北航多源信息融合2017课件1信息融合概述
信息融合概论
此外还有一些选择凝聚点的方法。但比较常用的方法是第二种方法，该方法比较简单适用。
7.1.3初始分类
初始分类方法有：
(1)人为地分类，凭经验将样品进行初步分类。
(2)选择凝聚点后，每个样品按与其距离最近的凝聚点归类。
(3)选择一批凝聚点后，每个凝聚点自成一类，将样品依次归入其 距离最近的凝聚点的那一类，并立即重新计算该类的重心，以代替原来的凝聚点，再计算下一个样品的归类，直至所有样品都归类为止。
7.2.2多组判别分析的方法和原理
设有 组样本，第 组 样品数为 ，每个样品有 个指标（ 个判别变量），原始数据为：
第1组数据
第 组数据
第 组数据
一般地 表示第 组的第 个样品第 个变量的原始数据，其中
。
假设各组样品都是相互独立的正态随机向量，即
服从
这里 是第 组 个变量的数学期望向量， 是协方差矩阵。在多组判别分析中，进一步假定 个组的协方差矩阵一样（如果协方差矩阵不等，则有非线性判别函数），即
信息融合
1．1多源信息融合的定义及必要性
多源信息融合是把多个渠道，多方位采集的局部环境的不完整信息加以综合，消除多源信息间可能存在的冗余和矛盾的信息，加以互补，降低其不确定性，以形成对系统环境的相对完整一致性描述的过程，从而提高智能系统的决策、规划、反映的快速性和正确性，降低决策风险。也就是指对来自多源的信息进行多级别、多方面、多层次的处理，从而产生更多的有意义的信息，而这种新信息是任何单源信息所无法获得的，是一个涉及到信息科学、计算机科学、自动化科学的复合型学科。它并不是一个新的概念，其实，人类常使用多个感知器所获得的信息来准确的识别环境或物体的状况，并引导他们的下一步动作，即使这些信息含有一定的不确定性、矛盾或错误的成分，他们也可将各种感知器的信息综合起来，并使这些感觉信息互相补充、印证，完整的处理具有不同功能的多感知器所获得的信息，实现由单个感知器所不能实现的识别功能，从而改善他们的生存能力。将这种方法应用于工程实际中，就形成多源信息融合。
北航多源信息融合 课件 证据理论基础
个人主义解释：认为概率反映了个人的某种 偏好，它根据某个人在赌博中或其他带有不确定 性结果的事件中所表现出来的行为来推算。
2020/3/26
多源测试信息融合
6
1 引言
必要性解释：则认为概率是测量一个命题推出另一个命题
程度的量，这个量由两个命题之间的逻辑关系完全决定，与个 人的偏好无任何关系，又称为逻辑主义解释。
全体焦元的集合称为证据的核。 核就是识别框架的幂
集2Θ吗?
