多传感器数据融合技术及应用111页PPT
合集下载
多传感器数据融合技术及应用
• 军事需求：随着新型武器（精确制导、远程打击等）的 出现→战场范围扩大（五维空间）→必须应用多传感器系 统：微波、毫米波、电视、红外、激光、电子支援措施 （ESM），以及电子情报技术→提供观测数据→优化综合 →实现：
实时发现目标
获取目标状态估计 提供火力控制、精确制导、电子对
识别目标属性
抗、作战模式和辅助决策等作战信息
实用文档
课程简介
现代信号处理 技术及应用
多传感器数据 融合
小波分析
实用文档
课程简介-数据融合
数据融合概述 数据融合模型
数据融合功能模型 数据融合结构模型 Agent模型
实用文档
课程简介-数据融合
分布式检测与数据融合
Beyas融合规则 Neyman-Pearson融合规则 K/N融合规则
串行结构融合规则
实用文档
四、多传感器数据融合系统的优点
冗余信息（增强了可靠性）、互补信息 （扩展了单传感器的性能） • 提高了系统的可靠性和鲁棒性 • 扩展了时间或空间的观测范围 • 增强了系统的可信度 • 增强了系统的分辨能力
实用文档
多传感器数据融合与经典信号处理 方法的区别
• 本质上，关键在于数据融合所处理的多传 感器信息具有更加复杂的形式，而且在不 同的信息层上出现，包括数据、特征和决 策层
正交小波变换 Mallat算法
WA在信号处理中的应用
实用文档
参考资料
• 科学出版社：信息融合（2007） • 电子工业出版社：多传感器信息融合及其
应用（2010） • 清华大学出版社：多源信息融合（第二版）
（2010） • 相关论文
实用文档
第一章 多传感器数据融合概述
实用文档
智能传感器系统多传感器信息融合技术PPT幻灯片课件
4
传统的信号采集往往由单一的传感器来完成，即使采 用多个（种）传感器也仅是从多个侧面孤立地反映目 标信息。实际上，在大多数情况下，必须同时处理多 个信号，而这些信号一般又来自多个信号源，即多传 感器。但是多传感器也带来了信息冗余甚至矛盾。所 以必须通过对各种传感器及其观测信息的合理支配与 使用，将其采集的信息依据某种优化准则组合，产生 对观测环境一致性的解释和描述，因此迫切要求对信 息进一步处理。
10
Bayes估计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，
是状态、特征和属性等； 2）高层处理：决策级融合，输出的是抽象结果。
第五章 一、多传感器信息融合技术
1
多传感器信息融合技术
概 述 传感器信息融合的分类和结构 传感器信息融合的一般方法 传感器信息融合的实例
2
概述
多传感器信息融合是对来自于不同传感器的信 息进行分析和综合，以产生对被测对象统一的 最佳估计。 研究目标：从工程上实现多个传感器信息处理 的全过程。高度集成、高度融合、高度智能将 成为信息融合系统的发展主线。 信息融合的目的：通过数据组合推导出更多的 信息，得到最佳协同作用效果；即利用多个传 感器共同或联合操作的优势，提高传感系统有 效性，消除单个或少量传感器的局限性。
7
3、融合：当将传感器数据组之间进行相关或将 传感器数据与系统内部的知识模型进行相关， 而产生信息的一个新的表达式。
4、相关：通过处理传感器信息获得某些结果， 不仅需要单项信息处理，而且需要通过相关来 进行处理，获悉传感器数据组之间的关系，从 而得到正确信息，剔除无用和错误的信息。 相关处理的目的：对识别、预测、学习和记忆 等过程的信息进行综合和优化。
传统的信号采集往往由单一的传感器来完成，即使采 用多个（种）传感器也仅是从多个侧面孤立地反映目 标信息。实际上，在大多数情况下，必须同时处理多 个信号，而这些信号一般又来自多个信号源，即多传 感器。但是多传感器也带来了信息冗余甚至矛盾。所 以必须通过对各种传感器及其观测信息的合理支配与 使用，将其采集的信息依据某种优化准则组合，产生 对观测环境一致性的解释和描述，因此迫切要求对信 息进一步处理。
10
Bayes估计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，
是状态、特征和属性等； 2）高层处理：决策级融合，输出的是抽象结果。
第五章 一、多传感器信息融合技术
1
多传感器信息融合技术
概 述 传感器信息融合的分类和结构 传感器信息融合的一般方法 传感器信息融合的实例
2
概述
多传感器信息融合是对来自于不同传感器的信 息进行分析和综合，以产生对被测对象统一的 最佳估计。 研究目标：从工程上实现多个传感器信息处理 的全过程。高度集成、高度融合、高度智能将 成为信息融合系统的发展主线。 信息融合的目的：通过数据组合推导出更多的 信息，得到最佳协同作用效果；即利用多个传 感器共同或联合操作的优势，提高传感系统有 效性，消除单个或少量传感器的局限性。
