第三讲数据融合的关键技术PPT课件
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3、传感器管理
▪ 目的：充分利用有限传感器资源，使传感器系统 覆盖尽可能大的搜索空域，以较小的代价、较低 的虚警概率和较高的发现概率发现目标，以较高 的精度实现对多目标的正确跟踪，以较高的可信 度实现对目标的识别，为指挥员提供更准确、更 可靠、更精确的决策信息
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3、态势数据库
分类：实时数据库和非实时数据库。
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实时数据库的作用： 把当前各传感器的观测结果及时提供给融合中
心，提供融合计算所需各种其他数据。 同时也存贮融合处理的最终态势/决策分析结果
和中间结果。
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非实时数据库： 存储各传感器的历史数据、有关目标和环境的
▪ 信号调节单元：变频、放大、检波和A／D变换， 把一种信号形式变成另一种信号形式，不改变
它所含信息内容。对信号的幅度进行放大，提取 出包含有用信息的低频分量，便于后续处理。
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▪ 信号处理单元： ▪ 抑制杂波、噪声与干扰，提取有用信号。包括
门限设置、检测、变换、滤波、存储等。信号处 理后的信噪比会有较大的提高。处理后的信号可 直接输出，也可送到后级继续进行处理。
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1、数据转换
多传感器输出的数据形式、环境描述等各不一 样，信息处理的首要任务，是把这些数据转换成相 同的形式和描述，然后进行相关处理。
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数据转换的内容： 1)转换不同层次的信息;
2)转换对环境或目标的描述的不同与相似处;
3)对同一层次信息，也存在不同的描述；
▪ 这就要求对所有的传感器进行管理和工作任务的 分配，以保证对整个空域的覆盖、航迹的连续性 和跟踪的可靠性。
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2)时间管理
▪ 多传感器系统可能由多种多样的传感器组成的， 每个传感器都有不同的任务，即有不同分工。
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功能上传感器主要分七个单元： ▪ 能量发射单元 ▪ 能量接收单元 ▪ 传感器引导与控制单元 ▪ 信号调节单元 ▪ 信号处理单元 ▪ 数据处理单元 ▪ 信息输出单元
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▪ 发射单元和接收单元：天线、发射机和接收机
▪ 数据和图像处理及判决单元： ▪ 完成特征提取、图像处理、跟踪、识别、分类，
把观测数据变成身份说明。
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▪ 信息输出单元：包括数据缓存、坐标变换、数据 单位转换、D／A变换、平滑、滤波等。 输出可以是数据，也可以是图像。可以是时域 信号或频域信号，也可以是目标测量位置向量或 目标预测位置向量，还可以是目标的身份描述数 据、传感器状态信息和环境信息等。
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、开放互联性好，且具有良好的 用户接口。
开发更有效的数据模型、新的有效查找和搜索 机制以及分布式多媒体数据库管理系统，是数据融 合系统需要解决的重要问题。
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4、融合计算
1)对多传感器的相关观测结果验证、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。
3)生成综合态势，实时地根据多传感器观测结 果通过数据融合计算，对综合态势进行修改。
4)态势决策分析。
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数据融合系统的主要研究内容
针对复杂的环境和目标变动，在难以获得先验 知识的前提下，建立具有良好稳健性和自适应能力 的目标机动与环境模型。
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2、传感器特征描述
▪ 主要参数： 探测性能、空间与时间分辨率、空间覆盖范围、
探测与跟踪模式、目标复现率、测量精度、测量 维数、硬／软数据报告、检测与航迹报告。
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▪ 1)探测性能
在指定噪声背景，给定虚警概率，已知信噪比情 况下的检测概率来表示的。与此对应的是探测距 离，指在一定的发现概率下的距离。
以最简单的融合计算方法达到融合系统要求， 是任何数据融合系统主要研究内容。
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3.2传感器组成及描述
▪ 数据融合系统的输入分量：
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(1)传感器的观测数据（主要信息源）； (2)操纵员或用户输入的数据或命令； (3)来自数据库的先验数据。
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1、传感器的组成
4)数据融合存在时间性与空间性，要用到坐标 变换。坐标变换的非线性带来的误差直接影响数据 的质量和时空校准，影响融合处理的质量。
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2、数据相关技术
数据相关的核心问题： 克服传感器测量的不源自文库确性和干扰引起的相关
二义性，保持数据的一致性。
因此，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与模型是数据 处理的一项关键技术。
▪ 2)空间／时间分辨率 在时间和空间上区分两个或多个目标的能力。
▪ 3)空间覆盖范围
传感器所覆盖的空间体积。
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▪ 5)目标复现率 一个已知目标由传感器反复测量而发现的速率。
▪ 6)测量精度 传感器测量目标坐标、频率等参数时精确程度。
▪ 7)测量维数 传感器对目标测量时测量的变量数目，如距离、
▪ 传感器管理的核心问题是如何选择传感器、传感 器工作模式和传感器优化策略，以优化系统的整 体性能。
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▪ 主要内容： 1）空间管理 2）工作方式管理 3）时间管理 4）频谱管理
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1)空间管理
▪ 传感器系统中，大部分传感器不是全向工作的， 并且传感器之间是非同步的；
第三讲 数据融合的关键技术
主要内容
▪ 1、数据融合的主要技术 ▪ 2、传感器组成及描述 ▪ 3、数据融合的重要性和潜在能力 ▪ 4、数据融合系统的应用
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3.1 数据融合的主要技术
1、数据转换 2、数据相关 3、数据库 3、融合推理