2020/3/26
多源测试信息融合
18
2 证据理论基础——基本置信度指派函数
基本置信度指派函数的作用 把Θ的任一子集都映射到[0,1]上的一个数m(A)：
（1）当A由单个元素组成时，m(A)表示对相应命题A的精确 信任度；
（2）当 A 2 ，A≠Θ，且A由多个元素组成时，m(A)也是 相应命题A的精确信任程度，但却不知道这部分信任度该分给A中 的哪些元素；
次的组合； (4)不能区分“不确定”和“不知道”。
2020/3/26
多源测试信息融合
4
1 引言
▪不确定性分类 不确定性可以分为随机性、模糊性和认识不确定性三种。 随机性：在自然界中客观存在，可根据历史资料得到的统计数字来
描述，常用概率论和数理统计来解决这方面问题。 模糊性：通常指发生在概念上的模糊，如大、中、小界限的模糊等。
2020/3/26
多源测试信息融合
8
4.2 证据理论基础
▪证据理论的起源
证 据 理 论 源 于 20 世 纪 60 年 代 美 国 哈 弗 大 学 的 数 学 家 A.P.Dempster 利用上、下概率来解决多值映射问题方面的研 究工作。后来他的学生G.Shafer对证据理论做了进一步的发 展和推广完善，引入了信任函数概念，形成了一套利用证据 和组合来处理不确定性推理问题的数学方法。它作为一种不 确定性推理方法，正受到越来越多的关注。称为（D-S）证 据理论和信任函数理论。
第一章 多信息融合技术概论 ppt课件
本章内容
1.1
数据融合的目的
1.2
数据融合的理论
1.3 数据融合的实现技术
1.4 数据融合技术的发展
5
1.1 数据融合的目的
❖ 随着系统的复杂性日益提高，依靠单个传感器对 物理量进行监测显然限制颇多。
❖ 因此在故障诊断系统中使用多传感器技术进行多 种特征量的监测(如振动、温度、压力、流量等) ，并对这些传感器的信息进行融合，以提高故障 定位的准确性和可靠性。
❖ 因此必须从大量的可移动的和活动的传感器台站 收集数据并加以融合，将人工方法不能进行检测 的和提出的微弱信号进行多元信息融合处理。
7
1.什么是传感器 人与机器的机能对应关系图
感官
人脑
肢体
外
界
对
象
传感器
微处理器
执行器
8
人的感觉器官与对应的传感器：
眼——— 光敏传感器 耳——— 声敏传感器 鼻——— 气敏传感器
❖ 例如，一个人到一个黑屋子中去取一只闹钟，他进屋后要“ 尽量地”看，要“拼命地”听，要用手去触摸，以确定闹钟 的方向和位置。他对闹钟的定位，是通过综合各种信息进行 的。
22
3.数据融合的定义
❖ 从军事应用的角度看，多传感器数据融合可以这 样来定义: 所谓多传感器数据融合就是人们通过 对空间分布的多源信息——各种传感器的时空采 样，对所关心的目标进行检测、 关联（相关）、 跟踪、估计和综合等多级多功能处理，以更高的 精度、较高的概率或置信度得到人们所需要的目 标状态和身份估计，以及完整、及时的态势和威 胁评估，为指挥员提供有用的决策信息。
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C3I
❖ Communication，Command，Control and Intelligence systems ❖ 指挥自动化技术系统，用电子计算机将指挥、控制、通信和情报各分
第1讲信息融合概述
20
2 信息融合的应用
□军事应用
信息融合技术在航空武器装备中的应用具有重大意义。数据融合技术 已国外军事装备中得到广泛应用，俄罗斯和美国军方都在多传感器数 据融合和信息处理技术方面进行了大量的研究工作，并已用于多种型 号的军用飞机
自主式武器系统和自备式运载器 战斗机及直升机上应用 截获、跟踪和指挥制导的火控系统 军事力量的指挥和控制站 敌情指示和预警系统
13
C3I系统
