多传感器目标识别的优化融合
多传感器的融合方法
多传感器数据融合多传感器数据融合是一个新兴的研究领域，是针对一个系统使用多种传感器这一特定问题而展开的一种关于数据处理的研究。
多传感器数据融合技术是近几年来发展起来的一门实践性较强的应用技术，是多学科交叉的新技术，涉及到信号处理、概率统计、信息论、模式识别、人工智能、模糊数学等理论。
近年来，多传感器数据融合技术无论在军事还是民事领域的应用都极为广泛。
多传感器融合技术已成为军事、工业和高技术开发等多方面关心的问题。
这一技术广泛应用于C3I系统、复杂工业过程控制、机器人、自动目标识别、交通管制、惯性导航、海洋监视和管理、农业、遥感、医疗诊断、图像处理、模式识别等领域。
实践证明：与单传感器系统相比，运用多传感器数据融合技术在解决探测、跟踪和目标识别等问题方面，能够增强系统生存能力，提高整个系统的可靠性和鲁棒性，增强数据的可信度，并提高精度，扩展整个系统的时间、空间覆盖率，增加系统的实时性和信息利用率等。
1 基本概念及融合原理1．1 多传感器数据融合概念数据融合又称作信息融合或多传感器数据融合，对数据融合还很难给出一个统一、全面的定义。
随着数据融合和计算机应用技术的发展，根据国内外研究成果，多传感器数据融合比较确切的定义可概括为：充分利用不同时间与空间的多传感器数据资源，采用计算机技术对按时间序列获得的多传感器观测数据，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，使系统获得比它的各组成部分更充分的信息。
1．2 多传感器数据融合原理多传感器数据融合技术的基本原理就像人脑综合处理信息一样，充分利用多个传感器资源，通过对多传感器及其观测信息的合理支配和使用，把多传感器在空间或时间上冗余或互补信息依据某种准则来进行组合，以获得被测对象的一致性解释或描述。
具体地说，多传感器数据融合原理如下：（1）N个不同类型的传感器（有源或无源的）收集观测目标的数据；（2）对传感器的输出数据（离散的或连续的时间函数数据、输出矢量、成像数据或一个直接的属性说明）进行特征提取的变换，提取代表观测数据的特征矢量Yi；（3）对特征矢量Yi进行模式识别处理（如，聚类算法、自适应神经网络或其他能将特征矢量Yi变换成目标属性判决的统计模式识别法等）完成各传感器关于目标的说明；（4）将各传感器关于目标的说明数据按同一目标进行分组，即关联；（5）利用融合算法将每一目标各传感器数据进行合成，得到该目标的一致性解释与描述。
多传感器数据融合问题的研究共3篇
多传感器数据融合问题的研究共3篇多传感器数据融合问题的研究1多传感器数据融合的问题越来越受到人们的关注。
随着技术的发展，我们现在有了越来越多的传感器能够收集到大量的数据。
然而，这些数据往往是分散的，没有一个统一的模型可以很好地表达它们。
因此，多传感器数据融合的问题就变得非常重要了。
多传感器数据融合的目的是将来自不同传感器的数据进行整合，从而提高数据的准确性和可靠性。
这种方法将信息从多个源头收集起来，从不同的角度对实际情况进行观察和分析，获得更全面和准确的信息。
这对于科学研究、工程应用和经济决策都非常重要。
多传感器数据融合面临的问题是如何融合大量的数据，使得数据能够被更好地表示、处理和理解。
传感器数据可以是多维度、多层次、时变的，因此在融合时需要考虑多个因素，包括传感器的相对位置、精度、噪声、数据质量等等。
如何将这些因素考虑在内，设计出有效的数据融合算法，是多传感器数据融合研究的关键问题之一。
目前，多传感器数据融合研究已经涉及到了很多领域，比如气象预报、军事指挥、工业制造等等。
在气象预报中，多传感器数据融合可以通过整合不同的气象数据源，提高天气预报的准确性。
在军事指挥中，多传感器数据融合可以通过整合多种来源的情报，为指挥决策提供更全面的信息支持。
在工业制造中，多传感器数据融合可以通过整合各种传感器的数据，实现对生产过程的监控与控制。
多传感器数据融合还可以应用于智能交通、环境监测、医学诊断等等领域。
例如，在智能交通领域中，多传感器数据融合可以通过整合来自不同传感器的交通信息，为交通管理和出行决策提供更准确的数据支持。
在环境监测领域中，多传感器数据融合可以通过整合来自多个传感器的环境数据，生成更全面、准确的环境信息。
总之，多传感器数据融合技术是当前研究热点之一，是实现各种智能化系统的基础性技术。
尽管多传感器数据融合技术还存在很多困难和挑战，但通过对现有技术的不断改进和创新，相信未来多传感器数据融合技术将会得到更广泛的应用和发展综上所述，多传感器数据融合技术作为一种有效的信息处理方式，已经广泛应用于气象预报、军事指挥、工业制造、智能交通、环境监测、医学诊断等领域，并在不断推动各行业的智能化发展。
描述多传感器融合的原理
描述多传感器融合的原理
多传感器融合是一种集成多个传感器数据以提高系统性能和鲁棒性的技术。
其
原理是通过同时利用多个传感器的数据，结合传感器的优势和互补性，以获得更准确、可靠的信息。
这种融合可以通过多种方式实现，包括数据融合、特征融合和决策融合。
数据融合是指将来自不同传感器的原始数据进行整合和处理，以提高信息的准
确性和完整性。
这可以通过融合算法，如加权平均或卡尔曼滤波器来实现。
特征融合是指从不同传感器中提取的特征进行整合，以获得更全面和准确的信息。
例如，可以将来自多个传感器的图像特征进行融合，以提高目标识别的准确性。
决策融合是指将来自不同传感器的决策或估计进行整合，以获得更可靠的结果。
这可以通过使用逻辑规则或概率模型来实现，以综合考虑多个传感器的输出。
总的来说，多传感器融合的原理是通过综合利用多个传感器的数据和信息，以
提高系统性能和鲁棒性，从而实现更准确、可靠的感知和决策。
基于多传感器融合的目标检测算法研究
基于多传感器融合的目标检测算法研究随着人工智能技术的快速发展，目标检测技术已成为图像处理和计算机视觉领域的热门研究方向之一。
目标检测算法主要用于从图像、视频等多源数据中自动识别和定位特定目标，已广泛应用于智能监控、自动驾驶、人脸识别等领域。
然而，由于物体表现形式的多样性和复杂性，单一传感器的数据往往不足以提供完整的目标信息，因此多传感器融合的目标检测算法日益受到关注。