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3、传感器管理
▪ 目的：充分利用有限传感器资源，使传感器系统 覆盖尽可能大的搜索空域，以较小的代价、较低 的虚警概率和较高的发现概率发现目标，以较高 的精度实现对多目标的正确跟踪，以较高的可信 度实现对目标的识别，为指挥员提供更准确、更 可靠、更精确的决策信息
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3、态势数据库
分类：实时数据库和非实时数据库。
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实时数据库的作用： 把当前各传感器的观测结果及时提供给融合中
心，提供融合计算所需各种其他数据。 同时也存贮融合处理的最终态势/决策分析结果
和中间结果。
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非实时数据库： 存储各传感器的历史数据、有关目标和环境的
▪ 信号调节单元：变频、放大、检波和A／D变换， 把一种信号形式变成另一种信号形式，不改变
它所含信息内容。对信号的幅度进行放大，提取 出包含有用信息的低频分量，便于后续处理。
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▪ 信号处理单元： ▪ 抑制杂波、噪声与干扰，提取有用信号。包括
门限设置、检测、变换、滤波、存储等。信号处 理后的信噪比会有较大的提高。处理后的信号可 直接输出，也可送到后级继续进行处理。
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1、数据转换
多传感器输出的数据形式、环境描述等各不一 样，信息处理的首要任务，是把这些数据转换成相 同的形式和描述，然后进行相关处理。
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数据转换的内容： 1)转换不同层次的信息;
2)转换对环境或目标的描述的不同与相似处;
3)对同一层次信息，也存在不同的描述；
▪ 这就要求对所有的传感器进行管理和工作任务的 分配，以保证对整个空域的覆盖、航迹的连续性 和跟踪的可靠性。
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2)时间管理
▪ 多传感器系统可能由多种多样的传感器组成的， 每个传感器都有不同的任务，即有不同分工。
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功能上传感器主要分七个单元： ▪ 能量发射单元 ▪ 能量接收单元 ▪ 传感器引导与控制单元 ▪ 信号调节单元 ▪ 信号处理单元 ▪ 数据处理单元 ▪ 信息输出单元
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▪ 发射单元和接收单元：天线、发射机和接收机
▪ 数据和图像处理及判决单元： ▪ 完成特征提取、图像处理、跟踪、识别、分类，
把观测数据变成身份说明。
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▪ 信息输出单元：包括数据缓存、坐标变换、数据 单位转换、D／A变换、平滑、滤波等。 输出可以是数据，也可以是图像。可以是时域 信号或频域信号，也可以是目标测量位置向量或 目标预测位置向量，还可以是目标的身份描述数 据、传感器状态信息和环境信息等。
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、开放互联性好，且具有良好的 用户接口。
开发更有效的数据模型、新的有效查找和搜索 机制以及分布式多媒体数据库管理系统，是数据融 合系统需要解决的重要问题。
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4、融合计算
1)对多传感器的相关观测结果验证、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。
3)生成综合态势，实时地根据多传感器观测结 果通过数据融合计算，对综合态势进行修改。
4)态势决策分析。
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数据融合系统的主要研究内容
针对复杂的环境和目标变动，在难以获得先验 知识的前提下，建立具有良好稳健性和自适应能力 的目标机动与环境模型。
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2、传感器特征描述
▪ 主要参数： 探测性能、空间与时间分辨率、空间覆盖范围、
探测与跟踪模式、目标复现率、测量精度、测量 维数、硬／软数据报告、检测与航迹报告。
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▪ 1)探测性能
在指定噪声背景，给定虚警概率，已知信噪比情 况下的检测概率来表示的。与此对应的是探测距 离，指在一定的发现概率下的距离。
以最简单的融合计算方法达到融合系统要求， 是任何数据融合系统主要研究内容。
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3.2传感器组成及描述
▪ 数据融合系统的输入分量：
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(1)传感器的观测数据（主要信息源）； (2)操纵员或用户输入的数据或命令； (3)来自数据库的先验数据。
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1、传感器的组成
4)数据融合存在时间性与空间性，要用到坐标 变换。坐标变换的非线性带来的误差直接影响数据 的质量和时空校准，影响融合处理的质量。
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2、数据相关技术
数据相关的核心问题： 克服传感器测量的不源自文库确性和干扰引起的相关
二义性，保持数据的一致性。
因此，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与模型是数据 处理的一项关键技术。
▪ 2)空间／时间分辨率 在时间和空间上区分两个或多个目标的能力。
▪ 3)空间覆盖范围
传感器所覆盖的空间体积。
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▪ 5)目标复现率 一个已知目标由传感器反复测量而发现的速率。
▪ 6)测量精度 传感器测量目标坐标、频率等参数时精确程度。
▪ 7)测量维数 传感器对目标测量时测量的变量数目，如距离、
▪ 传感器管理的核心问题是如何选择传感器、传感 器工作模式和传感器优化策略，以优化系统的整 体性能。
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▪ 主要内容： 1）空间管理 2）工作方式管理 3）时间管理 4）频谱管理
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1)空间管理
▪ 传感器系统中，大部分传感器不是全向工作的， 并且传感器之间是非同步的；
第三讲 数据融合的关键技术
主要内容
▪ 1、数据融合的主要技术 ▪ 2、传感器组成及描述 ▪ 3、数据融合的重要性和潜在能力 ▪ 4、数据融合系统的应用
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3.1 数据融合的主要技术
1、数据转换 2、数据相关 3、数据库 3、融合推理
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