C3I（Communication，Command，Control and Intelligence systems）系统: 指挥自动化系统。C3I技术是 运用系统工程的理论和方法，对军事指挥、控制、通信、情 报系统进行开发和管理的技术。应用电子计算机 、数据通信 、控制技术、传感和显示技术等，集中管理和协调远离中心 的各种资源的大型综合信息系统。通信指挥控制情报系统的 简称。军用上则称作指挥自动化系统。
《多源测试信息融合》
第一讲 多源信息融合概述
授课团队：万江文，吴银锋，于宁 yfwu@ 新主楼B502
1
主要参考书籍
韩崇昭等,《多源信息融合》，清华大学出版社 杨露菁, 余华.《多源信息融合理论与应用》，北京邮电大学出版社 David L. Hall.《Handbook of Multisensor Data Fusion》 何友, 王国宏 等.《多传感器信息融合及应用》(第二版) , 电子工业出版社 王润生. 《信息融合》 , 科学出版社
11
1.3 信息融合发展历史
20世纪70年代首次提出（美国）
20世纪80年代初步形成信息融合技术
20世纪90年代末，研究热点
目前，仍为学术界研究的热点
12
几个重要事件
信息融合课件
信息融合的设计流程图
3、典型的融合处理过程
传感器 传感器 传感器 传感器 传感器管理 … … … …
数 据 配 准
数 据 关 联
融 合 决 策
响应
决策
先验模型
模型管理
数据配准：以统一的格式表示所有输入数据的处
理过程。 困难：输入数据类型差异、反应在误差和达到上 的数据质量困难变化等。
可能解决方法：引入外部参考系统的定位信息等。
信息融合就是将来自多个传感器或多
源的信息进行综合处理，从而得出更为准 确、可靠的结论。
信息：待分析或了解实体（事物或事件）感知量的总 称 数据是信息的载体与源泉 信息的提取与研究分析的目的密切相关 多传感器数据融合：由相关和融合处理形成的过程， 将变换传感器测量到决策对象状态估计和更新 信息融合：对各种知识源和传感器来的信息进行获取、 处理和智能组合，以对所考虑现象更好的理解
融合结构－－需要多次融合处理的过程。
融合结构包括：集中式、层次式、分布式、反馈 式等。 涉及融合单元集成的结构形式、结构形式对决策 处理要求及其结果的影响、特殊的融合结构形式
等。
信息融合基础概念
2、如何进行信息融合
融合决策 任务表述 数据或信息 汇集和关联 融合过程 结构和算法 性能评估 学习训练
信息融合的数学本质
信息融合的数学本质－－多元变量决策
涉及的基础学科：概率与统计、信号处理、模式识 别与人工智能、最优化处理、系统与评估等
从功能上包括：感知与感觉、决策和有效的综合集 成、逻辑推理与学习、统计分析、分布式网络的层 次融合处理和多传感器感知、理解系统等
信息融合技术概要
定义：将经过集成处理的多传感器信息进行合成，形 成一种对外部环境或被测对象某一特征的表达方式。 单一传感器只能获得环境或被测对象的部分信息段， 而多传感器信息经过融合后能够完善地、准确地反映 环境的特征。它也为智能信息处理技术的研究提供了 新的观念。经过融合的多传感器信息具有以下特征： 信息的冗余性、互补性、协同性、实时性以及低成本 性。多传感器信息融合与经典信号处理方法之间存在 本质的区别，其关键在于信息融合所处理的多传感器 信息具有更为复杂的形式，而且可以在不同的信息层 次上出现。
信息融合技术自1973年初次提出以后，经历了20 世纪80年代初、90年代初和90年代末三次研究热 潮。各个领域的研究者们都对信息融合技术在所 研究领域的应用展开了研究，取得了一大批研究 成果，并总结出了行之有效的工程实现方法。美 国在该项技术的研究方面一直处于世界领先地位， 1973年，在美国国防部资助开发的声纳信号理解 系统中首次提出了数据融合技术，1988年，美国 国防部把数据融合技术列为90年代重点研究开发 的20项关键技术之一。据统计，1991年美国已有 54个数据融合系统引入到军用电子系统中去，其 中87%已有试验样机、试验床或已被应用。目前已 进入实用阶段。
四、意义及应用 1、在信息电子学领域
