第三讲数据融合的关键技术PPT课件
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大数据融合及应用PPT张
大数据融合及应用
什么是大数据融合？
大数据融合是指将各个领域、各个来源的大数据进行集成、整合、处理、分析、利用的一种数据处理方法，它使得小数据可以被转化为大数据并支持传统和新兴数据类型，包括结构化数据、非结构化数据、半结构化数据等。它可以将不同的数据类型与特征进行结合和融合，从而为数据分析和处理提供更广泛的视野和更丰富的维度。
大数据融合需要以高效的方式进行数据存储和管理，通常使用数据仓库和数据
湖进行数据存储和管理。
大数据融合的应用
大数据融合可以应用于各个领域，如医疗、金融、能源、环境等。以下是一些
具体的应用案例：
医疗健康方面
1. 个性化医疗
大数据融合可以收集、整合、存储患者的个人信息和病史、医疗记录和基因信
息等数据，从而为医生提供更准确的诊断和治疗方案，并提供更加个性化的医疗服务。
2. 疾病预警和控制
大数据融合可以对全球流行病进行实时监测并提供预警，提高疾病控制和预防
的效率。例如，新冠疫情的爆发时，大数据分析技术可以预测疫情的传播和发展趋势。
金融领域
1. 风险管理
大数据融合可以收集、整合、分析多个数据来源的金融数据，从而提供更加准
确的风险评估和预测，为金融机构的借贷决策提供支持。
2. 交易和客户分析
大数据融合可以对客户的历史交易记录和行为进行分析，从而帮助金融机构制
定更好的交易策略和预测客户的行为。
能源领域
1. 智能能源
大数据融合可以对能源数据进行收集和分析，从而提供更准确的能源消费预测
和控制，包括电力、天然气、水资源等。通过数据分析可以找到节约能源的方法。
2. 资源利用
大数据融合可以对环境数据进行分析，支持对资源和环境的评估和利用，从而
第七章-数据融合方法-课件
3．提高分类精度、应用效果
如 光学 + 雷达数据融合，提高土地利用分类精度； 多光谱数据+ DEM融合，改善山区森林资源分类的精度； LiDAR +多角度数据融合，提高森林生物量、树高估算精度 ； 高光谱+多角度数据融合，提高农作物生化组分估算精度 等 。
4．替代或修补图像数据的缺陷
如 光学多光谱数据+SAR，修补被云及云的阴影遮挡的信息； SAR+DEM，对雷达图像数据的地形变形纠正等。
2、融合模型的建立与优化
① 充分认识研究对象的地学规律和信息特征。 如 地质找矿→确定与找矿有关的地质体（地层、岩体、 控矿构造、蚀变带等）；找地下水→寻找古河道、断层破 碎带等赋水条件好的地段等。 ② 充分了解每种融合数据的特性（空间、光谱、时间、辐射 分辨率等）及适用性、局限性，通过多源数据的相互补充， 以提供更好的数据源。 ③ 充分考虑到不同遥感数据的相关性以及数据融合中所引起 的噪声误差的增加，确定融合模型（方案）以提取有用信息、 消除无用信息，实现融合后数据的互补与信息富集。 这里涉及到最佳波段与评价、最佳数据源的选择。
图像融合的关键技术问题
• 数据配准 • 融合模型的建立与优化 • 融合方法的选择
1、数据配准
数据空间配准。各类不同来源的遥感图像数据，因轨道、平台、 观察角度、成像机理等的不同，其几何特征相差很大。在图 像数据融合前，必须首先进行空间配准，以达到同一区域不 同图像数据地理座标的统一。它涉及到几何纠正模型、重采 样方法、投影变换、变形误差分析等问题。
数据融合基本概念最新优质ppt课件
息 信 技 备 通 电 床 器 用 相 车 机 舶 象 洋 境 疗 火 能 能 械 木 林 币品
处电测控控系 人电机
污
利利能建 金
理话试制制统
器
染
用用利筑 融
用
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电子警察
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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一阶系统(K=1)
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二 阶 系 统 (K=1)
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传感器的主要应用
需要量
111 110103
81
78
55
59 61 47
36
27
34 31 31
111
93
76 70
61
47
26 21 24 20Hale Waihona Puke Baidu4
信 电 科 设 交 输 机 机 家 照 汽 飞 船 气 海 环 医 防 光 热 机 土 农 货食
定义： 用信号的器件或装置。如下图所
示:
非电信息
7
电信号
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传感器的组成
智能信息处理技术
数据融合的关键技术 ppt课件
传感器历史数据 有关目标和环境的辅助信息
融合计算的历史信息
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2. 数据融合的常用方法
假设检验 法
证据理 论
Bayes 估计
法
数据融 合技术
神经网 络