本文将介绍多传感器融合的目标检测算法研究的现状和未来发展趋势。
一、多传感器融合方案传感器融合是指将不同传感器的信息进行整合和优化，以提高系统准确性和可靠性的方法。
多传感器融合的目标检测算法通常涉及红外传感器、雷达、激光雷达等多个传感器，利用这些传感器的互补性，实现更准确、更全面的目标检测。
1.特征级传感器融合特征级传感器融合是利用不同特征描述子，如颜色、形状、纹理等，将不同传感器的目标信息进行整合的方法。
这类算法主要利用众多传感器所具有的纹理、颜色、物体形状、大小和轮廓等多种特征，将这些特征融合在一起，生成具有更丰富特征的目标描述，从而提高检测准确度。
2.决策级传感器融合决策级传感器融合是通过将多个传感器的分类输出结果进行合并的方式，提高目标检测的准确性和鲁棒性。
这类算法主要利用各传感器之间的互补性，将分别由各个传感器得出的目标检测结果进行综合，形成最终的目标检测结果。
二、多传感器融合的应用现状1.智能监控多传感器融合的目标检测技术在智能监控领域的应用最为广泛。
利用不同种类的传感器对监控行为进行全面监控和实时定位。
例如，多传感器结合应用可实现对违禁品、危险品、运动物体等的自动识别和报警，提高了安全性。
2.自动驾驶多传感器融合的目标检测技术在自动驾驶中发挥了关键作用。
例如，在传统单一摄像头与激光雷达标定中，仅通过摄像头获取的图像往往不能利用地面特征准确定位。
而通过加入激光雷达，可以创建点云图像，并进行自动检测和定位。
三、多传感器融合的未来发展趋势1.深度学习与多传感器融合近年来，深度学习技术的发展已经取得了巨大的成功。
人工智能在智能制造中的多传感器数据融合与分析
人工智能在智能制造中的多传感器数据融合与分析智能制造是指通过人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）技术实现生产流程的自动化与智能化，以提高生产效率和产品质量。
在智能制造中，传感器扮演着关键的角色，通过收集各种信号数据来实时监测生产环境和设备状态，为人工智能系统提供输入信息。
然而，由于生产环境复杂多变，涉及到的数据种类与数量繁多，单一传感器所获得的数据往往无法全面、准确地反映实际情况。
为了解决这一问题，多传感器数据融合技术应运而生，为智能制造提供更全面、准确的数据支持。
多传感器数据融合是指将来自不同传感器的数据进行整合与集成，以得到更全面、准确的信息。
在智能制造中，基于人工智能的多传感器数据融合技术可以实现以下几个方面的应用：1. 数据融合与校准：多传感器融合可以有效消除不同传感器之间的误差和偏差，提高数据的准确性和一致性。
通过建立数学模型和算法，对传感器数据进行校准和修正，可以消除数据中的噪声和非线性特性，提高数据的稳定性和可靠性。
2. 数据关联与配准：通过多传感器数据融合，可以建立传感器数据之间的联系和关联。
通过数据关联和配准，可以实现对不同传感器所观测到的相同目标或事件的一致性描述和分析，从而提供更全面、准确的信息。
比如在机器人智能制造中，利用多传感器数据融合可以实现对工件的定位和姿态识别，提高机器人的操作精度和稳定性。
3. 数据挖掘与分析：多传感器数据融合可以为智能制造提供更多的信息源，为人工智能系统提供更多的数据样本和特征，并通过数据挖掘和分析来发现隐藏在数据背后的规律和模式。
通过多传感器数据融合和数据挖掘，可以实现对生产过程中的潜在问题和隐患的预测和预警，进而采取相应的措施，以避免潜在的质量问题和生产事故。
综上所述，人工智能在智能制造中的多传感器数据融合与分析是实现智能制造的重要手段之一，可以提供全面、准确的数据支持，为智能制造系统的运行和优化提供强有力的支持。
多传感器数据融合技术研究及应用
多传感器数据融合技术研究及应用随着科技发展，大量的传感器技术得到了广泛的应用，而多传感器数据融合技术也因此而生，成为了当今科技领域的一个热门话题。
本文将从多个角度深入探讨多传感器数据融合技术的研究现状以及应用前景。
一、多传感器数据融合技术简介多传感器数据融合技术是指将来自多个传感器的数据进行处理和整合，从而得到更加准确、全面的信息，提高数据处理和分析的精度和效率。
多传感器数据融合技术既可以用于研究基础理论，也可以应用于实际工程领域，如环境监测、智能交通、军事侦察等领域。
传感器是将感受到的物理量转化为电信号的装置，用于将环境信息转化为数据，工业、生活和科学研究领域中的各种设备都可以使用传感器技术。
而多传感器数据融合技术则是将不同类型和数量的传感器数据整合在一起，以期获得更加精确、全面的信息。
多传感器数据融合技术的主要优势在于能够在不同维度上提供更高的空间和时间分辨率，并且可以解决单个传感器所不能捕捉到的数据缺失问题，以此提高数据分析、处理和应用的精度和效率。
二、多传感器数据融合技术的研究现状当前，多传感器数据融合技术的研究和应用已经成为了很多领域的关注重点，相关学科如计算机科学、电子工程、物理学等也已经逐渐形成了完整的研究方向。
多传感器数据融合技术的研究包括数据处理、信息融合、模型构建、智能识别等方面，具体来说，主要包括以下几个方面：1. 数据融合算法数据融合是多传感器数据融合技术的核心内容，当前大量的研究工作主要关注如何对不同类型、来源和质量的传感器数据进行有效的融合，从而得到更加精准的数据信息。
当前，常用的数据融合算法主要包括加权平均法、卡尔曼滤波法、粒子滤波法、小波变换和小波包分解等，其中，小波变换技术较为全部。
2. 模型构建在多传感器数据融合技术中，模型构建是非常重要的一部分，它可以对不同传感器数据融合的模型进行建立和优化，以此提高数据融合的准确性和效率。
常见的模型构建技术包括神经网络、贝叶斯网络、决策树、支持向量机、两类模型、仿生学等等。
多传感器数据智能融合理论与应用 第1章 多传感器数据融合概述
类似LANDSAT的卫星使用可见光和红外传感器来提 供有关作物的种类，生长情况，病虫害及耕作情况等信息。 合成孔径雷达（SAR）甚至可以从宇宙飞船上穿过云层拍 摄到地球的图片。SAR提供的关于地球资源的其他信息可 以与其他传感器提供的信息进行融合。
多传感器数据智能融合