信息融合技术的实现和发展以信息电子学的原理、方法、 技术为基础。信息融合系统要采用多种传感器收集各种 信息，包括声、光、电、运动、视觉、触觉、力觉以及 语言文字等。信息融合技术中的分布式信息处理结构通 过无线网络、有线网络，智能网络，宽带智能综合数字 网络等汇集信息，传给融合中心进行融合。除了自然(物 理)信息外，信息融合技术还融合社会类信息，以语言文 字为代表，涉及到大规模汉语资料库、语言知识的获取 理论与方法、机器翻译、自然语言解释与处理技术等， 信息融合采用分形、混沌、模糊推理、人工神经网络等 数学和物理的理论及方法。它的发展方向是对非线性、 复杂环境因素的不同性质的信息进行综合、相关，从各 个不同的角度去观察、探测世界。
北航多源信息融合2017课件8证据理论基础(2)
2017/3/16
多源测试信息融合
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证据合成规则—多证据的合成
定理2：设m1,m2,…,mn是同一识别框架上的基本置信度指派， 对应的焦元分别为A1,A2,…,An，则这n条证据的组合公式
m( A) (m1 m2 mn )( A) (1 K ) 1
A 1 A2 An A
2017/3/16 多源测试信息融合 7
证据合成规则—两条证据的合成
(1) mass函数的几何表示
假设m1,m2分别是同一识别框架Θ上两条证据基本臵信度指 派，对应的焦元分别为A1, A2, …, AN 和 B1, B2, …, BM，由基 本 臵 信 度 指 派 值 m1(A1), m1(A2), …,m1(AN) 和 m2(B1), m2(B2), …,m2(BM)所确定的mass函数可用图2来表示。 将证据联合作用下产生的信任度函数称为原来信任度函数 的直和(正交和)：m1⊕m2。
求合成以后的mass值。
2017/3/16 多源测试信息融合
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证据合成规则
解法1：根据证据合成公式，首先计算证据1和2合成后的结 果。
K1,2 m1 ( A) [m2 ( B) m2 (C )] m1 ( B) [m2 ( A) m2 (C )] m1 (C ) [m2 ( A) m2 ( B)] 0.8 (0.2 0.2) 0.1 (0.6 0.2) 0.1 (0.6 0.2) 0.48 m1 ( A)m2 ( A) 0.8 0.6 m1,2 ( A) 0.923 1 K1,2 1 0.48 m1 ( B)m2 ( B) 0.1 0.2 m1,2 ( B) 0.0385 1 K1,2 1 0.48 m (C )m2 (C ) 0.1 0.2 m1,2 (C ) 1 0.0385 1 K1,2 1 0.48
多源信息融合
多源信息融合随着信息技术的迅速发展，我们生活的每个领域都在不断地产生着大量的数据，这些数据涉及到通信、交通、商业、医疗、社交网络、政府等方方面面。
而这些数据通常来自于不同的数据源，包括传感器、社交媒体、市场报告、卫星图像等等，它们拥有着各自不同的特征、不同的数据格式、不同的数据质量等各种复杂的特征。
在这么多的数据中，如何将这些不同源的数据进行有效的融合，以提升数据的精度、可靠性和实用性，是我们亟需解决的问题。
多源信息融合是一种将来自于不同源的信息进行集成，以提高信息的质量、精度和决策效果的技术。
其核心内容包括数据融合、信息融合、模型融合和决策融合等。
其中，数据融合是将不同来源、不同时间、不同空间和不同尺度的数据进行组合，生成更完整、更准确、更可靠的数据。
而信息融合则是将多个数据源中的信息进行提取、转换、整合和推理，生成更高层次、更有意义、更可理解的信息。
模型融合则考虑多个模型之间的协作，并融合它们的结果以达到更好的效果，而决策融合则将多个决策结果进行综合，形成更优化的决策。
多源信息融合技术在许多领域都有着广泛的应用。
例如，在地球环境监测领域，通过融合多种传感器数据、卫星图像和大气动力学模型，可以预测天气，预防自然灾害。
