免費(fèi)在線 多傳感器信息融合 * 工業(yè)生產(chǎn)和日常生活中面對(duì)大量的數(shù)據(jù)處理問(wèn)題，而這些數(shù)據(jù)往往會(huì)受噪聲干擾，此時(shí)單個(gè)傳感器獲得的信息就很不全面。近年來(lái)在工程和科技上越來(lái)越多地采用多傳感器融合技術(shù)。充分利用多傳感器的資源，將多個(gè)傳感器在時(shí)空上的互補(bǔ)或冗余，按某種算法或準(zhǔn)則進(jìn)行綜合，增加了判斷和估計(jì)的精確性和可靠性。 多傳感器信息融合是將來(lái)自多個(gè)傳感器的信息或數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合處理，其核心是對(duì)來(lái)自多個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行多級(jí)別、多方面、多層次的處理，從而產(chǎn)生新的有意義的信息。 一．多傳感器信息融合的基本概念 信息融合：可概括為將來(lái)自不同時(shí)空的多個(gè)傳感器的局部不完整信息在一定的準(zhǔn)則下加以綜合處理，消除多傳感器信息之間可能存在的冗余和矛盾，降低其不確定性，獲得對(duì)被測(cè)對(duì)象的一致性解釋與描述，從而提高智能系統(tǒng)決策、規(guī)劃、反應(yīng)的快速性和正確性，同時(shí)也降低其決策風(fēng)險(xiǎn)的信息處理過(guò)程。 多傳感器融合是一個(gè)復(fù)雜的不確定信息的處理過(guò)程。多傳感器系統(tǒng)可被理解為一個(gè)多入多出的系統(tǒng)。其中多傳感器融合是整個(gè)處理過(guò)程中的重要組成部分，如圖。 多傳感器系統(tǒng)融合示意圖 首先將被測(cè)對(duì)象它們轉(zhuǎn)換為電信號(hào)，然后經(jīng)過(guò)A／D變換將它們轉(zhuǎn)換為數(shù)字量。數(shù)字化后電信號(hào)需經(jīng)過(guò)預(yù)處理，以濾除數(shù)據(jù)采集過(guò)程中的干擾和噪聲。對(duì)經(jīng)處理后的有用信號(hào)作特征抽取，再進(jìn)行數(shù)據(jù)融合；或者直接對(duì)信號(hào)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合。最后，輸出融合的結(jié)果。 信息融合的過(guò)程 在多傳感器系統(tǒng)中，各傳感器的信息都是某個(gè)環(huán)境特征在該傳感器空間中的描述。由于各傳感器物理特性及空間位置上的差異，造成這些信息的描述空間各不相同，必須在融合前對(duì)這些信息進(jìn)行適當(dāng)處理，以得到環(huán)境特征在該空間上的一致描述。 融合處理的前提條件是從每個(gè)傳感器得到的信息必須是對(duì)同一目標(biāo)的同一時(shí)刻的描述：首先要保證每個(gè)傳感器得到的信息是對(duì)同一目標(biāo)的描述，這稱為數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)；其次，還要保證各傳感器之間應(yīng)在時(shí)間上同步，特別是在動(dòng)態(tài)環(huán)境中。 二．多傳感器融合中要解決的問(wèn)題 大致可分為兩大類(lèi)：概率統(tǒng)計(jì)方法和人工智能方法。 概率統(tǒng)計(jì)有關(guān)方法包括：估計(jì)理論、卡爾曼濾波、假設(shè)檢驗(yàn)、貝葉斯方法、統(tǒng)計(jì)決策理論等；人工智能方法包括概率推理、證據(jù)推理、模糊推理和產(chǎn)生式規(guī)則推理等邏輯推理方法。 多傳感器數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)關(guān)鍵在于信息融合所處理的多傳感器信息具有復(fù)雜的形式，且可在不同的信息層次上出現(xiàn)。多傳感器數(shù)據(jù)融合的層次包括數(shù)據(jù)層（即像素層）、特征層和決策層（即證據(jù)層）。 三．多傳感器融合方法 它是對(duì)直接在各種傳感器上采集到的原始信息未經(jīng)預(yù)處理之前的數(shù)據(jù)層上進(jìn)行的融合。這是在信息的最低層進(jìn)行的，融合時(shí)要求有較高的糾錯(cuò)處理能力，并要求各傳感器信息來(lái)自同性質(zhì)傳感器以使各傳感器信息之間有很高的校準(zhǔn)精度。 其主要優(yōu)點(diǎn)是：能保持盡可能多的現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)，提供其他融合層次所不能提供的細(xì)微信息；但局限性是數(shù)據(jù)處理量太大，處理代價(jià)高、實(shí)時(shí)性差；數(shù)據(jù)通信量較大，抗干擾能力較差。 像素級(jí)融合通常用于多源圖像復(fù)合、圖像分析等。 數(shù)據(jù)融合的層次結(jié)構(gòu)： 1、像素級(jí)融合： 它屬于中間層次，是對(duì)從傳感器原始信息中提取的特征信息進(jìn)行融合。一般提取特征信息應(yīng)是像素信息的充分表示量或充分統(tǒng)計(jì)量，然后按特征信息對(duì)多傳感器進(jìn)行分類(lèi)、匯集和綜合。其主要優(yōu)點(diǎn)在于實(shí)現(xiàn)了信息壓縮，有利于實(shí)時(shí)處理，特征級(jí)融合結(jié)果能最大限度地給出決策分析所需的特征信息。 特征級(jí)融合主要用于多傳感器目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域。 數(shù)據(jù)融合的層次結(jié)構(gòu)： 2、特征級(jí)融合： 它是三級(jí)融合的最終結(jié)果，屬于高層次融合，是直接針對(duì)決策目標(biāo)的融合。融合結(jié)果直接影響決策水平。因此決策級(jí)融合必須從具體決策問(wèn)題的需求出發(fā)，充分利用特征級(jí)融合所提取的測(cè)量對(duì)象的各類(lèi)特征信息，采用適當(dāng)?shù)娜诤霞夹g(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。 該級(jí)融合的優(yōu)點(diǎn)是：具有很高的靈活性；系統(tǒng)對(duì)信息傳輸帶寬要求低；能有效反映環(huán)境或目標(biāo)各側(cè)面的不同類(lèi)型信息；容錯(cuò)性好；通信量小，抗干擾能力強(qiáng)；對(duì)傳感器依賴性小。 但決策級(jí)融合首先要對(duì)原傳感器信息進(jìn)行預(yù)處理以獲得各自的判定結(jié)果，故預(yù)處理代價(jià)高。 數(shù)據(jù)融合的層次結(jié)構(gòu)： 3、決策級(jí)融合：

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