第19章多传感器信息融合技术
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4）融合计算：涉及到以下问题，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；对新发现的不相关观测结果进行分析 和综合；生成综合态势，并实时地根据对传感器观 测结果通过数据融合计算，对综合态势进行修改； 态势决策分析。第19章多传感器信息融合技术
19.2 传感器信息融合的一般方法
关联的测试项目
利用多个传感器对同 一目标的相同或不同 项目进行测量，综合 测量结果用于分析目
标特性。
概述
为什么要采用多个传感器测量同一目标参数？
环境复杂
目标复杂
可靠性
复杂的电磁环境 使检测的目标信 号淹没在大量噪 声及不相关信号
与杂波中。
当检测对象为多 目标或快速机动 目标时，单一传 感器测量困难。
19.2.1 数据融合处理的一般过程
多 传 感 器 系 统
A/D
数 据 预 处 理
特
融
征
合
提
计
取
算
结 果 输 出
第19章多传感器信息融合技术
19.2 传感器信息融合的一般方法
1
目标状态估计
➢集中式数据融合结构 ➢分布式数据融合结构 ➢综合式数据融合结构
2
目标身份估计
➢数据级数据融合结构 ➢特征级数据融合结构 ➢决策级数据融合结构
图19-1 多传感器信息融合的结第1构9章形多传式感器信息融合技术
19.1 传感器信息融合分类和结构
传感器1输入 传感器2输入…传感器3输入 并行融合时，各个传感器 直接将各自的输出信息传
传感器
传感器
传感器
输到传感器融合中心，传
1
2
3
感器之间没有影响，融合
信息融合中心
中心对各信息按适当的方
法综合处理后，输出最终
第19章多传感器信息融合技术
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。
第19章多传感器信息融合技术
当单一传感器失 效或传感器的可 靠性有待提高时 采用多传感器系
统。
概述
传感器数据融合的定义：对多种信息的获取、表 示及其内在联系进行综合处理和优化的技术。 从多信息的视角进行处理及综合，得到各种信息 的内在联系和规律，从而剔除无用的和错误的信 息，保留正确的和有用的成分，最终实现信息的 优化。 它为智能信息处理技术的研究提供了新的观念。 经过融合后的传感器信息具有以下特征：信息冗 余性、信息互补性、信息实时性、信息获取的低 成本性。
传感器 B
预处理
跟踪、分类
数据调整 与互连
相关
传感器 C
预处理
跟踪、分类
分布式数据融合结构 第19章多传感器信息融合技术
19.2 传感器信息融合的一源自文库方法
目标身份估计
传感器
互
A
数
特
身
传感器 B
据
征
份
级
融
提
报
传感器
C
联
合
第19章多传感器信息融合技术
19.1 传感器信息融合分类和结构
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。
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。
第19章多传感器信息融合技术
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2
传感器2输入
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
信息融合的结构分为串联、并 联，如图19-1所示。 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。
第19章多传感器信息融合技术
19.1 传感器信息融合分类和结构
19.1.1 传感器信息融合分类
可分为以下四类：组合、综合、融合和相关。 组合:由多个传感器组合成平行或互补方式来获
得多组数据输出的一种处理方法，是一种最基 本的方式，涉及的问题有输出方式的协调、综 合以及传感器的选择。在硬件这一级上应用。 综合:信息优化处理中的一种获得明确信息的有 效方法。例如使用两个分开设置的摄像机同时 拍摄到一个物体的不同侧面的两幅图像，综合 这两幅图像可以复原出一个准确的有立体感的 物体的图像。
第19章多传感器信息融合技术
19.2 传感器信息融合的一般方法
目标状态估计
传感器 A
传感器 B
传感器 C
预处理
预处理
数据调整 与互连
相关
预处理
集中式数据融合结构 第19章多传感器信息融合技术
目标状态 综合滤波
跟踪
分类
目标分类
19.2 传感器信息融合的一般方法
目标状态估计
传感器 A
预处理
跟踪、分类
第19章 多传感器数据融合技术 C
1 19.1 传感器信息融合分类和结构 2 19.2 传感器信息融合的一般方法 3 19.3 信息融合系统的应用
第19章多传感器信息融合技术
概述
多传感器问题的引入
多传感器 测试系统
非关联测试项目
测量不同目标或对同 一目标的不同参数进
行独立测量。
第19章多传感器信息融合技术
最终结果
结果。
b) 并行融合方式 图19-1 多传感器信息融合的结构形式
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。
第19章多传感器信息融合技术
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