滤波 跟踪
聚类 分析
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数据融合的常用技术
Bayes方法具有严格的理论基础，应用广泛
Bayes估计理论 采用归纳推理的方法对多源信息进行有效融合
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17
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基于Bayes估计的身份识别方法
基于Bayes统计的目标识别融合模型
传感器 A
传感器 B
传感器 C
目标观测 分类 说明
目标观测 分类 说明
目标观测 分类 说明
充分利用了测量对象的先验信息
D-S证据理论
对信息的表示和处理更加接近人类的思维方式 证据组合规则是DS证据理论的核心, 但在应用
中要求满足组合Baidu Nhomakorabea据之间相互独立
10
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融合技术--Bayes统计理论 基于经典统计方法的多传感器数据处理
特征
原理
不足
不采用先 验概率
当前观测结果; 中间结果; 最终态势;
数据融合的数学基础PPT课件
如何从被污染的观察信号中过滤并尽可能地消除噪声，求未知真实信 号或系统状态的最优估计 • 解释
噪声污染源：来自检测仪器、装置本身的误差，或来自其他干扰 最优滤波（估计）：研究的对象是随机系统（噪声具有随机性特征） 最优：指最小方差意义下的最优滤波或估计，即要求信号或者状态的 最优估值与相应的真实值的误差方差最小
第62页/共119页
2、多传感器多目标数据关联的关系模糊性 原因：传感器观测过程和多目标跟踪环境的不确定性
（1）量测误差、缺乏跟踪环境的先验知识、不确知目标个数 （2）难以判断观测是由真实目标/虚假目标产生 3、数据关联的目的
利用测量的相似性特征，判决这些特征不完全相同的量测数据是否
源于一个目标 解释 相似性 特征不完全相同
第45页/共119页
• 经典最优滤波理论 Wiener滤波和kalman滤波
• Wiener滤波（1949-研究火炮控制系统） 频域方法，局限于处理平稳随机过程，利用谱分解和平稳随机过程的谱展开式解决最优滤波问题，难以在 工程上实现，限制了其应用
• kalman滤波（60s，20 century） 要求处理复杂的多变量、时变系统以及非平稳随机过程→kalman滤波器
第46页/共119页
• Kalman提出了时域上的状态空间法，引入了系统的状态变量和状态空间的概念 • 状态空间法的基本特征 ⑴利用状态方程描述动态系统，利用观测方程提供对状态的观测信息 ⑵将状态视为抽象空间中的“点”，从而利用Hilbert空间中的射影理论解决最优
噪声污染源：来自检测仪器、装置本身的误差，或来自其他干扰 最优滤波（估计）：研究的对象是随机系统（噪声具有随机性特征） 最优：指最小方差意义下的最优滤波或估计，即要求信号或者状态的 最优估值与相应的真实值的误差方差最小
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2、多传感器多目标数据关联的关系模糊性 原因：传感器观测过程和多目标跟踪环境的不确定性
（1）量测误差、缺乏跟踪环境的先验知识、不确知目标个数 （2）难以判断观测是由真实目标/虚假目标产生 3、数据关联的目的
利用测量的相似性特征，判决这些特征不完全相同的量测数据是否
源于一个目标 解释 相似性 特征不完全相同
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• 经典最优滤波理论 Wiener滤波和kalman滤波
• Wiener滤波（1949-研究火炮控制系统） 频域方法，局限于处理平稳随机过程，利用谱分解和平稳随机过程的谱展开式解决最优滤波问题，难以在 工程上实现，限制了其应用
• kalman滤波（60s，20 century） 要求处理复杂的多变量、时变系统以及非平稳随机过程→kalman滤波器
第46页/共119页
• Kalman提出了时域上的状态空间法，引入了系统的状态变量和状态空间的概念 • 状态空间法的基本特征 ⑴利用状态方程描述动态系统，利用观测方程提供对状态的观测信息 ⑵将状态视为抽象空间中的“点”，从而利用Hilbert空间中的射影理论解决最优
5G通信：5G技术与智能物联网的融合培训ppt
5G安全解决方案
针对这些安全威胁，需要采取一系列安全措施，包括加强网络安全防护、数据加 密和用户隐私保护等。同时，需要加强网络安全监管，提高网络安全意识。
05
智能物联网的架构与技术 实现
智能物联网的架构
感知层
负责收集各种数据，包括传感器 数据、RFID数据等。
网络层
负责将收集到的数据传输到云端， 实现数据的互联互通。
工业物联网
支持智能制造、远程控制和实时监测等 应用。
虚拟现实与增强现实
提供更流畅、更真实的沉浸式体验。
02
智能物联网概述
智能物联网的定义与特点
定义
智能物联网是指通过互联网、移动互联网等网络，将物理世界中的各种物品、 设备、传感器等相互连接起来，实现数据交换、信息共享和智能控制的一种网 络。
特点
