第一章 多信息融合技术概论
非电信息
电信号
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传感器的普遍性
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胶片式“电子警察” 、数码式“电子警察” 、视频式“电 子警察”;压力或磁电传感器,两个脉冲信号,触发拍照系 统进行拍照。
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全自动洗衣机中的传感器:衣物重量传感器,衣质传感器,水 电阻传感器(衣物烘干检测)。
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温传感器,水质传感器,透光率光传感器(洗净度) 液位传感器,
成的一组假设等。
• 态势评定的输出在理论上是所考虑的各种假设的条件概率。
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1.数据统合的一般处理模型
第三级处理:影响评估(impact assessment)
影响评估是将当前态势映射到未来,对参与者设想或预测
行为的影响进行评估。
在军事领域即指威胁估计(threat assessment),是一种 多层视图处理过程,用以解释对武器效能的估计,以及有 效地扼制敌人进攻的风险程度。 此外,威胁估计还包括通过汇集技术和军事条令数据库中
了关键作用。
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声呐
SONAR(sound navigation
and ranging ),声音导航测距
声呐是各国海军进行水下监视使用的主要技术,用于对水下目 标进行探测、分类、定位和跟踪;进行水下通信和导航,保障 舰艇、反潜飞机和反潜直升机的战术机动和水中武器的使用。 按工作方式可分为 主动声呐:主动地发射水声信号,然后收测回波进行计算。 如蝙蝠 被动声呐:声呐被动接收舰船等水中目标产生的辐射噪声
1986年美国空袭利比亚的“外科手术式”的战争,整个空袭行动只用了18 分钟,其中攻击主要目标的持续时间仅11分钟。
1989年美军入侵巴拿马战争的主要作战,只用了15个小时。
1991年海湾战争和1999年的科索沃战争的规模较大,持续时间也不过42 天和78天。而海湾战争的地面作战仅100个小时。这其中,C3I系统发挥
资源的最优分配,以支持特定的任务目标,并最终提高整
个实时系统的性能。 难点:如何对系统特定任务目标以及限制条件进行建模和 优化,以平衡有限的系统资源,如计算机的运算能力以及 通信带宽等。当前,利用效用理论来开发系统性能及效率 模型,以及利用基于知识的方法来开发基于上下文环境的 近似推理是研究的重点。
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1.什么是传感器 人与机器的机能对应关系图
外 界 对 象
感官
人脑
肢体
传感器
微处理器
执行器
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人的感觉器官与对应的传感器:
眼——— 光敏传感器 耳——— 声敏传感器 鼻——— 气敏传感器 舌——— 味觉传感器 传感器就是能感知外界信
息并能按一定规律将这些
信息转换成可用信号的器 件或装置。
皮肤—— 压敏、热敏、湿敏传感器
要处理分类和 级别的融合过程提供辅助决策信息。 组合等问题
传感器1 预处理 数据配准 跟 踪 门 数据 关联
定位运动 身份估计:处理 学/属性参 的是实体属性信 数估计
息的表征与描述
传感器1
预处理
数据配准
身份估计 传感器1 预处理 数据配准 *量测文件 *传感器信息 *航迹文件
一级处理中的对象评估模型
和水声设备发射的信号,以测定目标的方位。如飞蛾
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机器人
机器人主要由各种传感器、控制和信息融合计算机以及机械手等部件组成。 典型的多传感器系统,机器人进行工作的技术核心就是传感器信息融合。
机器人的自主移动是建立在视觉传感 器、测距传感器和超声波传感器信息 融合的基础上;
机械手装配作业是建立在视觉传感器、
电荷藕合器件图像传感器CCD
(Charge Coupled Device),
由高感光度的半导体材料制成, 能把光线转变成电荷,通过模数
转换器芯片转换成数字信号,数
字信号经过压缩以后由相机内部 的闪速存储器或内置硬盘卡保存,
因而可以轻而易举地把数据传输
摄象头:CCD传感器
给计算机,并借助于计算机的处 理手段,根据需要和想像来修改
数据预处理 一级处理 目标评估 二级处理 态势评估 三级处理 影响评估
数 据 源
数据库管理系统 四级处理 过程评估 支持数据库 融合数据库
人际接口 机
数据融合模型
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1.数据统合的一般处理模型 数据配准:就是将时域上不同步,
空域上属于不同坐标系的多源观测 第一级处理:目标评估( object assessment) 数据进行时空对准,从而将多源数 据纳入一个统一的参考框架中,为 主要功能包括数据配准、数据关联、目标位置和运动学 数据关联:主 数据融合的后期工作做铺垫。 参数估计,以及属性参数估计、身份估计等,其结果为更高
例如,一个人到一个黑屋子中去取一只闹钟 ,他进屋后要
“尽量地”看,要“拼命地”听,要用手去触摸,以确定闹 钟的方向和位置。他对闹钟的定位,是通过综合各种信息进 行的。
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3.数据融合的定义
从军事应用的角度看,多传感器数据融合可以这样来定义: 所谓多传感器数据融合就是人们通过对空间分布的多源信 息——各种传感器的时空采样,对所关心的目标进行检测、 关联(相关)、跟踪、估计和综合等多级多功能处理,以