7
3、融合：当将传感器数据组之间进行相关或将 传感器数据与系统内部的知识模型进行相关， 而产生信息的一个新的表达式。
4、相关：通过处理传感器信息获得某些结果， 不仅需要单项信息处理，而且需要通过相关来 进行处理，获悉传感器数据组之间的关系，从 而得到正确信息，剔除无用和错误的信息。 相关处理的目的：对识别、预测、学习和记忆 等过程的信息进行综合和优化。
多传感器数据融合PPT课件
❖ 中间结论对传感 器的反馈控制
第10页/共67页
13.2.2 多传感器数据融合模型
• 多传感器数据融合系统的模型设计是多传感器数据融合的关键 问题，取决于实际需求、环境条件、计算机、通信容量及可靠 性要求等，模型设计直接影响融合算法的结构、性能和融合系 统的规模。
• 多传感器数据融合模型实际上是一种数据融合的组织策略，根 据任务、要求和设计者认识不同，模型设计千差万别。目前流 行的有多种数据融合模型，其中JDL数据融合模型最具通用性。
13.1 多传感器数据融合概述
• 多传感器数据是针对一个系统中使用多个（种）传
感器这一特定问题而提出的信息处理方法，是将来 自多传感器或多源的信息和数据进行综合处理，从 而对观测对象形成准确结论的过程。
• 数据融合的目的是基于各独立传感器的观测数据，
通过融合导出更丰富的有效信息，获得最佳协同效 果，发挥多个传感器的联合优势，提高传感器系统 的有效性和鲁棒性，消第除1页单/共67一页 传感器的局限性。
• 这一处理过程是复杂的，也是自适应的，它将各种信 息（图像、声音、气味和触觉）转换为对环境的有价
第2页/共67页
13.1 多传感器数据融合概述
应用简例
多传感器系统可以
用于地球环境监测。
主要应用于对地面
的监视、以便识别
和监视地貌、气象
模式、矿产资源，
植物生长、环境条
件和威胁情况(如原
油泄漏、辐射泄漏
第26页/共67页
13.3.3 基于Bayes理论数据融合
• 利用Bayes方法进行数据 融合的过程如图所示：
• (1)将每个传感器关于对象
的观测D转1,化D为2 ,.对...象, D属m性的 说明: • (2)计算每个传感器关于对P(Dj Oi)
第10页/共67页
13.2.2 多传感器数据融合模型
• 多传感器数据融合系统的模型设计是多传感器数据融合的关键 问题，取决于实际需求、环境条件、计算机、通信容量及可靠 性要求等，模型设计直接影响融合算法的结构、性能和融合系 统的规模。
• 多传感器数据融合模型实际上是一种数据融合的组织策略，根 据任务、要求和设计者认识不同，模型设计千差万别。目前流 行的有多种数据融合模型，其中JDL数据融合模型最具通用性。
13.1 多传感器数据融合概述
• 多传感器数据是针对一个系统中使用多个（种）传
感器这一特定问题而提出的信息处理方法，是将来 自多传感器或多源的信息和数据进行综合处理，从 而对观测对象形成准确结论的过程。
• 数据融合的目的是基于各独立传感器的观测数据，
通过融合导出更丰富的有效信息，获得最佳协同效 果，发挥多个传感器的联合优势，提高传感器系统 的有效性和鲁棒性，消第除1页单/共67一页 传感器的局限性。
• 这一处理过程是复杂的，也是自适应的，它将各种信 息（图像、声音、气味和触觉）转换为对环境的有价
第2页/共67页
13.1 多传感器数据融合概述
应用简例
多传感器系统可以
用于地球环境监测。
主要应用于对地面
的监视、以便识别
和监视地貌、气象
模式、矿产资源，
植物生长、环境条
件和威胁情况(如原
油泄漏、辐射泄漏
第26页/共67页
13.3.3 基于Bayes理论数据融合
• 利用Bayes方法进行数据 融合的过程如图所示：
• (1)将每个传感器关于对象
的观测D转1,化D为2 ,.对...象, D属m性的 说明: • (2)计算每个传感器关于对P(Dj Oi)
多传感器信息融合及其运用
多传感器信息融合及其运用多传感器信息融合是指通过多个传感器收集的数据进行融合，以提高信息的准确性和可靠性。
在许多应用领域，如无人驾驶汽车、机器人导航和环境监测等，多传感器信息融合发挥着重要的作用。
在传感器网络中，每个传感器可以收集到特定的信息，例如温度、湿度、光强等。
由于各种因素的影响，每个单独的传感器可能存在一定的误差。
多传感器信息融合可以通过对多个传感器收集的数据进行融合和分析，减小误差，得到更加准确和可靠的结果。
多传感器信息融合的核心思想是将不同传感器的数据进行权衡和组合，从而得到更准确的结果。
对于每个传感器的测量结果，可以通过建立数学模型或者使用机器学习的方法来估计其误差。
然后，可以利用这些误差估计值来确定每个传感器数据的权重。
根据权重，可以将每个传感器数据进行组合，得到融合后的结果。
多传感器信息融合可以用于许多实际应用中。