智能物联网具有广泛性、实时性、动态性、交互性等特点，能够实现物品之间 的信息交换和智能化控制，提高生产效率和生活质量。
农业智能化
智能物联网在农业领域的应用包括智能 化种植、养殖、农产品质量追溯等，能 够提高农业生产效率和农产品质量。
03
5G技术与智能物联网的融 合
融合的必要性
01
02
03
提升物联网设备的连通性
促进物联网应用的发展
提升物联网设备的智能化水平
5G技术提供了更高的数据传输速度和更 低的延迟，使得物联网设备能够更快速地 传输数据，提高了设备的连通性。
针对这些安全威胁，需要采取一系列安全措施，包括加强网络安全防护、数据加 密和用户隐私保护等。同时，需要加强网络安全监管，提高网络安全意识。
05
智能物联网的架构与技术 实现
智能物联网的架构
感知层
负责收集各种数据，包括传感器 数据、RFID数据等。
网络层
负责将收集到的数据传输到云端， 实现数据的互联互通。
工业物联网
支持智能制造、远程控制和实时监测等 应用。
虚拟现实与增强现实
提供更流畅、更真实的沉浸式体验。
02
智能物联网概述
智能物联网的定义与特点
定义
智能物联网是指通过互联网、移动互联网等网络，将物理世界中的各种物品、 设备、传感器等相互连接起来，实现数据交换、信息共享和智能控制的一种网 络。
特点
智能物联网具有广泛性、实时性、动态性、交互性等特点，能够实现物品之间 的信息交换和智能化控制，提高生产效率和生活质量。
农业智能化
智能物联网在农业领域的应用包括智能 化种植、养殖、农产品质量追溯等，能 够提高农业生产效率和农产品质量。
03
5G技术与智能物联网的融 合
融合的必要性
01
02
03
提升物联网设备的连通性
促进物联网应用的发展
提升物联网设备的智能化水平
5G技术提供了更高的数据传输速度和更 低的延迟，使得物联网设备能够更快速地 传输数据，提高了设备的连通性。
贝叶斯数据融合PPT课件
• 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；
• 精度和信度是预定的，不依赖于样本。
第2页/共25页
Bayes统计理论
• 在考虑可靠度情况下传感器测量需要解决的一个关键问题：真值和测量值。 • 考察一个随机试验，在该试验中n个互不相容的事件A1，A2，…，An必然会发
器的输出Xi，i=1，2，…，m。一般认为它们 服从正态分布，用xi表示第i个测量值的一次 测量输出，它是随机变量Xi的一次取样。
❖ 设：
~
N
0
,
2 0
Xk
~
N
,
2 k
第15页/共25页
基于Bayes估计的传感器检测数据融合
基本理论和方法—置信距离和置信距离矩阵
❖ 为对传感器输出数据进行选择，必须对其可 靠性进行估计，为此定义各数据间的置信距 离。
第12页/共25页
基于Bayes估计的身份识别方法
•
举例计算
某医院采用以下两种设备检验某种疾病，设备1对该疾病的漏诊率为 0.1，误诊率为0.25；设备2对该疾病的漏诊率为0.2，误诊率为0.1。 已知人群中该疾病的发病率为0.05。
分析分别利用两台设备和同时使用两台设备时检验结果的概率。
第13页/共25页
生关系矩阵。
1 rij 0
dij ij dij ij
• 将被测参数看做一个固定值，没有充分利用其先 验信息；
• 精度和信度是预定的，不依赖于样本。
第2页/共25页
Bayes统计理论
• 在考虑可靠度情况下传感器测量需要解决的一个关键问题：真值和测量值。 • 考察一个随机试验，在该试验中n个互不相容的事件A1，A2，…，An必然会发
器的输出Xi，i=1，2，…，m。一般认为它们 服从正态分布，用xi表示第i个测量值的一次 测量输出，它是随机变量Xi的一次取样。
❖ 设：
~
N
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Xk
~
N
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2 k
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基于Bayes估计的传感器检测数据融合
基本理论和方法—置信距离和置信距离矩阵
❖ 为对传感器输出数据进行选择，必须对其可 靠性进行估计，为此定义各数据间的置信距 离。
第12页/共25页
基于Bayes估计的身份识别方法
•
举例计算
某医院采用以下两种设备检验某种疾病，设备1对该疾病的漏诊率为 0.1，误诊率为0.25；设备2对该疾病的漏诊率为0.2，误诊率为0.1。 已知人群中该疾病的发病率为0.05。
分析分别利用两台设备和同时使用两台设备时检验结果的概率。
第13页/共25页
生关系矩阵。
1 rij 0
dij ij dij ij
遥感影像数据融合原理与方法素材课件
多源数据整合
通过对多源遥感影像的整合，可以获 取更丰富的地物信息和场景细节，提 高影像的解译精度和应用价值。
遥感影像数据融合的目的和意义
提高空间分辨率
通过融合高分辨率和低分辨率 影像，获取更高空间分辨率的 影像，以揭示更多细节和信息
。
增强光谱信息
通过融合多光谱和高光谱影像 ，获取更丰富的光谱信息，以 提高地物分类和识别的准确性 。
未来展望
01
AI与遥感影像数据融合的深度融合： 预计AI技术在遥感影像处理与分析中 的应用将更加成熟和广泛，进一步提 高遥感影像数据融合的智能化水平。