在军事领域，通过融合多源信息，包括地面传感器、空中无人机、卫星影像和社交媒体等，可以及时地了解敌情，进行情报分析。
在医疗领域，通过融合多种医学图像和各种生化指标，可以提高诊断的准确性和治疗效果。
在金融领域，通过融合多个市场报告、交易数据和新闻信息等，可以精准地进行风险评估，科学地支持金融投资。
在多源信息融合技术中，数据质量的问题是不可忽视的。
不同的数据源质量各异，而且可能存在着数据误差、遗漏等问题。
因此，多源信息融合技术需要能够在数据中识别和补偿这些误差，以最大限度地提高融合结果的准确性和可靠性。
此外，需要考虑如何在融合过程中处理数据的异质性和多样性，包括不同数据类型、不同数据格式和不同数据来源等问题，以确保在融合过程中不会丢失或破坏有用的信息。
信息融合ppt课件ppt课件
精选课件
6
不同传感器的遥感数据复合
例1 TM和SPOT影像数据融合
例如TM影像有7个波段，光谱信息丰富，特 别是5和7波段。SPOT数据就没有，但SPOT 数据分辨率高，全色波段可达10m，比TM的 30m和SPOT多光谱传感器的 20m都高，两 者复合既可以提高新图像的空间分辨率又可 以保持较丰富的光谱信息。
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不同时相的气象卫星数据与NOAA数据融合
精选课件
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数据融合前处理：图像几何校正与配准
信息融合的必要条件是：使两幅（多）图像所对 应的地物吻合，分辨率一致，地理坐标统一，即 影像空间配准。
影像配准是数据融合处理中的关键步骤，其几何配 准精度直接影响融合影像的质量。
方法是采用几何校正，分别在不同数据源的影像上 选取控制点，用双线性内插或三次卷积内插运算等 对分辨率较小的图像进行重采样，改正其误差，
精选课件
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（五）遥感与非遥感信息的复合
✓ 遥感数据是以栅格格式记录的，而地面采集的地理数据常 呈现出多等级，多量纲的特点，数据格式也多样化。
✓ 为了使各种地理数据能与遥感数据兼容，首先需要将获取 的非遥感数据按照一定的地理网格系统重新量化和编码， 以完成各种地理数据的定量和定位，产生出新的数据格式。 甚至可以将其制作成与遥感数据类似的若干独立的波段， 以便和遥感数据复合。
第八章遥感图象处理：信息复合
信息复合的概念和简介 信息复合的应用举例
-不同传感器的遥感信息复合 -不同时相的遥感数据复合 遥感数据复合前处理—几何纠正和空间配准 常用的数据复合方法 遥感信息与非遥感信息的复合
精选课件
北航多源信息融合2017课件9证据理论应用分析
或者另一种方法求
c1=1-{M11(民航)M12(轰炸机)+ M11(轰炸机)M12(民航)} =1-(0.3*0.5+0.4*0.3)=0.73
A j {民航}i 1 j 2
M
1j
(A i )
=M11(民航)M12(民航)+M11(民航)M12(不明)+M11(不明)M12(民航)
=0.24
0.05 0.3 0.4
0.12
0.25 0 0
0.15
0.1 0.2 0
0
0 0 0
0.13
0.15 0.25 0.2
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多源测试信息融合
解：由Dempster组合公式对mRF(· )和mPW(· )组合得到ESM传感器关于目标 识别的基本概率赋值，组合情况如表3.3所示，其中Φ表示空集。 由表3.3可得，mRF(· )和mPW(· )这两批证据的不一致因子K1为 ：
D{ h2 ,h3 ,h4 }
m( D) m(h2 , h3 , h4 ) 0.08
D { h2 , h3 , h4 }
m( D) m({h1 , h2 }) m({h3 , h4 }) m({h2 , h3 , h4 })
0.72 0.08 0.06 0.86,