在无人驾驶汽车中，通过融合多个传感器的数据，可以实时地感知车辆周围的环境，包括道路状况、障碍物等，从而提供更准确的车辆控制。
在机器人导航中，多传感器信息融合可以帮助机器人实时感知周围的环境，并进行地图构建和路径规划。
在环境监测中，多传感器信息融合可以帮助提高对环境参数的监测精度，例如空气质量监测和水质监测等。
多传感器信息融合也面临一些挑战和难题。
不同传感器之间可能存在的差异和不一致性，例如测量范围、精度和响应时间等。
这些差异需要通过校准和校正等方法来解决。
数据融合的过程涉及到大量的计算和处理，对计算资源要求较高。
多传感器信息融合还需要考虑数据的时序特性和时延问题，以保证实时性和准确性。
多传感器信息融合是一门重要的技术，可以提高信息的准确性和可靠性。
通过合理设计和优化算法，可以克服各种挑战和困难，实现多传感器信息融合的目标。
随着传感器技术的不断发展和应用的扩大，多传感器信息融合将在更多的领域发挥作用，并为人类社会带来更多的便利和发展机遇。
多传感器数据融合技术ppt课件
辟专栏和出版专集，交流和探讨数据融合的有关问 题。
1987年欧洲共同体开始为期5年的SKIDS
( Signal and Knowledge Integration with Decisional Control
for Multi—sensory System)计划，主要目标是研究多传 感器数据融合的通用结构及实时信息融合技术等。
是机器人史上第一次在艺术领域达到饱含情感并与观众
产生共鸣的高度。由类人机器人领域的世界顶尖公司
多 环传 境感
器
数
特
融
结
A/D
据
征
合
果
处
提
计
输
理
数据融合的关键技术主要是数据转 换、数据相关、态势数据库和融合计 算等,其中融合计算是多传感器数据融 合系统的核心技术。
①对多传感器的相关观测结果进行验证、分 析、补充、取舍、修改和状态跟踪估计。
②对新发现的不相关观测结果进行分析和综 合。
静态
冗余
概率分布
累加噪声
极值决策
高层数据 融合
证据推理 静态 冗余互补 命题
逻辑推理
高层数据 融合
模糊推理 静态 冗余互补 命题
隶属度
逻辑推理
高层数据 融合
神经元网 络
动、静态
冗余互补
神经元输 入
学习误差
神经元网 络
低P高层
产生式规 则
静态
冗余互补 命题 精选课件ppt
置信因子
逻辑推理
高层数据14 融合
星图导航
天文导航系统的航向精度在现有导航设备中是最高的，可 为武器系统提供精确的位置、航向和姿态信息
光 线 系 统
1987年欧洲共同体开始为期5年的SKIDS
( Signal and Knowledge Integration with Decisional Control
for Multi—sensory System)计划，主要目标是研究多传 感器数据融合的通用结构及实时信息融合技术等。
是机器人史上第一次在艺术领域达到饱含情感并与观众
产生共鸣的高度。由类人机器人领域的世界顶尖公司
多 环传 境感
器
数
特
融
结
A/D
据
征
合
果
处
提
计
输
理
数据融合的关键技术主要是数据转 换、数据相关、态势数据库和融合计 算等,其中融合计算是多传感器数据融 合系统的核心技术。
①对多传感器的相关观测结果进行验证、分 析、补充、取舍、修改和状态跟踪估计。
②对新发现的不相关观测结果进行分析和综 合。
静态
冗余
概率分布
累加噪声
极值决策
高层数据 融合
证据推理 静态 冗余互补 命题
逻辑推理
高层数据 融合
模糊推理 静态 冗余互补 命题
隶属度
逻辑推理
高层数据 融合
神经元网 络
动、静态
冗余互补
神经元输 入
学习误差
神经元网 络
低P高层
产生式规 则
静态
冗余互补 命题 精选课件ppt
置信因子
逻辑推理
高层数据14 融合
星图导航
天文导航系统的航向精度在现有导航设备中是最高的，可 为武器系统提供精确的位置、航向和姿态信息
光 线 系 统
多传感器信息融合技术ppt课件
3
多传感器信息融合的特点
(1)提高了信息的可信度。(2)增加了目标特征 矢量的维数。(3)降低了获得信息的费用。(4) 减少了信息获取的时间。(5)提高了系统的容 错能力。(6)提高了整个系统的性能
4
二、多传感器信息融合层次
(一）、多传感器信息融合的融合层次 （二）、多传感器信息融合的融合结构
信息的数据融合是对多源数据进行多级处理，每一级处 理都代表了对原始数据的不同程度的抽象化，它包括对数据 的检测、关联、估计和组合等处理。信息融合按其在传感器 信息处理层次中的抽象程度，可以分为三个层次：像素层融 合、特征层融合及决策层融合。 根据信息融合处理方式的不同，可以将多传感器信息融 合的拓扑结构分为集中型、分散型、混合型、反馈型等。
多传感器信息融合技 术
1
主 要 内 容
一、概念 二、多传感器信息融合层次
三、主要方法
四、研究方向
五、信息融合方法的实际应用
2