02
多维度遥感数据融合： 未来将不仅仅 局限于空间维度上的数据融合，还将 拓展到时间、光谱等多个维度的融合 ，以揭示更多地球系统科学规律。
03
弹性计算和边缘计算： 随着云计算和 边缘计算技术的发展，未来遥感影像 数据融合将更好地利用这些先进技术 ，实现弹性可扩展的计算资源和低延 迟的数据处理与分析。这将为遥感影 像数据融合提供更强大的计算支持和 更高效的数据处理能力，推动遥感技 术在环境保护、城市规划、农业监测 等领域的广泛应用和落地。同时，这 也将带来一系列新的技术挑战和研究 机遇。
计算效率问题
遥感影像数据规模庞大，如何实现高效的数据处理和融 合算法是一个亟待解决的问题。
信息提取与解译
在融合过程中，如何保留并增强影像中的关键信息，同 时抑制无关信息和噪声，以提高后续应用（如分类、识别 等）的性能，是一个重要研究方向。
通过对多源遥感影像的整合，可以获 取更丰富的地物信息和场景细节，提 高影像的解译精度和应用价值。
遥感影像数据融合的目的和意义
提高空间分辨率
通过融合高分辨率和低分辨率 影像，获取更高空间分辨率的 影像，以揭示更多细节和信息
。
增强光谱信息
通过融合多光谱和高光谱影像 ，获取更丰富的光谱信息，以 提高地物分类和识别的准确性 。
未来展望
01
AI与遥感影像数据融合的深度融合： 预计AI技术在遥感影像处理与分析中 的应用将更加成熟和广泛，进一步提 高遥感影像数据融合的智能化水平。
02
多维度遥感数据融合： 未来将不仅仅 局限于空间维度上的数据融合，还将 拓展到时间、光谱等多个维度的融合 ，以揭示更多地球系统科学规律。
03
弹性计算和边缘计算： 随着云计算和 边缘计算技术的发展，未来遥感影像 数据融合将更好地利用这些先进技术 ，实现弹性可扩展的计算资源和低延 迟的数据处理与分析。这将为遥感影 像数据融合提供更强大的计算支持和 更高效的数据处理能力，推动遥感技 术在环境保护、城市规划、农业监测 等领域的广泛应用和落地。同时，这 也将带来一系列新的技术挑战和研究 机遇。
计算效率问题
遥感影像数据规模庞大，如何实现高效的数据处理和融 合算法是一个亟待解决的问题。
信息提取与解译
在融合过程中，如何保留并增强影像中的关键信息，同 时抑制无关信息和噪声，以提高后续应用（如分类、识别 等）的性能，是一个重要研究方向。
4.3数据融合.
Group Max Temp 601 603 26 27
②
(604,24) ③ (604,23)
⑧ (603,26)
节点8：
Group Max Temp 601 ⑨ 26 26
(601,26)
603
⑤ (602,22)
⑩ (601,25)
节点9：
Group Max Temp 601
⑥(602,23) 房间602
4.3.4 数据融合的主要方法
(1) 综合平均法（重点） 该方法是把来自多个传感器的众多数据进行综合平均。 它适用于同类传感器检测同一个检测目标。这是最简单、 最直观的数据融合方法。该方法将一组传感器提供的冗余 信息进行加权平均，结果作为融合值。 如果对一个检测目标进行了k次检测，则综合平均的结 k 果为： WS
数据融合也被人们称作信息融合，是一种多源信息处理技术，它通过对来自同
一目标的多源数据进行优化合成，获得比单一信息源更精确、完整的估计或判决。
4.3.1 多传感器数据融合概述
定义包含三个要点： （1）数据融合是多信源、多层次的处理过程，每个层次代表信息的 不同抽象程度； （2）数据融合过程包括数据的检测、关联、估计与合并； （3）数据融合的输出包括低层次上的状态身份估计和高层次上的总 战术态势的评估。 数据融合的内容主要包括：多传感器的目标探测、数据关联、 跟踪与识别、情况评估和预测。 数据融合的基本目的是通过融合得到比单独的各个输入数据更 多的信息。这一点是协同作用的结果，即由于多传感器的共同作 用，使系统的有效性得以增强
②
(604,24) ③ (604,23)
⑧ (603,26)
节点8：
Group Max Temp 601 ⑨ 26 26
(601,26)
603
⑤ (602,22)
⑩ (601,25)
节点9：
Group Max Temp 601
⑥(602,23) 房间602
4.3.4 数据融合的主要方法
(1) 综合平均法（重点） 该方法是把来自多个传感器的众多数据进行综合平均。 它适用于同类传感器检测同一个检测目标。这是最简单、 最直观的数据融合方法。该方法将一组传感器提供的冗余 信息进行加权平均，结果作为融合值。 如果对一个检测目标进行了k次检测，则综合平均的结 k 果为： WS
数据融合也被人们称作信息融合，是一种多源信息处理技术，它通过对来自同
一目标的多源数据进行优化合成，获得比单一信息源更精确、完整的估计或判决。
4.3.1 多传感器数据融合概述
定义包含三个要点： （1）数据融合是多信源、多层次的处理过程，每个层次代表信息的 不同抽象程度； （2）数据融合过程包括数据的检测、关联、估计与合并； （3）数据融合的输出包括低层次上的状态身份估计和高层次上的总 战术态势的评估。 数据融合的内容主要包括：多传感器的目标探测、数据关联、 跟踪与识别、情况评估和预测。 数据融合的基本目的是通过融合得到比单独的各个输入数据更 多的信息。这一点是协同作用的结果，即由于多传感器的共同作 用，使系统的有效性得以增强