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2 多传感器系统的应用及优势
一个能够支持自动目标识别（ART）的多传感器系 统里面的传感器包含了毫米波雷达，毫米波辐射计以及被 动式和主动式红外传感器等。
在这个传感器级数据融合结构中，每个传感器都具 有自己的处理算法，采用何种算法主要考虑如下因素：数 据所处的频段；传感器的类型（主动型或被动型）；空间 分辨率和扫描特性；目标和背景特性以及信号的极化信息 等。
■ 遗传算法（GA）：求最优的一种迭代算法，属于人工智能类。 ■ 确定基因优化的准则？交叉、变异、进化。 ■ 有用遗传算法，用于多传感器信息的融合。
多传感器数据智能融合
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3 数据融合算法
■ 粒子群方法（PSO）：粒子群优化算法（Particle Swarm optimization, PSO）是一种进化计算（evolutionary computation）技术，由Eberhart博士和Kennedy博士于1995年 提出[1]。该算法源于对鸟群捕食的行为研究，主要用于优化 计算，基本思想是通过群体中个体之间的协作和信息共享来 寻找最优解。PSO算法的优势在于简单容易实现并且没有许多 参数的调节。目前已被广泛应用于函数优化、神经网络训练、 模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域。
融合多传感器信息的目标检测技术研究
融合多传感器信息的目标检测技术研究目标检测技术是计算机视觉领域的重要研究方向之一，它涉及到实现对影像中目标的自动检测，定位和识别。
基于单一传感器的目标检测技术已经比较成熟，但是在复杂环境下，使用单一传感器会受到很多限制，同时随着多传感器技术的发展，如何利用多传感器信息来提高目标检测技术的性能成为了研究热点。
多传感器信息融合可以通过互补或协同的方式对信息进行整合，从而提高目标检测的灵敏度、准确性和鲁棒性。
常见的多传感器包括可见光摄像头、红外摄像头、毫米波雷达、激光雷达、超声波等，这些传感器获取的信息互相补充，可以提高目标的识别率和定位精度。
下面将从数据采集、融合方法以及应用案例三个方面来介绍融合多传感器信息的目标检测技术研究。
一、数据采集多传感器信息融合的基础是多模态数据的获取和处理。
在这里需要考虑如何实现数据的同步和精度匹配，以及如何将不同传感器的数据整合成一个统一的信息源。
由于不同传感器采集到的数据格式和精度有所差别，因此需要通过预处理和校正来达到数据的一致性。
例如，在雷达和摄像头信息融合时，由于雷达数据的采集范围和精度高于摄像头，因此需要将摄像头采集到的信息投射到雷达坐标系上，并对其进行校正，以保证两种传感器数据的一致性。
在多传感器数据融合中，还需要考虑如何处理数据的缺失和噪声，以避免对最终检测结果的影响。
二、融合方法多传感器信息融合的核心是融合方法。
常见的融合方法包括基于权重的方法、基于分数级联的方法、基于深度学习的方法等。
基于权重的方法是最常用的融合方法之一，它依赖于不同传感器数据的可靠度和权重分配来实现信息的整合。
在实际应用中，权重的分配往往依赖于传感器的精度、可靠度和难易程度等因素。
基于分数级联的方法是应用神经网络技术实现的融合方法，它通过将多传感器信息分别输入到不同的神经网络中，在每个网络的输出端进行评分，再通过级联的方式将不同网络的结果进行组合。
基于深度学习的方法利用深度神经网络的优势来实现多传感器信息的融合，此方法需要大量的数据支持，并需要进行大量的网络训练和优化，尤其在处理复杂场景下的多传感器信息时更加显著。
多传感器数据融合
卡尔曼滤波
利用状态方程和观测方程，对数据进行递归 估计和融合。
DS证据理论
处理不确定性信息，将多个传感器信息进行 融合。
决策层融合
分类器融合
将多个分类器的结果进行综合，得出 最终分类结果。
决策表融合
将各个传感器的决策表进行综合，形 成最终决策表。
模糊逻辑
感知。
数据融合技术将机器人上不同传感器的 数据进行整合，提高机器人的感知精度 和稳定性，增强机器人的自主导航和任
务执行能力。
机器人中的数据融合技术有助于提高机 器人的智能化水平和人机协作能力。
05
多传感器数据融合的挑战与未来发展
数据质量问题
数据不一致性
由于不同传感器采集数据的原理、 方式、精度和范围不同，导致数 据之间存在不一致性，需要进行 校准和补偿。
信号干扰
不同传感器可能使用相同 的频段或相近的频段，导 致信号干扰和数据冲突。
交叉感应
某些传感器之间可能存在 交叉感应，导致数据之间 产生耦合和相互影响。
算法的实时性
计算量大
01
多传感器数据融合需要进行大量的数据处理和计算，对算法的
实时性要求较高。
算法优化
02
需要不断优化算法，提高计算效率和准确性，以满足实时性要
医疗领域
在医疗领域中，多传感器数据 融合可以用于医疗诊断、病人
监护和康复治疗等方面。
02
多传感器数据融合技术
数据预处理
01
02
03
数据清洗
去除异常值、缺失值和冗 余数据，确保数据质量。
数据归一化
将不同量纲和量级的数据 统一到同一尺度，便于后 续处理。
数据去噪
通过滤波、插值等方法降 低噪声对数据的影响。
多传感器数据融合技术
多传感器数据融合技术伴随着信息技术的发展，多传感器数据融合技术一直受到人们的关注。
多传感器数据融合技术可以通过多种传感器收集到大量的原始数据，并且在数据处理、信息提取和信息融合等方面发挥独特的作用，进而改善现有的信息处理方法，实现信息从传感器采集到最终用户处高效可靠地传输实现应用。
一、多传感器数据融合技术的基本概念多传感器数据融合技术是一种基于多源数据的技术，通过对来自不同传感器的原始数据进行数据融合，有效地整合多源信息，实现从传感器采集信息到最终用户处高效可靠地传输实现应用，其特点是可以实时获取被测物体的准确信息，实现更准确的判断和识别。
二、多传感器数据融合技术的应用领域（1）安全监控：利用多传感器数据融合技术可以进行安全监控，例如使用视频传感器来检测被监控地区的运动物体，通过捕获的原始图像数据可以实现更精确的目标跟踪和检测，从而提高安全效率。