一、概念
多传感器信息融合，又称多源信息融合，是用于包含多个或多类传感 器或信息源的系统的一种信息处理方法。Walz将多源信息融合定义为：通过 对多个传感器产生的数据或信息进行检测、组合估计、关联等多级操作，从 而得到关于观测环境或目标的精确状态、身份估计以及完整、及时的态势评 估的过程。 多传感器数据融合基本原理如下：
7
3决策层融合 指在每个传感器对目标做出识别后，将多个传感器的识别 结果进行融合。这一层融合是在高层次上进行的，融合的结果 为指挥控制决策提供依据。决策层融合的优点是：具有很高的 灵活性，系统对信息传输带宽要求较低；能有效地融合反映环 境或目标各个侧面的不同类型信息，具有很强的容错性；通信 容量小，抗干扰能力强；对传感器的依赖性小，传感器可以是 异质的；融合中心处理代价低。
多传感器信息融合的特点
(1)提高了信息的可信度。(2)增加了目标特征 矢量的维数。(3)降低了获得信息的费用。(4) 减少了信息获取的时间。(5)提高了系统的容 错能力。(6)提高了整个系统的性能
4
二、多传感器信息融合层次
(一）、多传感器信息融合的融合层次 （二）、多传感器信息融合的融合结构
信息的数据融合是对多源数据进行多级处理，每一级处 理都代表了对原始数据的不同程度的抽象化，它包括对数据 的检测、关联、估计和组合等处理。信息融合按其在传感器 信息处理层次中的抽象程度，可以分为三个层次：像素层融 合、特征层融合及决策层融合。 根据信息融合处理方式的不同，可以将多传感器信息融 合的拓扑结构分为集中型、分散型、混合型、反馈型等。
多传感器信息融合技 术
1
主 要 内 容
一、概念 二、多传感器信息融合层次
三、主要方法
四、研究方向
五、信息融合方法的实际应用
2
一、概念
多传感器信息融合，又称多源信息融合，是用于包含多个或多类传感 器或信息源的系统的一种信息处理方法。Walz将多源信息融合定义为：通过 对多个传感器产生的数据或信息进行检测、组合估计、关联等多级操作，从 而得到关于观测环境或目标的精确状态、身份估计以及完整、及时的态势评 估的过程。 多传感器数据融合基本原理如下：
7
3决策层融合 指在每个传感器对目标做出识别后，将多个传感器的识别 结果进行融合。这一层融合是在高层次上进行的，融合的结果 为指挥控制决策提供依据。决策层融合的优点是：具有很高的 灵活性，系统对信息传输带宽要求较低；能有效地融合反映环 境或目标各个侧面的不同类型信息，具有很强的容错性；通信 容量小，抗干扰能力强；对传感器的依赖性小，传感器可以是 异质的；融合中心处理代价低。
多传感器数据融合技术及其应用
引言
随着科学技术的发展，多传感器数据融合技术已经成为研究热点之一。该技 术通过将多个传感器所采集的数据进行融合和处理，以获得更加准确、全面和可 靠的信息，从而提高系统的整体性能和可靠性。在军事、航空、无人驾驶、智能 制造等领域，多传感器数据融合技术发挥着越来越重要的作用。因此，对多传感 器数据融合技术进行综述具有重要的现实意义和实际应用价值。
2、航空领域
在航空领域，多传感器数据融合技术对于提高飞行器的安全性和可靠性至关 重要。例如，在飞机着陆过程中，通过将雷达、惯性测量单元和GPS等多种传感 器的数据进行融合和处理，可以实现对飞机着陆过程的精确控制，提高飞行的安 全性和可靠性。
3、无人驾驶领域
在无人驾驶领域，多传感器数据融合技术是实现车辆稳定控制和精确导航的 关键。例如，通过将雷达、激光雷达、摄像头和GPS等多种传感器的数据进行融 合和处理，可以实现对车辆的精确控制和导航，提高无人驾驶车辆的稳定性和安 全性。
多传感器数据融合技术综述
多传感器数据融合技术的现状
多传感器数据融合技术的研究始于20世纪70年代，经过几十年的发展，已经 成为一个相对成熟的研究领域。目前，多传感器数据融合技术在理论和应用方面 都取得了重要进展。在理论方面，研究者们提出了多种多传感器数据融合算法， 如基于概率统计的贝叶斯方法、基于人工智能的神经网络方法和基于信号处理的 卡尔曼滤波方法等。
感谢观看
多传感器数据融合技术的应用领域非常广泛，主要包括以下几个方面：
1、智能制造：在制造业中，多传感器数据融合技术可以用于实时监测生产 线的运行状况，提高生产效率和质量。同时，还可以对原材料、半成品和成品进 行全面检测，降低不良品率。
2、智能交通：在交通领域，多传感器数据融合技术可以用于智能交通管理， 实现车辆流量监测、拥堵预警、事故快速处理等功能。同时，还可以为自动驾驶 汽车提供实时路况信息和障碍物识别，提高行车安全性和舒适性。
多传感器信息融合ppt课件
7
•定义2
利用计算机技术对按时序获得的若干传感器
的观测信息在一定准则下加以自动分析，优
化综合以完成所需的决策和估计任务而进行 的信息处理过程。实体状 态进行估计和预报的过程。������
•…….