m( D) m(h1 ) m({h1 , h2 }) m({h1 , h2 , h3 })
D { h1 , h2 }
0.14 0.72 0.06 0.92,
Bel ({h3 , h4 })
2018/10/12
D{ h3 ,h4 }
m( D) m(h3 , h4 ) 0.08,
多源信息融合原理
多源信息融合原理多源信息融合是指将来自不同数据源或多个不同类型的信息进行整合、融合，以提供更全面、准确和可靠的信息。
在当今信息爆炸的时代，我们每天都会接收到大量的信息，这些信息来自于不同的渠道、不同的来源，并且可能存在不同的媒体形式，如文字、图片、声音、视频等。
但是，这些信息往往是零散的、不完整的，甚至可能存在矛盾或错误。
因此，多源信息融合就成为了一种重要的信息处理技术。
多源信息融合的原理主要包括数据获取、数据预处理、特征提取、信息融合和结果展示等步骤。
首先，多源信息融合需要从不同的数据源中获取数据。
数据源可以是网络、传感器、数据库等，通过合理的选择和采集策略，获取到所需的数据。
然后，对获取到的数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、去重等操作，以保证数据的质量和准确性。
接下来，对预处理后的数据进行特征提取。
特征提取是多源信息融合的关键步骤之一，也是对数据进行加工和转化的过程。
通过合适的算法和模型，从原始数据中提取出有用的特征信息，如文本的关键词、图像的颜色特征、声音的频谱特征等。
这些特征可以用来描述数据的属性和特性，为后续的信息融合提供基础。
在特征提取之后，需要进行信息融合。
信息融合是将来自不同数据源的信息进行整合和融合，以产生更全面、准确和可靠的信息。
信息融合可以通过不同的方法和技术实现，如数据关联、数据融合、数据挖掘等。
通过将来自不同数据源的信息进行比对、匹配、整合，可以消除信息中的矛盾、补充信息的不完整性，并生成更具价值的信息。
将融合后的信息进行结果展示。
结果展示是将融合后的信息以合适的形式展示给用户或系统的过程。
结果展示可以是文本、图像、图表等形式，以直观、清晰的方式呈现融合后的信息。
同时，结果展示也可以根据用户的需求和要求进行定制，以满足不同用户的需求。
多源信息融合技术在许多领域都有广泛的应用。
例如，在智能交通领域，多源信息融合可以将来自交通摄像头、传感器、导航系统等数据进行融合，以提供实时的交通状况和路况信息，帮助驾驶员选择最佳的行车路线。
信息融合综述
《信息合融》综述1 信息融合的发展历史与现状近二十年来，传感器技术比获得了迅速发展，各种面向复杂应用背景的多传感器信息系统大量涌现，在一个系统中装配的传感器在数量上和种类上也越来越多。
因此需要有效地处理各种各样的大量的传感器信息。
在这些系统中，信息表现形式的多样性，信息容量以及信息的处理速度等要求已经大大超出人脑的信息综合能力。
处理各种各样的传感器信息意味着增加了待处理的信息量，很可能会涉及到在各传感器数据组之间数据的矛盾和不协调。
在这样的情况下，多传感器信息融合技术(Multi-sensor information Fusion，MIF) 应运而生。
“融合”是指采集并集成各种信息源、多媒体和多格式信息从而生成完整、准确、及时和有效的综合信息的过程。
信息融合是针对一个系统中使用多种传感器(多个/或多类)这一特定问题而展开的一种信息处理的新研究方向。
其实，信息融合是人类的一个基本功能，我们人类可以非常自如地把自己身体中的眼、耳、鼻、舌、皮肤等各个感官所感受到的信息综合起来，并使用先验知识去感知、识别和理解周围的事物和环境。
信息融合技术研究如何加工、协同利用信息，并使不同形式的信息相互补充，以获得对同一事物或目标的更客观、更本质的认识的信息综合处理技术。
经过融合后的系统信息具有冗余性、互补性、实时性等特点。