（2）导航导引：多传感器数据融合技术可以较好地为导航导引系统提供信息，例如可以通过多传感器数据融合来实时获取目标位置及其周边环境信息，加快及精准地实现自动导引，提高导航系统的性能。
（3）车辆道路检测：利用多传感器数据融合技术可以实时收集和融合多源数据，结合现有的几何模型和视觉技术，可以大大提高道路检测的准确度，从而更有效地检测环境物体，进而改善车辆的行驶路径规划和安全管控。
三、多传感器数据融合技术的发展前景多传感器数据融合技术在各种领域应用受到越来越多的关注，然而尚有不少问题尚未解决，例如融合数据的精确性、融合算法的优化及如何更好地实现实时融合等问题，这些问题需要研究者们在未来的发展过程中进行研究，以期推动多传感器数据融合技术在各种领域的应用。
总之，多传感器数据融合技术是一种新兴的技术，其主要作用是将多源数据融合成有效信息，实现从传感器采集信息到最终用户处高效可靠地传输实现应用，已经广泛应用于安全监控、导航导引系统以及车辆道路检测等领域，且在未来发展前景良好。
基于多传感器信息融合的动态目标检测与识别
2、特征提取：针对不同的传感器类型和目标特性，提取能够表征目标状态和 行为的有效特征。这些特征可以包括目标的位置、速度、形状、纹理等。
3、目标检测与分类：利用适当的算法对提取的特征进行分类和识别。常用的 方法包括贝叶斯分类器、支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）等。
4、跟踪与轨迹分析：通过关联不同时间戳下的目标位置和其他相关信息，实 现对目标的跟踪。在此基础上，可以对目标的运动轨迹进行分析，以推断其行 为模式和意图。
5、农业应用：在农业领域，多传感器信息融合技术可以为作物生长状况、病 虫害预警等方面提供准确信息。通过智能化决策和管理，可以提高农作物产量 和质量，实现农业生产的可持续发展。
四、挑战与展望
尽管基于多传感器信息融合的动态目标检测与识别在许多领域取得了显著的成 果，但仍面临一些挑战和未来的研究方向。首先，如何处理不同传感器之间的 时空配准问题仍是一个关键挑战。其次，如何选择和优化特征提取方法以提高 分类和识别的准确
这可能对车辆的实时性产生影响。此外，不同传感器可能存在互补和冗余信息， 需要对其进行有效的信息融合和处理。
综上所述，多传感器融合的智能汽车多目标检测技术是实现智能汽车的关键技 术之一。通过将不同传感器的数据进行融合，可以获得更准确、更全面的目标 信息，从而提高车辆的安全性、舒适性和燃油经济性。未来，随着和传感器技 术的不断发展，
多传感器融合技术可以概括为以下几种类型：
1、传感器互补融合：这种方法通过将不同传感器的数据进行互补，来提高目 标检测的准确性。例如，激光雷达和摄像头同时获取车辆周围的目标信息，激 光雷达可以检测到远距离的目标，而摄像头则可以获取目标的详细信息，如颜 色、形状等。
2、传感器融合中的卡尔曼滤波：这种方法通过卡尔曼滤波器将不同传感器的 数据进行融合，来提高目标检测的稳定性和准确性。例如，在车辆导航中，可 以将GPS和惯性传感器进行融合，通过卡尔曼滤波器来提高车辆定位的准确性 和稳定性。
多传感器系统的协同数据融合方法分析
多传感器系统的协同数据融合方法分析在现代科技的快速发展和应用需求的推动下，多传感器系统（Multi-sensor system）的应用越来越广泛。
多传感器系统往往由多个传感器组成，可以实时采集和处理大量的数据。
然而，由于不同传感器之间存在差异，数据的质量和精度可能存在差异，因此需要对数据进行融合以获得更准确、可靠的结果。
本篇文章将重点探讨多传感器系统的协同数据融合方法。
1. 多传感器系统的数据融合意义在单一传感器系统中，只能依靠一个传感器获得数据信息，如图像、声音等，这限制了其应用范围和数据可靠性。
而多传感器系统则可以通过融合多个传感器获得的数据信息，提高数据质量和精度，实现更多样化的应用。
数据融合的意义在于多个传感器之间可以相互补充，减少数据噪声，提高系统的性能。
例如，在环境监测中，可以利用多传感器系统通过融合不同传感器的数据来获得更准确的环境参数，如温度、湿度、二氧化碳浓度等；在智能交通系统中，使用多传感器融合可以提供更全面的交通状况信息，实现更高效的交通管理。
2. 多传感器系统的数据融合方法数据融合方法可以分为两类：基于信息融合和基于模型融合。
基于信息融合是指根据传感器获得的信息进行融合；基于模型融合是指根据已有的数学模型进行数据融合。
下面将分别介绍这两种方法。
2.1 基于信息融合的方法基于信息融合的方法主要是通过对传感器数据的加权组合来得到最终的结果。
常见的融合方法有加权平均、特征融合和决策级融合。
加权平均方法是最简单的融合方法，将不同传感器获得的数据根据其可靠性和权重进行加权平均，得到最终结果。
然而，这种方法忽略了不同传感器之间的相关性和误差。
特征融合方法是在加权平均的基础上，通过对传感器数据进行特征提取，再进行融合。
例如，在目标跟踪中，可以通过计算不同传感器提供的目标位置和速度等特征，然后将这些特征进行融合以提高跟踪的精度和准确性。
决策级融合方法是将不同传感器的决策进行融合，以进行最终的决策。
多传感器信息融合技术与多传感器数据融合技术
多传感器信息融合技术与多传感器数据融合技术随着科技的不断发展，传感器技术在各个领域得到了广泛应用。
传感器可以感知和测量环境中的各种物理量，如温度、湿度、压力等。
然而，单一传感器所获取的信息有限，无法全面准确地描述环境的状态。
为了解决这个问题，多传感器信息融合技术和多传感器数据融合技术应运而生。
多传感器信息融合技术是指将来自不同传感器的信息进行整合和分析，以获得更全面、准确的环境状态。
这种技术可以提高传感器系统的可靠性、鲁棒性和性能。
例如，在智能交通系统中，通过将来自车载摄像头、雷达和红外传感器的信息进行融合，可以实现对交通状况的全面监测和准确预测，从而提高交通安全性和效率。
多传感器数据融合技术是指将来自不同传感器的原始数据进行融合和处理，以提取出更有用的信息。
这种技术可以消除传感器数据中的噪声和冗余，提高数据的质量和可用性。