8
自然界中同类多传感信息融合
左目和右目的视觉传感器分别 获取二维图象信息，经大脑融 合后产生立体图象信息； 左耳和右耳的听觉传感器分别 获取一维声音信息，经大脑融 合后产生立体声音信息；
1
国外研究 信息融合的关键技术 信息融合原理 信息融合层次 信息融合框架 信息融合方法 应用背景 存在的问题
2
• 信息融合 (information fusion)起初被称为数
据融合 (data fusion)，起源于1973年美国国 防部资助开发的声纳信号处理系统。
• 20世纪80年代，为了满足军事领域中作战
得成效。这些领域主要包括:机器人和智能 仪器系统、智能制造系统、战场任务与无 人驾驶飞机、航天应用、目标检测与跟踪、 图像分析与理解、惯性导航、模式识别等 领域。
6
定义1（美国国防部定义：[1991] ） 信息融合是一种多层次、多方面的处理过程, 包括对多源数据进行自动化的检测、互联、 相关、估计和组合处理（automatic detection, association, correlation, estimation, and combination），从而提高状态和身份估计的 精度，以及对战场态势和威胁的重要程度进 行有效的评价。
9
自 然 界 异 类 多 传 感 信 息 融 合
10
①扩展空间和时间覆盖范围；
（利用互补信息，improve observability ）
②改进探测性能；
•定义2
利用计算机技术对按时序获得的若干传感器
的观测信息在一定准则下加以自动分析，优
化综合以完成所需的决策和估计任务而进行 的信息处理过程。实体状 态进行估计和预报的过程。������
•…….
8
自然界中同类多传感信息融合
左目和右目的视觉传感器分别 获取二维图象信息，经大脑融 合后产生立体图象信息； 左耳和右耳的听觉传感器分别 获取一维声音信息，经大脑融 合后产生立体声音信息；
1
国外研究 信息融合的关键技术 信息融合原理 信息融合层次 信息融合框架 信息融合方法 应用背景 存在的问题
2
• 信息融合 (information fusion)起初被称为数
据融合 (data fusion)，起源于1973年美国国 防部资助开发的声纳信号处理系统。
• 20世纪80年代，为了满足军事领域中作战
得成效。这些领域主要包括:机器人和智能 仪器系统、智能制造系统、战场任务与无 人驾驶飞机、航天应用、目标检测与跟踪、 图像分析与理解、惯性导航、模式识别等 领域。
6
定义1（美国国防部定义：[1991] ） 信息融合是一种多层次、多方面的处理过程, 包括对多源数据进行自动化的检测、互联、 相关、估计和组合处理（automatic detection, association, correlation, estimation, and combination），从而提高状态和身份估计的 精度，以及对战场态势和威胁的重要程度进 行有效的评价。
9
自 然 界 异 类 多 传 感 信 息 融 合
10
①扩展空间和时间覆盖范围；
（利用互补信息，improve observability ）
②改进探测性能；
数据融合理论与应用(第二版)课件：多传感器目标检测的基本理论
(2－10)
多传感器目标检测的基本理论
不失一般性, 我们假设
C10＞C00, C01＞C11
从而得判决规则如下:
P(H1)(C01-C11)p(u/H1)
≥P(H0)(C10-C00)p(u/H0)? u∈Z1:u∈Z0 (2－11) 即
Λ(u)＞η? H1: H0
(2－12)
P(H0 )(C10 C00)
C=C00P(D0,H0)+C10P(D1,H0)+C01P(D0,H1)+C11P(D1,H1 )
应用贝叶斯公式得
(2－5)
C=C00P(D0/H0)P(H0)+C10P(D1/H0)P(H0) =+C01P(D0/H1)P(H1)+C11P(D1/H1)P(H1)
(2－6)
式中P(Di/Hj)是Hj为真时判决Di的概率。
决方法也将包含这个比值, 所不同的只是不等式右边的量改
变了。
多传感器目标检测的基本理论
2.2 贝叶斯方法
在前面我们采用了最大后验概率准则, 其中两类错误都没有特殊加权, 这样 或多或少地假定了各类错误是同样危险的。 但许多事件中各类错误的后果并非 同等严重, 以雷达系统为例, 把实际上目标不存在说成是目标存在, 与目标存在而 说成是不存在, 其后果大不相同, 为了反映它们的差别, 可给出各类错误的代价函 数。
P0 P(u)
S
(1 Pfi ) S
Pfi
故
log P(H1 / u) log p1 log1 Pmi log Pmi
P(H0 / u)
p0
S
Pfi
S
1 Pfi
从而定理得证。
这样数据融合规则可以表示为:
精品课件-多传感器数据融合及其应用(杨万海)-第2章
第1章 引 论
2.1.2 线性均方估计 1.