第3讲 属性融合
2013/9/23 多源测试信息融合 12
属性融合算法--物理模型（1）
例: 成像传感器用于遥感，识别某一对象，并且已 经有一些观测对象的简单模型，如：二维几何图形 或实体照片。 一般来讲识别过程看似很简单：将两幅图像进 行比较，但实质计算需要进行很多工作：传感器几 何校正、滤波补偿、平台校正、动态调整和照片匹 配等等。
本次课程先简单介绍属性融合算法的分
类，然后介绍几种常用的属性融合算法。
2013/9/23 多源测试信息融合 6
Outline
属性融合算法概述 属性融合算法分类 属性融合算法概述 贝叶斯统计理论
2013/9/23
多源测试信息融合
7
1 属性融合算法分类
1.1 属性融合算法分类
对属性融合不存在精确的和唯一的算法分类，
2013/9/23 多源测试信息融合 27
Bayes推理（2）
考察一个随机试验: 试 验 中 ， 设 已 知 n 个 互 不 相 容 的 事 件 H1 ， H2 ， … ， Hn 的可能性大小（先验信息）为 P(H1) ， P(H2)，…P(Hn)。在试验中观测到事件E发生了，由 于这个新情况的出现，我们对事件H1，H2，…，Hn 的可能性有了新的认识，即有后验信息 P(H1/E) ， P(H2/E)，…，P(Hn/E)：
2013/9/23
多源测试信息融合
属性融合算法--物理模型（1）
例: 成像传感器用于遥感，识别某一对象，并且已 经有一些观测对象的简单模型，如：二维几何图形 或实体照片。 一般来讲识别过程看似很简单：将两幅图像进 行比较，但实质计算需要进行很多工作：传感器几 何校正、滤波补偿、平台校正、动态调整和照片匹 配等等。
本次课程先简单介绍属性融合算法的分
类，然后介绍几种常用的属性融合算法。
2013/9/23 多源测试信息融合 6
Outline
属性融合算法概述 属性融合算法分类 属性融合算法概述 贝叶斯统计理论
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多源测试信息融合
7
1 属性融合算法分类
1.1 属性融合算法分类
对属性融合不存在精确的和唯一的算法分类，
2013/9/23 多源测试信息融合 27
Bayes推理（2）
考察一个随机试验: 试 验 中 ， 设 已 知 n 个 互 不 相 容 的 事 件 H1 ， H2 ， … ， Hn 的可能性大小（先验信息）为 P(H1) ， P(H2)，…P(Hn)。在试验中观测到事件E发生了，由 于这个新情况的出现，我们对事件H1，H2，…，Hn 的可能性有了新的认识，即有后验信息 P(H1/E) ， P(H2/E)，…，P(Hn/E)：
2013/9/23
多源测试信息融合
第十三讲数据融合的应用PPT课件
▪ 在满足应用需求的前提下将需要传输的数据量最 小化，并提供被监控环境丰富、有用的信息。
11
自动化学院
NUST
智能信息处理技术
四、 WSN数据包级融合模型
数据包级融合有无损融合和有损融合两种：
1、无损融合： 所有的细节信息均被保留，在各个结果之间相 关性很大的情况下，会存在许多冗余数据；
数据缩减的基本原则就是减少这些冗余信息。
▪ 对于节点存储空间的要求比较高，尤其当网络规 模较大时，转发节点需要保存大量的额外信息。
35
自动化学院
NUST
智能信息处理技术
2、数据包合并
▪ 当某个节点收到多个子节点发来的数据包时，将 它们合并成一个大的数据包，然后将合并后的数 据包发送到父节点；
▪ 在无线传感器网络中，数据字段相对较短，而控 制字段相对较长，数据包合并能够有效地降低包 头的开销。
17
自动化学院
NUST
智能信息处理技术
1、数据层属性融合结构
基于原始的多个传感器采集的数据，直接融合来 自同类传感器数据，然后实现特征提取和对来自 融合数据的属性判决；
多数情况下仅依赖于传感器类型，不依赖于用户 需求；
数据量大，冗余度高，融合计算量庞大，属于最 底层的融合。
18
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NUST
智能信息处理技术
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自动化学院
11
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智能信息处理技术
四、 WSN数据包级融合模型
数据包级融合有无损融合和有损融合两种：
1、无损融合： 所有的细节信息均被保留，在各个结果之间相 关性很大的情况下，会存在许多冗余数据；
数据缩减的基本原则就是减少这些冗余信息。
▪ 对于节点存储空间的要求比较高，尤其当网络规 模较大时，转发节点需要保存大量的额外信息。
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智能信息处理技术
2、数据包合并
▪ 当某个节点收到多个子节点发来的数据包时，将 它们合并成一个大的数据包，然后将合并后的数 据包发送到父节点；
▪ 在无线传感器网络中，数据字段相对较短，而控 制字段相对较长，数据包合并能够有效地降低包 头的开销。
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智能信息处理技术