例如，在无人机应用中，通过将来自多个传感器的图像数据进行融合，可以实现对地面目标的三维重建和定位，从而提高无人机的导航和目标识别能力。
多传感器信息融合技术和多传感器数据融合技术的核心是融合算法。
融合算法可以根据传感器的特性和数据的特点，将不同传感器的信息或数据进行加权、融合和优化，以得到更准确、可靠的结果。
常用的融合算法包括卡尔曼滤波、粒子滤波、神经网络等。
这些算法可以根据具体的应用场景和需求进行选择和优化，以实现最佳的融合效果。
多传感器信息融合技术和多传感器数据融合技术在许多领域都有广泛的应用。
除了智能交通系统和无人机应用之外，它们还可以应用于环境监测、医疗诊断、军事侦察等领域。
例如，在环境监测中，通过将来自气象传感器、水质传感器和土壤传感器的信息进行融合，可以实现对环境污染和自然灾害的及时监测和预警。
然而，多传感器信息融合技术和多传感器数据融合技术也面临一些挑战和问题。
首先，不同传感器之间的数据格式和通信协议可能不一致，需要进行数据格式转换和通信接口设计。
其次，传感器之间可能存在误差和不确定性，需要进行误差校正和不确定性建模。
物联网中的多传感器数据融合与协同处理方法
物联网中的多传感器数据融合与协同处理方法物联网（Internet of Things，IoT）是连接各种物理设备，通过互联网进行数据交互、共享和处理的技术系统。
其中，传感器是物联网的核心组成部分，通过采集和感知环境中的各种物理量，将其转化为数字信号，为物联网系统提供了丰富的数据源。
然而，由于环境的复杂性和物体的多样性，单一传感器所采集的数据通常不足以提供全面、准确的信息。
因此，多传感器数据融合与协同处理成为了物联网系统中的重要问题。
多传感器数据融合是指将不同传感器所采集到的信息进行整合，以提供更全面、准确的环境状态或目标的估计。
而协同处理则强调多传感器之间的相互合作，通过相互协调和互补的方式，提高整体系统的性能和效能。
在物联网中，多传感器数据融合与协同处理的方法可以分为以下几类。
首先，基于数据融合的方法。
这类方法主要通过将多个传感器的原始数据进行相加、平均、加权等处理，得到一个更全面、准确的结果。
常见的数据融合方法包括加权融合、模型融合和特征融合等。
加权融合方法根据传感器的性能、精度和可靠性，为不同传感器的数据赋予不同的权重，从而得到最终的融合结果。
模型融合方法则利用统计模型或机器学习算法，将不同传感器的数据映射到一个共享的状态空间中，通过求解最优化问题，得到融合结果。
特征融合方法则将不同传感器所提供的特征信息进行整合，以提取出更具代表性的特征集合。
其次，基于信息提取的方法。
这类方法通过分析、挖掘和提取多传感器数据中的有用信息，以实现对环境状态或目标的准确描述和分析。
信息提取方法可以利用传感器之间的关联性和相互作用，通过统计学方法、机器学习算法、模式识别技术等，从传感器数据中提取出关键特征或有用信息。
在物联网中，常见的信息提取方法包括目标检测与跟踪、环境场景识别和事件检测等。
这些方法能够根据多传感器数据的相关性和互补性，更好地描述和理解环境中发生的事件和目标。
另外，基于决策和推理的方法。
这类方法主要侧重于利用多传感器数据融合的结果，进行决策和推理的过程，从而实现对物联网系统的智能控制和管理。
多传感器数据融合技术
深度学习与数据融合
高性能计算与实时性
随着深度学习技术的不断发展，多传 感器数据融合将更多地应用深度学习 算法，实现对传感器数据的自动特征 提取和分类。
随着高性能计算技术的发展，多传感 器数据融合将进一步提高数据处理速 度和实时性，满足更多实时应用的需 求。
异构传感器融合
目前多传感器数据融合主要集中于同 类型传感器的融合，未来将更多地关 注异构传感器的融合，以实现更广泛 的应用场景。
跨领域应用
拓展多传感器数据融合技术在 智能交通、智能家居、健康医
疗等领域的应用。
TH与优化
算法分类
根据数据特性和应用需求选择合适的融合算法， 如加权平均、卡尔曼滤波、贝叶斯网络等。
算法参数调整
根据实际应用情况调整算法参数，以提高融合效 果和实时性。
算法优化
针对特定场景对算法进行优化，以降低计算复杂 度和提高融合精度。
决策层融合与目标识别
决策层融合
01
将不同传感器获取的特征进行综合分析，形成对目标更准确的
数据融合的层次结构
01
02
03
数据层融合
直接对原始数据进行处理， 提取特征，并对特征进行 融合。
特征层融合
对各个传感器的特征进行 融合，得到更加全面和准 确的特征信息。
决策层融合
基于各个传感器的决策结 果进行融合，得到最终的 决策结果。
数据融合的方法与算法
01
02
03
04
加权平均法
根据各个传感器的权重对数据 进行加权平均，得到融合结果
数据融合算法对多传感器数据进行处 理，实时监测异常情况，提高预警准 确率。
05
多传感器数据融合的挑战与展望
数据质量问题与处理方法
基于多传感器信息融合的目标检测与识别
基于多传感器信息融合的目标检测与识别随着移动互联网的快速发展，人们对科技的需求也越来越高，多传感器信息融合技术应运而生。
这项技术可以解决单一传感器的限制，提高数据的准确性和可靠性，更好地适应人们的需求。
其中，基于多传感器信息融合的目标检测与识别技术是一个非常重要的应用之一。
一、什么是多传感器信息融合技术多传感器信息融合技术是指通过多种传感器，对同一目标进行多角度、多方位的观测和数据收集，再将这些数据进行处理和分析，并融合成一份全面的可靠信息。
这种技术可有效避免单一传感器收集信息时的误差和不足，提高数据的准确性和可靠性。
多传感器信息融合技术被广泛应用于人工智能、机器学习、智能控制等众多领域。
在目标检测与识别上，多传感器信息融合技术可以提高识别准确度和速度，增加相关性分析的可能性，大大提高检测效率。
二、多传感器信息融合技术在目标检测与识别中的应用1. 传感器选择多传感器信息融合技术在目标检测和识别上的应用需要先选择适合的传感器，例如：雷达、红外、激光、摄像等多种传感器互补使用对目标检测和识别有积极作用。
2. 数据融合在多传感器信息融合技术中，不同传感器所获取的数据可能是不同类型、不同格式和不同处理的，融合需要经过多层次的处理：从低层传感器信息融合到高层语义信息的融合。