由前面知，非递归滤波器的估计值及其估计误差可分别 表示为
m
Xˆ hi zi
i 1 m
P E[(Xˆ x)2 ] E[( hi zi x)2 ]
i 1
第1章 引 论
只要对m个参数逐一求导，并令其等于零，在均值为零的白噪声的
情况下，可得到最小均方误差和估计：
(2-1-7)
i 1
第1章 引 论
此时的信号x和估值之间只差一个噪声项。当k值较大 时， 估值的均方误差
P
E[(Xˆ k
x)2
]
1 1
a a
2 n
而一次取样的均方误差
(2-1-8)
P 1
E[( x
nk
x)2 ]
E(nk2 )
2 n
(2-1-9)
故上一结果的均方误差约为一次采样的（1-a）/（1+a）倍。
第1章 引 论
z1
z－ 1 z2
h1
h2
z－ 1 z3 h3
∑
… Xˆ
图2-1 采样平均估值器
z－ 1 hm
第1章 引 论
图中，h1, h2, …, hm是滤波器的脉冲响应hj的采样，或 称滤波器的加权系数。由图2-1可以看出，滤波器的输出
m
Xˆ hi zi
(2-1-2)
i 1
当h1=h2=…=hm=1/m时，
zk＋ 1 ＋ ∑ －
bk＋ 1
＋ ∑
＋
Xˆ k ＋1
z－ 1 (b)
图2-3 两种递归估值器
第1章 引 论
应用时要注意初始条件，即递推开始时的初始值的问题。
我们希望初始的 Xˆ 0 满足
多传感器数据融合.
多传感器数据融合技术及应用目录第一章概论 (1)1.1数据融合的目的和应用 (1)1.2数据融合的理论基础 (3)1.2.1数据融合的基本原理 (3)1.2.2数据融合的级别 (4)第二章状态估计理论 (8)2.1估计问题的构成 (8)2.2状态估计问题 (9)2.3离散线性系统的最优估计——Kalman 滤波技术 (10)第三章多传感器信息融合系统中的状态估计 (15)3.1引言 (15)3.2集中式多传感器信息融合系统中的状态估计 153.2.1单传感器的状态估计 (15)3.2.2集中式多传感器状态估计 (17)3.3分布式多传感器信息融合系统中的状态估计 19第四章多传感器概率数据关联算法 (23)4.1概率数据关联滤波器 (23)4.1.1预备知识 (23)4.1.2概率数据关联滤波器的基本思想 (24)4.1.3关联概率()i k 的计算 (26)4.1.4协方差P(k|k)的计算 (29)4.2多传感器概率数据关联算法 (31)4.2.1多传感器概率数据关联滤波器 (31)第五章分布式多传感器信息融合中的 (35)5.1引言 (35)5.2模糊因数集与隶属度函数 (35)5.2.1模糊因素集 (35)5.2.2隶属度函数的选择 (37)5.3模糊因素的确定与模糊集A的动态分配 (38)5.3.1模糊因素与权向量初值的确定 (38)5.3.2模糊因素权集A的动态分配 (39)5.4模糊航迹关联算法 (41)5.4.1模糊航迹关联算法 (41)5.5多局部节点情况下的模糊关联算法 (42)第六章多传感器多模型概率数据关联算法 (44)6.1多模型算法(Multiple-Model Approach) (44)6.2相互作用多模型—概率数据关联算法 (47)第七章多传感器信息融合系统中的身份估计 (57)7.1基于Bayes统计理论的身份识别 (57)7.2基于D-S证据理论的身份识别 (57)7.2.1基本理论 (58)7.2.2证据理论的组合规则 (59)7.2.3D-S证据理论的身份识别中应用例子 (60)7.3基于多级神经网络的类型融合 (63)7.3.1基于模糊专家规则的传感器子网 (64)7.3.2融合子网 (74)第一章概论1.1数据融合的目的和应用在未来战争中，电磁环境将异常复杂，无论是空战、海战还是陆战以至于陆、海、空相结合的立体战争，都将日益依赖于各种传感器设备。
多传感器数据融合PPT课件
• 该定义的重点：
•方法：分析、综合、支配、使用； •目的：一致性解释与描述、更为充分的信息。
第5页/共139页
数据融合技术的应用
航迹预测 身份识别 威胁估计
多传感器 数据融合
测试技术 多光谱图像
车辆识别
第6页/共139页
数据融合技术发展
海湾战争
20世纪 70年代