雷达,发收电磁波,主动雷达,被动雷达;波长短,预警
雷达,火控雷达 声音传感器是以空气、水和大地作为传播媒质的,相应的 应用领域包括飞机、坦克及其他车辆的探测与识别,水下 各类潜艇的探测和地震信号的记录与分析等。
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C3I
Communication,Command,Control and Intelligence systems 指挥自动化技术系统,用电子计算机将指挥、控制、通信和情报各分
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1.1 数据融合的目的
另外,现在战略监测和自主武器系统的性能及部署速度 都要求开发全新的数据处理技术。现代战争威胁的多样 化和复杂化导致对传统数据和信号处理系统提出了更高 的要求。
因此必须从大量的可移动的和活动的传感器台站收集数
据并加以融合,将人工方法不能进行检测的和提出的微 弱信号进行多元信息融合处理。
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的观测结果进行数据融合
时,要考虑数据融合的时 间性。
时空性的处理方法
为获得观测目标的准确状态,同时考虑数据融合的时 间性与空间性。 实现方法: ①先对各传感器不同时间的观测值集进行融合,得出
每个传感器对目标状态的估计,然后将各个传感器的估计
进行空间融合,从而得到目标状态的最终估计。
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②在同一时间对不同空间位置的各传感器的观测值进 行融合,得出各不同时间的观测目标估计,然后对不同时 间的观测目标估计按时间顺序进行融合,得出最终状态。
的数据,对我军要害部位受敌人攻击时的脆弱性做出估计,
以及对作战事件出现的程度和可能性进行估计,并对敌方 作战企图给出指示和告警。
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1.数据统合的一般处理模型
第四级处理:过程评估(process assessment) 过程评估是一个更高级的处理阶段。
通过建立一定的优化指标,对整个融合过程进行实时监控 与评价,从而实现多传感器自适应信息获取和处理,以及
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多传感器观测值在时空上的排列
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数据融合的时间性与空间性问题
时空性是目标运动状态的观测的主要问题: 数据融合的时间性
• 按时间先后对观测目标在
数据融合的空间性
• 对同一时刻不同空间位置
不同时间的观测值进行融
合。 • 利用单传感器在不同时间
的多传感器观测值进行数
据融合。 • 利用多传感器在同一时刻 的观测结果进行数据融合 时,要考虑数据融合的空 间性。
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3.数据融合的定义
技术定义:
充分利用不同时间与空间的多传感器数据资源,采用 计算机技术按时间序列获得多传感器的观测数据,在
一定准则下进行分析、综合、支配和使用。获得对被
测对象的一致性解释与描述,进而实现相应的决策和 估计,使系统获得比它各组成部分更为充分的信息。
该定义的重点:Biblioteka 方法:分析、综合、支配、使用;
更高的精度、较高的概率或置信度得到人们所需要的目标
状态和身份估计,以及完整、及时的态势和威胁评估,为 指挥员提供有用的决策信息。
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3.数据融合的定义
功能定义:
将来自多个信息源的数据进行相关、整合,以获得目标 精确的位置、身份,最后对目标进行完整精确的评价
该定义的重点:
多个传感器对同一目标进行测量 重点是融合:相关、整合 目的:状态、身份、威胁估计等
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1.数据统合的一般处理模型
第二级处理:态势评估(situation assessment) 态势评估是对整个态势的抽象和评定。
态势抽象就是根据不完整的数据集构造一个综合的态势表 示,从而产生实体之间一个相互联系的解释。 态势评定则关系到对产生观测数据和事件态势的表示和理 解。
• 态势评定的输入包括事件检测、状态估计以及为态势评定所生
③同时考虑数据融合的时间性与空间性,即上述两个
同时进行,可以减少信息损失,提高数据融合系统的实时 性。但同时进行的难度大,只适合于大型多计算机的数据 融合系统。
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1.2数据融合的理论基础
1.数据融合的一般处理模型
功能模型从融合过程出发,描述数据融合包括哪些主要功 能、数据库,以及进行数据融合时系统各组成部分之间的 相互作用过程。
图像。
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美国火星车“Sojourner”(索杰纳)号上用QCM来检测 太阳能电池板上的灰尘堆积情况。
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雷达
C3I(军事指挥自动化系统)系统所用传感器的种类很多,但 它们是以雷达、电子情报机(ELINT)、电子支援测量系 统(ESM)、声音、红外等传感器为主, 再辅以其他类 型的传感器,在整个三维空间形成一个传感器网阵。
随着系统的复杂性日益提高,依靠单个传感器对物理量 进行监测显然限制颇多。 因此在故障诊断系统中使用多传感器技术进行多种特征 量的监测(如振动、温度、压力、流量等),并对这些传感