传感器信息融合算法有很多，如基于卡尔曼滤波的数据融合、基于贝叶斯滤波的数据融合等，这些算法可以有效地将多个不同类型，不同质量的数据融合成一个全面的准确信息。
3. 目标检测和识别多传感器信息融合技术在目标检测和识别上的应用主要在以下两个方面：（1）特征提取。
通过多传感器信息融合技术能够更加全面、准确地收集目标物体的各种特征，并针对不同目标物体选择不同的特征进行融合，在处理时更有优势。
（2）分析分类。
传统单一传感器上，识别时往往只能识别出目标的基本信息，比如目标的大小、颜色、形状等，但是，多传感器信息融合技术可以将各类特征进行融合，从而有效地提高了目标识别的准确度和速度。
多传感器图像融合技术的应用及发展趋势
多传感器图像融合技术的应用及发展趋势多传感器图像融合技术是利用不同传感器获取的图像信息进行融合处理，以提高图像质量和信息获取的完整性。
随着科学技术的不断进步，多传感器图像融合技术得到了广泛的应用，并且在军事、医学、环境监测等领域发挥着重要作用。
本文将对多传感器图像融合技术的应用及其发展趋势进行探讨。
1.军事领域军事领域是多传感器图像融合技术的主要应用领域之一。
在军事侦察、目标识别与跟踪、导航与引导、作战指挥等方面，需要综合利用多种不同传感器获取的图像信息。
红外传感器可以在夜间或恶劣天气条件下获取目标的热辐射信息，而雷达传感器可以获取目标的运动信息。
利用多传感器图像融合技术，可以将这些不同传感器获取的图像信息整合起来，提高目标的探测与识别能力，提高作战效率。
2.医学领域在医学影像领域，多传感器图像融合技术也得到了广泛的应用。
医学影像通常包括X 射线、CT、MRI等多种不同类型的影像信息，每种影像都可以提供不同的生物信息。
利用多传感器图像融合技术，可以将这些不同类型的医学影像信息进行融合，提高影像的分辨率和对病变的检测能力，为医生提供更准确的诊断和治疗建议。
3.环境监测在环境监测领域，多传感器图像融合技术可以帮助监测人工和自然环境中的变化。
利用卫星图像、航空图像和地面图像进行融合，可以对城市规划、农业生产、自然资源利用等方面进行监测和分析。
利用多传感器图像融合技术还可以监测自然灾害、环境污染等情况，提高对环境风险的感知和预警能力。
1. 多模态传感器融合传感器的种类繁多，从光学传感器到声学传感器，从微波雷达到红外传感器，这些传感器获取的信息涵盖了不同的模态数据。
随着传感器技术的不断发展，多模态传感器融合成为了图像融合技术的发展方向之一。
多模态传感器融合技术可以将不同传感器获取的信息进行深度融合，为用户提供更加全面和准确的信息。
2. 智能算法应用随着人工智能技术的飞速发展，智能算法在多传感器图像融合技术中的应用也日益广泛。
多传感器多目标航迹关联与融合算法研究
航迹融合算法是将多个传感器获取的 目标运动轨迹数据进行融合，从而得 到更加准确的目标运动状态估计。
航迹融合算法的输入包括多个传感器 获取的目标运动轨迹数据以及一些先 验信息，如目标的速度、加速度、运 动方向等。
航迹融合算法的主要 步骤
航迹融合算法的主要步骤包括数据预 处理、特征提取、状态估计和结果输 出。其中，数据预处理是对原始数据 进行滤波、去噪等操作，特征提取是 提取目标运动轨迹的特征，状态估计 是根据一定的准则对目标运动状态进 行估计，结果输出是输出融合后的目 标运动状态。
03
算法改进与优化
基于聚类的航迹关联算法改进
要点一
总结词
要点二
详细描述
提高准确性、降低漏检率
基于聚类的航迹关联算法在多传感器多目标环境下，存 在航迹交叉、遮挡等问题，导致准确性下降、漏检率上 升。针对这些问题，提出了一种改进的聚类算法，将空 间位置和速度作为主要考虑因素，同时引入时间窗口限 制，以减少计算量和提高准确性。实验结果表明，该算 法能够更准确地进行航迹关联，降低了漏检率，提高了 算法性能。
军事领域
多传感器多目标航迹关联与融合算法在军事领域具有广泛的应用前景，如雷 达网、红外预警系统等。该研究可以为军事应用提供更有效、更可靠的航迹 关联与融合方法。
民用领域
该算法也可以应用于民用领域，如智能交通系统、无人机编队、目标跟踪等 。通过与其他先进技术的结合，可以进一步提高民用领域的智能化水平。
传感器数据可能存在误差、噪声和缺失等问题，对算法的性能产生一定影响。未来可以研究更有效的数据预处理方法，提 高传感器数据的准确性和可靠性。
动态环境适应性
该研究主要关注静态环境下的多传感器多目标航迹关联与融合问题。在动态环境下，目标的运动轨迹和速度会发生变化， 需要研究更适应动态环境的方法。
多传感器系统的数据融合和智能感知技术研究
多传感器系统的数据融合和智能感知技术研究随着科技的不断发展和社会的不断进步，人们对于信息的获取和处理需求也越来越高。
多传感器系统的出现为我们提供了大量的信息资源，但同时也带来了一定的挑战。
如何将来自不同传感器的数据进行融合，提高信息的准确性和可靠性，并进一步实现智能感知，成为了一个迫切需要解决的问题。
多传感器系统中的数据融合是指将来自不同传感器的数据进行整合和分析，以提供更全面、准确和可靠的信息。
在传感器技术的快速发展背景下，传感器种类繁多，包括但不限于视觉传感器、声音传感器、温度传感器等。
这些传感器分别对不同的信息进行采集，但单一传感器可能受到其自身局限性的限制，无法提供完整的信息。
因此，将多个传感器的数据进行融合，可以弥补各个传感器之间的不足，提高信息的准确性和可靠性。
数据融合技术主要包括传感器选择、数据对齐和信息融合等方面。
首先，传感器选择是指根据特定的任务需求和环境条件，选择合适的传感器进行数据采集。
不同的传感器可能对于同一任务的不同方面有着不同的有效性，因此需要进行综合考虑。
其次，数据对齐是指将来自不同传感器的数据进行时间和空间上的对齐，以保证数据的一致性和可比性。
这一步骤涉及到传感器的标定、同步等技术。
最后，信息融合是指通过合适的算法和模型，将来自不同传感器的数据进行集成和分析，得到更全面、准确和可靠的信息结果。
数据融合技术的应用十分广泛，涉及到军事、环境监测、智能交通等多个领域。
以军事领域为例，多传感器系统的数据融合可以提供更全面的情报，增加军事行动的有效性和目标的精确性。