1973年美国声纳信息融合研究
现代化战争的警钟
第3页/共139页
数据融合的定义
• 功能定义：
将来自多个传感器和信息源的数据和信息加以联合、 相关、组合，以获得对目标精确的位置估计、身份 估计、以及对战场情况和威胁及其重要程度进行适 时的完整评价。
• 该定义的重点：
•该定义是军事应用方面的功能性定义；
•多个传感器对同一目标进行测量；
•重点是融合：联合、相关、组合；
Bayes统计理论
• Bayes公式：
对一组互斥事件Ai，i=1，2，…，n，在一次测量结
果为B时，Ai发生的概率为：
PAi
B
P Ai B PB
PB Ai PAi
n
PB
Ai
P
Ai
i 1
❖ 利用Bayes统计理论进行测量数据融合：
▪ 充分利用了测量对象的先验信息。
▪ 是根据一次测量结果对先验概率到后验概率 的修正。
第24页/共139页
Bayes统计理论
• 基于经典统计方法的多传感器数据处理。
• 经典统计理论的两个特征：
• 不采用先验概率； • 概率是一种类似频数的解释。
• 经典统计理论的基本原理：小概率原理。
• 经典统计理论的不足：
• 将被测参数看做一个固定值，没有充分利用其先 验信息；
•方法：分析、综合、支配、使用； •目的：一致性解释与描述、更为充分的信息。
第5页/共139页
数据融合技术的应用
航迹预测 身份识别 威胁估计
多传感器 数据融合
测试技术 多光谱图像
车辆识别
第6页/共139页
数据融合技术发展
海湾战争
20世纪 70年代
1973年美国声纳信息融合研究
现代化战争的警钟
第3页/共139页
数据融合的定义
• 功能定义：
将来自多个传感器和信息源的数据和信息加以联合、 相关、组合，以获得对目标精确的位置估计、身份 估计、以及对战场情况和威胁及其重要程度进行适 时的完整评价。
• 该定义的重点：
•该定义是军事应用方面的功能性定义；
•多个传感器对同一目标进行测量；
•重点是融合：联合、相关、组合；
Bayes统计理论
• Bayes公式：
对一组互斥事件Ai，i=1，2，…，n，在一次测量结
果为B时，Ai发生的概率为：
PAi
B
P Ai B PB
PB Ai PAi
n
PB
Ai
P
Ai
i 1
❖ 利用Bayes统计理论进行测量数据融合：
▪ 充分利用了测量对象的先验信息。
▪ 是根据一次测量结果对先验概率到后验概率 的修正。
第24页/共139页
Bayes统计理论
• 基于经典统计方法的多传感器数据处理。
• 经典统计理论的两个特征：
• 不采用先验概率； • 概率是一种类似频数的解释。
• 经典统计理论的基本原理：小概率原理。
• 经典统计理论的不足：
• 将被测参数看做一个固定值，没有充分利用其先 验信息；
第19章多传感器信息融合技术_图文
分布式数据融合结构
19.2 传感器信息融合的一般方法
目标身份估计
数据级数据融合结构
19.2 传感器信息融合的一般方法
目标身份估计
特征级数据融合结构
19.2 传感器信息融合的一般方法
目标身份估计
决策级数据融合结构
19.2 传感器信息融合的一般方法
19.2.2 信息融合方法
按技术原理分类
假设 检验法
19.1 传感器信息融合分类和结构
3）态势数据库：态势数据库可分为实时数据库和非 实时数据库。实时数据库的作用是把当前各传感器 的观测结果及时提供给信息融合中心，同时也存储 融合处理的最终态势/决策分析结果和中间结果。 非实时数据库存储各传感器的历史数据、相关目标 和环境的辅助信息以及融合计算的历史信息。态势 数据库要求容量大、搜索快、开放互连性好，具有 良好的用户接口。
• Bayes估计是检验过程中对先验知识向后验知识的不断修正 。
• 条件概率公式：
或
v 全概率概率公式：
其中Ai为对样本空间的一个划分，即Ai为互斥事件且
19.2 传感器信息融合的一般方法
• Bayes公式：
对一组互斥事件Ai，i=1，2，…，n，在一次测量结果为 B时，Ai发生的概率为：
v 利用Bayes统计理论进行测量数据融合： §充分利用了测量对象的先验信息。 §是根据一次测量结果对先验概率到后验概率的修正 。
19.1 传感器信息融合分类和结构