1、数据层属性融合结构
基于原始的多个传感器采集的数据，直接融合来 自同类传感器数据，然后实现特征提取和对来自 融合数据的属性判决；
多数情况下仅依赖于传感器类型，不依赖于用户 需求；
数据量大，冗余度高，融合计算量庞大，属于最 底层的融合。
18
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智能信息处理技术
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信息技术与学科深度融合ppt课件
智能化学习评价
通过信息技术手段，对学生的学习过程进行全面、客观的 评价，及时发现和解决学习中存在的问题，促进学生的学 习进步。
在线互动教学平台
建立在线互动教学平台，支持师生实时互动交流、在线答 疑等功能，打破时空限制，提高教学效率和质量。
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW ERA
案例二
运用生物信息学软件进行基因序列分析和注释， 挖掘基因功能和调控机制。
案例三
采用大数据技术，实现海量基因数据的存储、处 理和分析，推动精准医学和个性化治疗的发展。
05
挑战与问题剖析
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
师资力量不足问题剖析
信息技术专业教师数量不足
加强教师信息技术培训
教师是信息技术与学科深度融合的关键力量，政府应加强对教师的信息技术培训，提高 教师的信息技术素养和教学能力。
THANKS
感谢观看
实施跨学科教学项目
设计跨学科教学项目，引导学生综合运用不同学 科知识解决问题，培养其跨学科思维和综合实践 能力。
加强跨学科教师团队建设
鼓励不同学科背景的教师相互合作，共同开展跨 学科教学研究和实践，提升教师跨学科教学能力 。
智能化辅助教学手段运用
个性化学习资源推荐
利用大数据、人工智能等技术，分析学生的学习需求和兴 趣特点，为其推荐个性化的学习资源，提高学习效果。
通过信息技术手段，对学生的学习过程进行全面、客观的 评价，及时发现和解决学习中存在的问题，促进学生的学 习进步。
在线互动教学平台
建立在线互动教学平台，支持师生实时互动交流、在线答 疑等功能，打破时空限制，提高教学效率和质量。
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW ERA
案例二
运用生物信息学软件进行基因序列分析和注释， 挖掘基因功能和调控机制。
案例三
采用大数据技术，实现海量基因数据的存储、处 理和分析，推动精准医学和个性化治疗的发展。
05
挑战与问题剖析
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
师资力量不足问题剖析
信息技术专业教师数量不足
加强教师信息技术培训
教师是信息技术与学科深度融合的关键力量，政府应加强对教师的信息技术培训，提高 教师的信息技术素养和教学能力。
THANKS
感谢观看
实施跨学科教学项目
设计跨学科教学项目，引导学生综合运用不同学 科知识解决问题，培养其跨学科思维和综合实践 能力。
加强跨学科教师团队建设
鼓励不同学科背景的教师相互合作，共同开展跨 学科教学研究和实践，提升教师跨学科教学能力 。
智能化辅助教学手段运用
个性化学习资源推荐
利用大数据、人工智能等技术，分析学生的学习需求和兴 趣特点，为其推荐个性化的学习资源，提高学习效果。
多传感器数据融合1ppt课件
直接能将被测量转换为电量输出。 压电传感器、光电池、热敏电阻等。
7 7
传感器的普遍性
8
传感器的主要应用
需要量
111 110 103
111
93
81
78
76
70
ห้องสมุดไป่ตู้
55
59 61
47
61 47
36
27
34 31 31
26 21 24 20 14
信 电 科 设 交 输 机 机 家 照 汽 飞 船 气 海 环 医 防 光 热 机 土 农 货食
23
❖ 1）移动机器人：多传感器测量自身位姿、速度、障碍物位 置、地面变化等。通过分布式融合方式，提高系统可靠性 和模块化。
NASA火星车：火星表面建图与导航，岩石监测。5个激光雷达， 2 个CCD(Charge-coupled device)相机检测岩石，加速度 计等组成
24
❖ 2）工业应用：
❖ 我国“八五”规划亦已把数据融合技术列为发展计算机技 术的关键技术之一
22
一些数据融合技术的应用例子
1、军用系统: 航迹预测、导弹制导、无人机/车侦察与攻击等 2、非军事领域：
智能机器人、水下物体探测、收割机械的自动化、工业装配线、 信息高速公路系统、多媒体技术和虚拟现实技术、辅助医疗检测 和诊断等领域。
弹性膜片弹性膜片电阻应变片电阻应变片压力压力应变应变电阻变化量电阻变化量敏感元件敏感元件转换元件转换元件传感器的普遍性传感器的普遍性传感器的主要应用传感器的主要应用处处理理交交通通车车飞飞海海洋洋环环用用热热用用土土111111555511011010310347473636595981816161272778783434313131314747111111707076769393616126262121242420201414需要量需要量10电子警察10胶片式电子警察数码式电子警察视频式电子警察