而在环境监测方面，通过多传感器的数据融合可以实现对空气质量、水质等环境因素的准确监测，有利于环境保护和提升生活质量。
智能交通领域中，数据融合可以实现对交通流量、车辆位置等信息的综合分析和处理，以提供更高效的交通管理和出行体验。
除了数据融合，智能感知技术也是多传感器系统的重要研究方向。
智能感知是指通过智能化的方式，对来自多个传感器的数据进行分析和理解，以实现对环境和事件的智能感知和识别。
传感器与检测技术多传感器信息融合技术
并行融合时，各个传感器直接将各自的输出信息传输 到传感器融合中心，传感器之间没有影响，融合中心 对各信息按适当的方法综合处理后，输出最终结果。
还可将串行融合和并行融合方式结合组成混合融合方 式，或总体串行局部并行，或总体并行局部串行。
19.1 传感器信息融合分类和结构
19.1.3 信息融合的关键技术
嵌入约束法最基本的方法有Bayes估计和卡尔曼 滤波。
19.2 传感器信息融合的一般方法
1. Bayes估计
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 , d )为随机向量f和 d的联合概率分布密度函数，则:
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 ) 上式为概率论中的Bayes公式，是嵌入约束法的核心。 ◆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(d | f )和p ( f )即可。
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第26卷 第1期2005年1月 宇 航 学 报Journal of AstronauticsV ol.26 N o.1 January 2005多传感器目标识别的优化融合杨莘元,蒲书缙,马惠珠(哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,哈尔滨150001) 摘 要:对于工作在复杂环境下的多传感器目标识别系统,确保其稳健性和准确性的关键是有效处理被融合信息的不确定性。
根据影响信息不确定性的因素,文章把传感器本地识别信息的可信度分为了统计可信度和环境可信度;采用最小二乘法和神经网络实现统计可信度的估计,自适应神经模糊推理实现环境可信度估计;并利用这两种可信度实现以一致理论为基础的多传感器目标识别的优化融合。
经实验仿真证明,该融合方案是有效的。
关键词:目标识别;数据融合;一致理论;可信度;最小二乘法;神经网络中图分类号:TP212;TP274 文献标识码:A 文章编号:100021328(2005)0120047205收稿日期:2004207212,修回日期:20042112100 引言战场目标识别的准确与及时,对后面的势态评估和威胁估计有重要的意义,也是在战争中取胜的关键。
然而现代战争空地作战一体化的特点及作战双方采取的各种电子对抗技术,使战场环境日益复杂恶劣,传感器所获得数据的不精确、不完整、不可靠。
在这样的条件下,单个传感器识别方法就不再在适用。
利用多传感器实现目标识别,更大程度的收集和处理目标和环境的信息量,从而提高识别系统的准确性和可靠性。
在这个过程中,冗余和互补信息的融合,同样也引入了“信息冲突”这个新问题,原因在于各传感器的信息存在不确定性和模糊性,而这些往往是由多种因素影响所致。
在一个多传感器目标识别系统中,如何表示被融合信息的可信度,以及把这些可信度有效的融入系统,是确保识别系统具有较高的识别率和容错性的关键。
本文以一致理论为基础,讨论了传感器本地分类信息的可信度估计问题,并利用这些可信度实现多传感器目标识别的优化融合,通过计算机实验仿真进行了验证。
1 一致理论与数据融合一致理论(C onsensus theory )最早运用在统计学和管理学中,它是专门针对在某一专家组里找寻一致意见的研究领域。
在一致理论中,每位专家根据贝叶斯决策理论估计某一事件发生的后验概率,然后再把这些不同的意见通过某种一致规则决定的汇集函数综合在一起,最终形成一个统一的概率分布估计。
它的原理非常相似于分布式数据融合原理,其中的汇集函数相当于数据融合中的融合函数。
Benediktss on 早在1992年提出了以一致理论为理论基础的数据融合法[1～3],并运用在多传感器或多源信息的目标分类识别上[4～7],该方法通过汇集函数集合各传感器(信息源)的本地目标识别信息,并利用最大值选择规则得到最终的分类识别结果。
若采用的一致规则不同,汇集函数也不同。
一致规则有两种:线性意见汇集(The Linear Opinion P ool )和对数意见汇集(The Logarithmic Opinion P ool ),其数学表述如下:对于某一目标X ,有n 个传感器对其观测并得到相应的目标特征信息z i (i =1,…,n ),Z =[z 1,…,z n ]表示对目标总的观测量。
若存在目标类别有M 类,表示为ωj (j =1,…,M )。
p (ωj |z i )为第i 个传感器认为目标X 属于类别ωj 的后验概率估计。
λi 表示了第i 个传感器本地识别信息的可信度权值,它定量的反映了各传感器探测信息的好坏,并控制各传感器本地识别信息在汇集函数中的相对影响度。
对于线性意见汇集规则的汇集函数C j (Z )=f (λ1p (ωj |z 1),…,λn p (ωj |z n ))(1)对数意见汇集规则的汇集函数L j (Z )=f (p (ωj |z 1)λ1,…,p (ωj |z n )λn(2)或log (L j (Z ))=f (λ1log (p (ωj |z 1)),…, λn log (p (ωj |z n )))(3) 汇集函数输出的是目标属于类别ωj 的最终后验概率估计,估计值最大的就说明目标属于该类的可能性最大,该类就是识别系统最终的输出结果。
该方法除了融合各传感器本地识别信息,也考虑了这些信息的可信度,实际上,它是分布式数据融合的一种优化融合方式。
