智能信息处理技术
第五讲 数据关联技术
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5.1 基本思路
当单传感器提供动态目标的时间采样信息或多传 感器提供同一目标的独立测量时，需要融合多组 测量数据，导出目标位置或运动状态信息。 在导出目标位置或运动状态的过程中，包含两类 基本处理，即状态估计和数据关联技术。
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软判定可导致多个假设，当通过附加数据使不确 定性减小时，多假设可以合并为一个单一的假设 或服从以后的硬判定。
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数据关联的主要形式
1)点迹与点迹关联，形成航迹或进行航迹初始化。 航迹的形成是通过对来自不同采样周期的点迹 的处理，按照给定的准则实现对航迹检测。
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4)根据Sij和门限 ，确定哪一个观测Zj(t1)与 确定航迹关联； 5)确定关联之后，把该观测分配给实体航迹，利 用位置估计技术更新实体的估计位置。
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数据关联的步骤
1）把来自一个或多个传感器的观测或点迹Zi 与j个已知或已经确认的事件归并到一起，使它们分 别属于j个事件的集合，即保证每个事件集合所包含 的观测以较大的概率或接近于1的概率均来自同一个 实体。 2）对没有归并到j个事件中的点迹，其中可能 包括新的来自目标的点迹或由噪声或杂波剩余产生 的点迹，保留到下个时刻继续处理。
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关联的基本思路
1）建立观测Zi与实体Aj的关联矩阵
关联矩阵中每个观测－实体对(Zi，Aj)包含关联 度量Sij，是Zi与Aj接近程度的度量或称相似性度量， 把观测Zi与实体Aj按内在规律联系起来，称作几何向 量距离：
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S ij ( Z i A j )
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数据关联的目的
建立单一的传感器测量与以前其它测量数据的关 系； 确定它们是否有一个公共源。
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测量可能涉及到不同的坐标系，在不同的时间观 察不同的源，即在时间上不同步，并且可能有不 同的空间分辨率； 关联处理必须建立每个测量与大量的可能数据集 合的关系，每个数据集合表示一个说明该观测源 的假设，它们可能是下列几种可能之一：
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2)对每个观测一实体对(Zi，Aj)，将几何向量距离 与先验门限 进行比较，确定Zi能否与实体Aj进 行关联。 如果 S ij ，则用判定逻辑将观测Zi分配给实 体Aj，没有被关联的观测，用追加逻辑确定另一 个假设的正确性，如是新实体或虚警等。
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数据关联的实现
关联通过一个m维的判定处理来实现，对观测与 预测的目标状态间的空间或属性关系进行量化， 以确定m个假设中哪一个能最佳地描述该观测。
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判定的类型及性质
关联判定分为两类：硬判定和软判定
硬判定：指将一个观测赋给惟一的一个集合； 软判定：允许将一个观测赋给多个集合，但它们 具有一个不确定值。
例：稳定目标观测与观测(点迹与点迹)关联
设A1，A2是两个 已知实体的位置 的估计值，测量 误差、噪声和人 为干扰等产生的 误差由误差椭圆 来表示。不考虑 两个实体的可能机动。设获得两个实体的三个观测 位置Z1，Z2，Z3，讨论三个观测位置与两个已知 实体位置进行关联的问题。
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(1)对已检测到的每一个目标都有一个集合，当 前一个单一目标测量与其中之一有同一个源； (2)新目标集合，表示该目标是真实的，并且以 前没有该目标的测量； (3)虚警集合，该测量不真实，可能是由噪声、 干扰等产生，在一定条件下可将它们消除。
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Zi(i=1、2、3)与Aj (j=1、2)关联有三种可能： (1)观测Zi与实体A1关联； (2)观测Zi与实体A2关联； (3)观测Zi与实体Aj均不关联，是由新的实体、 干扰或杂波剩余产生的观测。 不考虑虚警影响，假定实体是稳定的。关联的 基本思路如下：
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目的：对已有航迹进行保持或对状态进行更新。 方法： ① 判断各传感器送来的点迹，哪些是数据库中 已有航迹的延续点迹，哪些是新航迹的起始点迹， 哪些是由杂波或干扰产生的假点迹。 ② 根据给定准则，把延续点迹与数据库中已有 航迹连起来，使航迹得到延续，并用当前测量值取 代预测值，实现状态更新。
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点迹与航迹关联过程中，那些没有与数据库中 的航迹关联的点迹，有的是新目标的新点迹。 与对应目标的延续点迹关联后，实现对一个新 航迹初始化，也属于点迹与点迹关联。 点迹与点迹的关联和融合，一般用在集中式网 络结构中。
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2)点迹与航迹关联
3) 最后进行观测与实体的融合处理，改善 实体的位置与身份估计精度。
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例：运动目标的观测／点迹与航迹关联
假设实体A、 B均以匀速进行直 线运动，在t0时刻 位于“+” 位置。 首先根据实体的运 动方程将它们均外 推到任一时刻t1的 位置，假定给出三个观测位置。接下来的问题就是 确定哪些观测与已知实体航迹进行关联。预测位置 等不确定性与上例相同。
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③ 经若干周期后，没有连上的点迹，有一些是 由杂波剩余或干扰产生的假点迹，由于没有后续点 迹，变成孤立点迹，也按一定的准则被剔除。 主要应用： 集中式结构
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关联处理
1)把实体A和B在时刻t0的位置均外推到新的观 测时间t1，即 A(t0) → A(t1) B(t0) → B(t1)
2)给出新的观测集合Zj(t1)，j=1,2,3；
3)计算观测Zj(t1)与各已知实体在时间t1 的估 计位置之间的关联度量Sij形成关联矩阵；