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传感器的普遍性
8
传感器的主要应用
需要量
111 110 103
111
93
81
78
76
70
ห้องสมุดไป่ตู้
55
59 61
47
61 47
36
27
34 31 31
26 21 24 20 14
信 电 科 设 交 输 机 机 家 照 汽 飞 船 气 海 环 医 防 光 热 机 土 农 货食
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❖ 1）移动机器人：多传感器测量自身位姿、速度、障碍物位 置、地面变化等。通过分布式融合方式，提高系统可靠性 和模块化。
NASA火星车：火星表面建图与导航，岩石监测。5个激光雷达， 2 个CCD(Charge-coupled device)相机检测岩石，加速度 计等组成
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❖ 2）工业应用：
❖ 我国“八五”规划亦已把数据融合技术列为发展计算机技 术的关键技术之一
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一些数据融合技术的应用例子
1、军用系统: 航迹预测、导弹制导、无人机/车侦察与攻击等 2、非军事领域：
智能机器人、水下物体探测、收割机械的自动化、工业装配线、 信息高速公路系统、多媒体技术和虚拟现实技术、辅助医疗检测 和诊断等领域。
弹性膜片弹性膜片电阻应变片电阻应变片压力压力应变应变电阻变化量电阻变化量敏感元件敏感元件转换元件转换元件传感器的普遍性传感器的普遍性传感器的主要应用传感器的主要应用处处理理交交通通车车飞飞海海洋洋环环用用热热用用土土111111555511011010310347473636595981816161272778783434313131314747111111707076769393616126262121242420201414需要量需要量10电子警察10胶片式电子警察数码式电子警察视频式电子警察
数据融合技术
② 分布式。各个传感器对自己测量的数据单独进行处理，然 后将处理结果送到融合中心，由融合中心对各传感器的局部结果 进行融合处理。与集中式相比，分布式处理对通信带宽要求低、 计算速度快、可靠性和延续性好、系统生命力强。但分布式数据 融合精度没有集中式高，每个传感器自己做出决策的过程中增加 了融合处理的不确定性。
6
（2）获得更准确的信息 少量节点的数据不能保证获取信息的正确性，需要对检测同 一对象的多个节点所采集的数据，进行综合以有效地提高所获信 息的精度和可信度。 （3）提高数据收集效率 数据融合使得网内传输数据量减少，可降低网络负载，减轻 网络的传输拥塞，减少数据传输时延。即使在融合操作时仅采用 合并数据包的策略，虽然有效数据量并未减少，但减少了网络中 传输的数据分组数量，可降低传输中的冲突碰撞现象，也可提高 信道的利用率。
5
数据融合三个重要作用：
（1）节约能量 WSN需要部署大量节点以增强整个网络的鲁棒性和检测信息 的准确性。这必然导致多个节点的检测范围相互重合，这种重叠 使得邻近节点报告的信息会非常接近或者相同，形成大量的信息 冗余。冗余信息对用户需求是没有帮助的，但是却消耗了宝贵的 网络资源。 针对这种情况，对冗余数据进行网内处理就显得十分必要。 中间节点在转发数据前，先对数据进行融合，去除冗余信息，在 满足应用需求的前提下将需要传输的数据量最小化。利用节点处 理器采用网内进行数据融合，以低能耗的计算和存储资源减少高 能耗的通信开销是有意义的。
6
（2）获得更准确的信息 少量节点的数据不能保证获取信息的正确性，需要对检测同 一对象的多个节点所采集的数据，进行综合以有效地提高所获信 息的精度和可信度。 （3）提高数据收集效率 数据融合使得网内传输数据量减少，可降低网络负载，减轻 网络的传输拥塞，减少数据传输时延。即使在融合操作时仅采用 合并数据包的策略，虽然有效数据量并未减少，但减少了网络中 传输的数据分组数量，可降低传输中的冲突碰撞现象，也可提高 信道的利用率。
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数据融合三个重要作用：
（1）节约能量 WSN需要部署大量节点以增强整个网络的鲁棒性和检测信息 的准确性。这必然导致多个节点的检测范围相互重合，这种重叠 使得邻近节点报告的信息会非常接近或者相同，形成大量的信息 冗余。冗余信息对用户需求是没有帮助的，但是却消耗了宝贵的 网络资源。 针对这种情况，对冗余数据进行网内处理就显得十分必要。 中间节点在转发数据前，先对数据进行融合，去除冗余信息，在 满足应用需求的前提下将需要传输的数据量最小化。利用节点处 理器采用网内进行数据融合，以低能耗的计算和存储资源减少高 能耗的通信开销是有意义的。
多传感器信息融合技术ppt课件
19.2 传感器信息融合的一般方法
目标身份估计
传感器 A
传感器 B
传感器 C
互
数
特
据
征
级
融
提
联
合
取
数据级数据融合结构
身 份 报 告
15
19.2 传感器信息融合的一般方法