2 传感器本地识别信息的可信度从信息论的角度看来,多观测增加了关于目标的信息量,减少了系统输出的不确定性。
多传感器目标识别实际就是一个不确定性的消除过程,但这个过程也引入了信息“冲突”。
这是由于各种因素的影响,传感器所提供的目标识别信息本身存在不确定性和模糊性,信息源的质量也存在优良好坏之差。
引入可信度权值,定量的反映被融合信息的质量,可信度高的信息赋予较高的权值,可信度低的赋予较低的权值,这样增加了正确信息的优势,削弱了错误信息对最终结果的影响,有效地减少了系统的不确定性。
在以往的文献中也提出了不少可信度的衡量准则和估计方法[1～7],它们都是建立在信息的统计特性或先验知识上,这些方法应用在工业过程、遥感探测、气象预报等温和的现实世界的目标识别系统中,提高了系统的识别精度。
对于工作在军事领域的多传感器目标识别系统,其所处的环境往往复杂多变,仅仅靠先验信息来确定传感器本地识别信息的可信度是不够的。
在这样的情况下,影响信息的可信度因素有很多,有的可以直接在先验信息中体现,有的却是突发性不可预料的,其衡量准则和估计方法是不同的。
因此,本文重新定义了可信度权值:λ=λstat ・λcond统计可信度λstat ,表示由先验信息决定的可信度,影响其大小的因素有:传感器观测信息在目标特征空间里的可分离性;本地分类识别方法的正确率;各传感器观测信息之间存在的相关性。
环境可信度λcond ,表示由于环境变化使得传感器信息存在的可信度,主要指:人为干扰、噪声及天气的变化使传感器探测性能不能一直处于稳定状态;异质传感器由于分辨率、探测机理和探测门限不同,在不同的环境下,对目标观测信息的可信度也不同。
这样定义可信度,既考虑了目标观测信息的静态统计特性,又巧妙的把动态的环境信息引入识别系统,有效的处理了“冲突”信息和传感器故障所产生的错误信息,提高了识别精度,也保证了系统的稳健性。
3 可信度的估计311 统计可信度的估计算法影响统计可信度大小的因素往往都直接或间接的反映在传感器本地识别信息的统计特性中。
对于不同传感器和不同模式类别,其统计可信度大小都不同。
在本文所提出的以一致理论为基础的融合算法中,可信度权值λstat 实际上代表的是一个权值矩阵Λ。
在估计Λ的过程中,识别信息的融合过程可以抽象成:Y =f (X ,Λ)Y 表示目标属于各个类别的最终后验概率估计向量,X 表示由传感器本地识别信息组成的向量,Λ则是相对应的统计可信度权值矩阵。
在不考虑环境因素的影响下,对于Λ的估计可有以下两种方式[2,3]:1)最小二乘法估计当汇集函数的表示式为C j (Z )=∑ni =1λip (ωj |z i )log (L j (Z ))=∑ni =1λilog (p (ωj|z i ))此时f 为传感器本地识别信息的线性函数。
则融合系统输出可以表示为:Y =X Λ其中:X =[X 1 X 2 … X n ]Λ=Λ1Λ2…Λ3X i (i =1,…,n )表示第i 个传感器的本地分类信息,是N ×M 的矩阵,N 是训练样本的个数,M 目标类别数。
X i 的每一行代表了传感器i 对本次观测信息的分类输出向量。
Λi 为M ×M 的矩阵,表示传感器i 分类信息的统计可信度权值矩阵。
若Y =D ,表示整个识别系统的期望输出,可以得到D =84宇航学报第26卷XΛ。
用线性最小二乘法估计未知矩阵Λ,则有Λlopt =arg minΛ‖XΛ-D‖2(4)如果X T X是非奇异矩阵,公式(4)的解为Λlopt=(X T X)-1X T D当X T X时奇异矩阵时,可重新构建X,使在更高维的空间里满足满秩,然后再按照上述的方法估计权值矩阵。
2)神经网络估计法若函数f是非线性函数时,可采用神经网络在最小均方意义下,实现该函数的最佳近似。
神经网络根据人脑神经系统处理信息和学习的规律而设计,采用并行结构和并行处理机制,具有自组织和自学习功能以及很强的容错性,能够模拟复杂的非线性映射。
本文采用BP神经网络实现本地识别信息与最终识别结果的非线性映射,并通过对相应样本的学习,得到Λ最优估计:Λnlopt =arg minΛ‖D-f(X,Λ)‖2此时的权值矩阵Λ表现为神经网络中各神经元的连接权值,经过神经网络对样本的学习,这些权值体现了各传感器本地识别信息的先验统计特性,从某种程度上反映了本地识别信息对分类活动的不同重要程度和相关性。
神经网络引入一致理论,优化了一致理论的数据融合性能。
312 环境可信度的估计算法环境可信度的大小往往受到一些随机因素的影响:天气的变化、系统内部噪声、外界干扰、探测目标的远近及传感器性能的不稳定等。
这些因素的出现不可预料,大多不能被数值准确的描述,而且对传感器的影响程度,也因为传感器的类型不同而不同。
识别系统需要利用定性的环境描述信息和专家经验进行合理的推理实现环境可信度的估计。
在本文选用了自适应神经模糊推理系统———ANFIS[8],完成环境可信度λcond大小的估计。
ANFIS使用模糊神经网络技术把环境信息和专家知识引入融合系统,即模糊神经网络根据一定的模糊推理规则把环境信息和专家经验信息映射为各个传感器数据信息源的可信度。
在ANFIS的构造过程中,首先利用专家经验总结出多条模糊推理“如果-则”规则,以红外传感器为例,其模糊推理规则[9]如表1所示。
表1 红外传感器的模糊推理规则T able1 Fuzzy reas oning rules of in frared sens or规则号前提条件传感器状态目标距离远近天气状况结论置信度1正常远好R12正常远较好R23正常远差R3……………27破坏近差R27根据这些推理规则,ANFIS利用神经网络对知识的获取与学习能力和模糊理论对规则的推理能力,自适应的综合处理传感器状态、环境状况和专家知识,从而得到各传感器信息的环境可信度。
它的引入提高了系统的抗干扰能力,增强系统容错能力,使整个多传感器目标识别系统的信息处理更加智能化。
4 实验仿真及结果分析411 仿真实验的设定不失一般性,假设识别系统中有三个传感器,目标的类别数也为三类,模拟各传感器所提供的目标探测数据为二维的特征向量,均满足高斯分布,同时传感器也提供各自的状态信息。
输入到识别系统还有其他信息:天气的好坏、目标的远近、外部的干扰等。