包括数据转换、数据相关、数据库和融合推理的 减少融合损失。 1）数据转换：多传感器输出的数据形式、环境描述等 都不一样，信息融合中心处理这些不同信息的关键即 是把这些数据转换成相同形式，然后进行相关处理。 2）数据相关：数据相关的核心问题是克服传感器测量 的不精确性，保持数据的一致性。因此，应控制和降 低相关计算的复杂性，开发相关处理、融合处理和系 统模拟的算法和模型。
19.2 传感器信息融合的一般方法
关联的测试项目
利用多个传感器对同 一目标的相同或不同 项目进行测量，综合 测量结果用于分析目
标特性。
概述
为什么要采用多个传感器测量同一目标参数？
环境复杂
目标复杂
可靠性
复杂的电磁环境 使检测的目标信 号淹没在大量噪 声及不相关信号
与杂波中。
当检测对象为多 目标或快速机动 目标时，单一传 感器测量困难。
19.2.1 数据融合处理的一般过程
多 传 感 器 系 统
A/D
数 据 预 处 理
特
融
征
合
提
计
取
算
结 果 输 出
第19章多传感器信息融合技术
19.2 传感器信息融合的一般方法
1
目标状态估计
➢集中式数据融合结构 ➢分布式数据融合结构 ➢综合式数据融合结构
2
目标身份估计
➢数据级数据融合结构 ➢特征级数据融合结构 ➢决策级数据融合结构
图19-1 多传感器信息融合的结第1构9章形多传式感器信息融合技术
19.1 传感器信息融合分类和结构
传感器1输入 传感器2输入…传感器3输入 并行融合时，各个传感器 直接将各自的输出信息传
传感器
传感器
传感器
输到传感器融合中心，传
1
2
3
感器之间没有影响，融合
信息融合中心
中心对各信息按适当的方
法综合处理后，输出最终
第19章多传感器信息融合技术
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。
第19章多传感器信息融合技术
当单一传感器失 效或传感器的可 靠性有待提高时 采用多传感器系
统。
概述
传感器数据融合的定义：对多种信息的获取、表 示及其内在联系进行综合处理和优化的技术。 从多信息的视角进行处理及综合，得到各种信息 的内在联系和规律，从而剔除无用的和错误的信 息，保留正确的和有用的成分，最终实现信息的 优化。 它为智能信息处理技术的研究提供了新的观念。 经过融合后的传感器信息具有以下特征：信息冗 余性、信息互补性、信息实时性、信息获取的低 成本性。
传感器 B
预处理
跟踪、分类
数据调整 与互连
相关
传感器 C
预处理
跟踪、分类
分布式数据融合结构 第19章多传感器信息融合技术
19.2 传感器信息融合的一源自文库方法
目标身份估计
传感器
互
A
数
特
身
传感器 B
据
征
份
级
融
提
报
传感器
C
联
合
第19章多传感器信息融合技术
19.1 传感器信息融合分类和结构
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。
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。
第19章多传感器信息融合技术
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2
传感器2输入
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
信息融合的结构分为串联、并 联，如图19-1所示。 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。
第19章多传感器信息融合技术
19.1 传感器信息融合分类和结构
19.1.1 传感器信息融合分类
可分为以下四类：组合、综合、融合和相关。 组合:由多个传感器组合成平行或互补方式来获
得多组数据输出的一种处理方法，是一种最基 本的方式，涉及的问题有输出方式的协调、综 合以及传感器的选择。在硬件这一级上应用。 综合:信息优化处理中的一种获得明确信息的有 效方法。例如使用两个分开设置的摄像机同时 拍摄到一个物体的不同侧面的两幅图像，综合 这两幅图像可以复原出一个准确的有立体感的 物体的图像。
第19章多传感器信息融合技术
19.2 传感器信息融合的一般方法
目标状态估计
传感器 A
传感器 B
传感器 C
预处理
预处理
数据调整 与互连
相关
预处理
集中式数据融合结构 第19章多传感器信息融合技术
目标状态 综合滤波
跟踪
分类
目标分类
19.2 传感器信息融合的一般方法
目标状态估计
传感器 A
预处理
跟踪、分类
第19章 多传感器数据融合技术 C
1 19.1 传感器信息融合分类和结构 2 19.2 传感器信息融合的一般方法 3 19.3 信息融合系统的应用
第19章多传感器信息融合技术
概述
多传感器问题的引入
多传感器 测试系统
非关联测试项目
测量不同目标或对同 一目标的不同参数进
行独立测量。
第19章多传感器信息融合技术
最终结果
结果。
b) 并行融合方式 图19-1 多传感器信息融合的结构形式
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。
第19章多传感器信息融合技术
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
包括数据转换、数据相关、数据库和融合推理的 减少融合损失。 1）数据转换：多传感器输出的数据形式、环境描述等 都不一样，信息融合中心处理这些不同信息的关键即 是把这些数据转换成相同形式，然后进行相关处理。 2）数据相关：数据相关的核心问题是克服传感器测量 的不精确性，保持数据的一致性。因此，应控制和降 低相关计算的复杂性，开发相关处理、融合处理和系 统模拟的算法和模型。