19.1.2 信息融合的结构
传感器1输入
传感器
1 传感器1输出
传感器
传感器2输入
2 传感器2输出 …
传感器N
传感器N输入
最终结果 a) 串行融合方式
u信息融合的结构分为串联、并 联，如图19-1所示。 u串行融合时，当前传感器要接 收前一级传感器的输出结果，每 个传感器既有接收处理信息的功 能，又有信息融合的功能，各个 传感器的处理同前一级传感器输 出的信息形式有很大关系。最后 一个传感器综合了所有前级传感 器数出的信息，得到的输出为串 联融合系统的结论。
19.2 传感器信息融合的一般方法
目标身份估计
数据级数据融合结构
19.2 传感器信息融合的一般方法
目标身份估计
特征级数据融合结构
19.2 传感器信息融合的一般方法
目标身份估计
决策级数据融合结构
19.2 传感器信息融合的一般方法
19.2.2 信息融合方法
按技术原理分类
假设 检验法
19.1 传感器信息融合分类和结构
3）态势数据库：态势数据库可分为实时数据库和非 实时数据库。实时数据库的作用是把当前各传感器 的观测结果及时提供给信息融合中心，同时也存储 融合处理的最终态势/决策分析结果和中间结果。 非实时数据库存储各传感器的历史数据、相关目标 和环境的辅助信息以及融合计算的历史信息。态势 数据库要求容量大、搜索快、开放互连性好，具有 良好的用户接口。
• Bayes估计是检验过程中对先验知识向后验知识的不断修正 。
• 条件概率公式：
或
v 全概率概率公式：
其中Ai为对样本空间的一个划分，即Ai为互斥事件且
19.2 传感器信息融合的一般方法
• Bayes公式：
对一组互斥事件Ai，i=1，2，…，n，在一次测量结果为 B时，Ai发生的概率为：
v 利用Bayes统计理论进行测量数据融合： §充分利用了测量对象的先验信息。 §是根据一次测量结果对先验概率到后验概率的修正 。
19.1 传感器信息融合分类和结构
19.1.2 信息融合的结构
传感器1输入
传感器
1 传感器1输出
传感器
传感器2输入
2 传感器2输出 …
传感器N
传感器N输入
最终结果 a) 串行融合方式
u信息融合的结构分为串联、并 联，如图19-1所示。 u串行融合时，当前传感器要接 收前一级传感器的输出结果，每 个传感器既有接收处理信息的功 能，又有信息融合的功能，各个 传感器的处理同前一级传感器输 出的信息形式有很大关系。最后 一个传感器综合了所有前级传感 器数出的信息，得到的输出为串 联融合系统的结论。
多传感器数据融合技术及应用ppt课件
CVIS展望图
ppt课件完整
38
ppt课件完整
39
7、农业
ppt课件完整
40
无土栽培
精准农业
ppt课件完整
41
• 食品检测 • 农作物农药残留量检测
酶抑制法→通过光谱分析→确定有害物质 • 水产养殖 • 分拣系统 8、其他 • 电子鼻(electronic nose) • 电子舌(electronic tongue)
• 德国大众 • 中国自主车大赛
ppt课件完整
35
国防科技大学自主研制的红旗 HQ3无人车
• 7月14日首次完成了从长沙到武汉286公里的高速全程无 人驾驶实验，创造了我国自主研制的无人车在复杂交通状 况下自主驾驶的新纪录，标志着我国无人车在复杂环境识 别、智能行为决策和控制等方面实现了新的技术突破，达 到世界先进水平
26
2、工业过程监控
• 识别引起系统状况超出正常运行范围的故障条 件→触发报警器
• 石油勘探 • 火力发电（发电机组监控） • 转炉炼钢（温度和含碳量） • 核反应堆
ppt课件完整
27
3、遥感图像融合处理
• 主要对地面目标或实体进行监视、识别与定位，使用的传 感器主要为合成孔径雷达，在多源图像进行融合时，要利 用像素级配准
车 • 制造业机器人 • 服务机器人 • 导游机器人 • 机械手 • Robotcup • 路径规划
ppt课件完整
24
机器人舞蹈
qiro机器人
20个机器人Nao在上海世博会法国馆完美演出了长达10分钟的全自主集体
舞蹈表演，创造了类人机器人历史性一幕，这也是世界上第一次大规模机
器人同时跳“集体舞”。机器人Nao的表演分三个音乐片段，其中包括法国