，传感器技术在列车定位领域扮演着愈发重要的角色。传感器的应用为列车的位置和状态提供了实时的监测和数据支持，帮助提升列车的运行效率和安全性。

传统单一传感器的定位方法存在着精度不高、容易受到环境干扰和遮挡等问题，因此如何利用多传感器信息融合技术来提高列车组合定位的精度和鲁棒性，成为了当前研究的重要方向之一。

本文将重点探讨基于多传感器信息融合的列车组合定位技术，通过将不同传感器信息相互融合，提高列车位置和状态的准确性和可靠性，从而为城市轨道交通系统的安全性和高效性提供有力支持。本文将分析列车组合定位面临的挑战和难点，探讨融合多传感器信息的方法以及未来的发展前景。

1.2 研究意义

列车组合定位是列车运行中至关重要的一环，对于提高列车运行的安全性、准确性和效率性具有重要意义。传统的列车定位系统往往受到单一传感器信息不足、精度不足等问题的制约，导致了定位误差的增加。基于多传感器信息融合的列车组合定位技术的研究具有重要意义。

多传感器信息融合技术可以综合利用不同传感器的信息，提高了列车定位的精度和准确性。通过融合多种传感器信息，可以有效地补充和补偿各种传感器单独存在的不足之处，从而提高了列车组合定位系统的整体性能。

基于多传感器信息融合的列车组合定位技术的研究具有重要的应用价值和实践意义。通过对这一技术的研究和探索，可以进一步提高列车运行的安全性和准确性，推动列车行业的发展和进步。

1.3 研究目的

研究目的是通过多传感器信息融合技术实现列车组合的准确定位，解决现有定位技术在地下隧道、高架桥等特殊环境下准确性和稳定性不足的问题。具体目标包括：提高列车组合的定位精度和实时性，在复杂环境下实现可靠的位置信息获取，优化列车运行管理和调度系统，提高列车运输效率和安全性。通过本研究，不仅可以为铁路运输领域提供更加精准的定位技术支持，同时也为多个传感器信息融合领域的研究和应用提供新的思路和方法。

信息融合技术

信息融合技术

信息融合技术

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信息融合技术

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。

多传感器融合松耦合和紧耦合流程

多传感器融合松耦合和紧耦合流程

多传感器融合技术在信息融合、数据融合等领域得到了广泛的应用，其中松耦合和紧耦合是两种不同的融合流程。本文将从多传感器融合的概念和意义入手，分别介绍松耦合和紧耦合的流程，并对比两者的异同点，以期为相关领域的研究和应用提供参考。

一、多传感器融合技术的概念和意义

1. 多传感器融合技术的概念

多传感器融合技术是指利用多个传感器获取的信息进行联合处理和分析，以实现对目标、环境等的更准确、全面的感知、识别、跟踪和决策的技术。通过融合多传感器的信息，可以弥补单一传感器的局限，提高感知的可靠性和准确性，从而更好地满足实际应用需求。

2. 多传感器融合技术的意义

多传感器融合技术可以提高系统的性能和可靠性，扩展了传感器系统的应用范围，有助于实现对复杂环境和目标的全面感知和理解，因此在军事、航天、航空、智能交通、环境监测、医疗等领域均具有重要的应用价值和广阔的市场前景。

二、松耦合流程

1. 松耦合融合流程的基本框架

松耦合融合流程是指在多传感器融合系统中，各传感器独立工作，相互之间没有直接的控制和通信，各自完成数据采集、信息提取和处理，并将最终结果交由融合中心进行融合处理，融合中心根据各传感器提供的信息以及系统的任务要求进行信息整合和决策。

2. 松耦合融合流程的特点

松耦合融合流程的特点是各传感器之间相互独立，不存在耦合关系，传感器之间的失效对整个系统的影响较小，系统的可靠性较高；融合中心承担了信息整合和决策的重要任务，需要具备较强的数据处理和决策能力。

三、紧耦合流程

1. 紧耦合融合流程的基本框架

紧耦合融合流程是指在多传感器融合系统中，各传感器之间相互关联、相互影响，传感器之间通过通信协作，共同完成数据采集、信息提取和处理，最终达到信息融合和决策的目的。

2. 紧耦合融合流程的特点

紧耦合融合流程的特点是各传感器之间存在较强的协作关系，传感器之间能够共同完成任务，系统的响应速度较快，对目标和环境的感知和理解能力较强；但同时也存在传感器之间成本较高、复杂度较大、系统可靠性较低等问题。