目标身份估计
传感器 A
特征提取
互
传感器 B
特征提取
传感器
特征提取
联
C
特征级 融合
身份 报告
特征级数据融合结构 16
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
目标状态 综合滤波
跟踪
分类
目标分类
13
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
跟踪、分类
预处理
跟踪、分类
数据调整 与互连
预处理
跟踪、分类
分布式数据融合结构
相关 14
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19.2 传感器信息融合的一般方法
Bayes统计理论
• 在考虑可靠度情况下传感器测量需要解决的一个关键问题： 真值和测量值。
2024版信息技术与学科深度融合ppt精选课件
•信息技术与学科融合概述
•信息技术在各领域应用案例分析目录
•信息技术与学科融合方法探讨
•信息技术与学科融合实践探索
•挑战与问题剖析
•未来发展趋势预测及建议
01
信息技术与学科融合概述
信息技术发展现状及趋势
信息技术发展现状
当前，信息技术已经渗透到社会的各个领域，包括教育、医疗、金融、制造等。随着云计算、大数据、人工智能等技术的不断发展，信息技术正在改变着人们的生活方式和工作方式。
信息技术发展趋势
未来，信息技术将继续向着智能化、网络化、服务化等方向发展。人工智能、物联网、5G 通信等新兴技术将不断涌现，推动着信息技术的不断创新和进步。
学科融合意义与必要性
学科融合意义
信息技术与学科的深度融合，可以打破传统学科的界限，促进不同学科之间的交叉和融合，从而推动学科
的创新和发展。同时，这种融合还可以提高教学效果和教育质量，培养具有创新精神和实践能力的人才。学科融合必要性
随着社会的不断发展，单一学科知识已经无法满足人们的需求。通过信息技术与学科的深度融合，可以打
破传统教育模式下的知识壁垒，实现知识的共享和交流，促进知识的创新和应用。
国内研究现状及成果近年来，我国政府和高校对信息技术与学科融合给予了高度重视，投入了大量的人力、物力和财力进行研究和探索。目前，已经取得了一系列重要成果，如智慧课堂、在线教育、虚拟仿真实验等。
要点一
要点二
国外研究现状及成果
在国外，信息技术与学科的深度融合也得到了广泛的关注和研究。例如，美国制定了《国家教育技术计划》，推动信息技术与教育的深度融合；欧洲各国也相继出台了类似政策，促进信息技术的创新和应用。同时，国外高校和企业也积极探索和实践信息技术与学科的融合模式，如MOOCs 、在线实验室等。
相关主题
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方位、高度、速度等。
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2020/2/20
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。
2020/2/20
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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2020/2/20
▪ 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。
NUST
2020/2/20
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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2020/2/20
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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2020/2/20
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2020/2/20
▪ 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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2020/2/20
▪ 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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2020/2/20
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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2020/2/20
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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