根据信息融合的定义，信息融合技术包括以下方面的核心内容:(1)信息融合是在几个层次上完成对多源信息处理的过程，其中每一个层次都具有不同级别的信息抽象;(2)信息融合包括探测、互联、相关、估计以及信息组合;(3)信息融合的结果包括较低层次上的状态估计和身份估计，以及较高层次上的整个战术态势估计。
因此，多传感器是信息融合的硬件基础，多源信息是信息融合的加工对象，协调优化和综合处理是信息融合技术的核心。
信息融合的基本目标是通过信息组合而不是出现在输入信息中的任何个别元素，推导出更多的信息，这是最佳协同作用的结果。
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20
（1） 集中式融合结构
检测与估计 传感器控制/反馈信息
估计，用于提供辅助决策信息。
○态势评估 在军事上指评价实体之间相互关系，主要包括态势抽象和态
势评定。
○影响评估 将当前态势映射到未来，对参与者设想或预测行为的影响进
行评估。
○过程评估 通过建立一定的优化指标，对融合过程进行实时监控与评价，
实现多传感器自适应信息获取与处理、资源最优分配等。
8
3.2 融合处理的过程
6
3 数据融合系统模型与处理结构
3.1 JDL数据融合模型-从军事应用的角度
数据 预处理
数 据 源
一级处理 二级处理 目标评估 态势评估
三级处理 影响评估
四级处理 过程评估
人 机 接 口
数据库管理系统
支持数据库
融合数据库
7
3.1 JDL数据融合功能模型（实际应用标准）
○目标评估 数据配准、数据关联、目标位置和运动学、属性参数、身份
融合处理器分析来自所有传感器的数据，并对其进行配准、 关联、相关、估计、分类与信息反馈等。
➢配准：将传感器数据统一到同一参考时间和空间中 ➢关联：使用某种度量尺度对来自不同传感器的航迹与量测数据进行比较， 确定进行相关处理的候选配对 ➢相关：对关联后的航迹和报表进行处理以确定它们是否属于同一个目标 ➢估计：依据相关处理后的结果对目标的状态变量与估计误差方差进行更 新，实现对目标未来位置的预测 ➢分类：通过对特征数据的分析，确定目标的类型等
一般定义：
利用计算机技术，对不同传感器按时序获得的观测信息，按照一定的准则 加以自动分析、优化和综合，为完成所需任务（目的）的估计和决策而进 行的信息处理过程。
2
1.4 信息融合的分类
按融合技术分类
假设检验型
滤波跟踪型
人工智能
模式识ห้องสมุดไป่ตู้型
聚类分析型
基于专家系统的 基于人工神经网络
以生物为基础
3
1.4 信息融合的分类
按融合判决方式
硬判决
软判决
按传感器组合方式
同类传感器
异类传感器
4
1.4 信息融合的分类
按信息融合结构模型
集中式
分布式
按融合的目的
检测融合
估计融合
属性融合
5
1.5 信息融合的优点
增加系统的生存能力 扩展空间和时间覆盖范围 提高可信度 降低信息的模糊度
改善探测性能 提高空间分辨率 增加测量空间的维数
… …
传感器1 传感器2 传感器N
预处理 预处理 预处理
融合中心
坐
点
标
迹
转
相
换
关
、
、
数
数
据
据
对
互
正
联
航航 目 迹迹 标 滤文 状 波件 态 与与 更综 新合
跟 踪
21
（2） 分布式融合结构
分布式融合结构中，每个传感器的检测报告在进入融合以前，先由 它自己的处理器产生局部多目标跟踪航迹，然后将处理过的信息送 至融合中心，完成航迹-航迹相关、航迹合成，形成全局估计。
传感器1
属性判别
特
传感器2
征 提
属性判别
关 联
… …
取
传感器N
属性判别
决 策 层 融 合
联 合 属 性 判 决 结 果
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(3) 决策级融合
特点
通信量小 抗干扰能力强 融合中心处理代价低
不足
数据损失量最大 精度最低
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(4) 不同级别的融合性能比较
融合 模型
计算 量
容错 性
信息 损失 量
精度
抗干 扰性
融合 方法
传感 器同 质性
通信 数据 量
实时 性
融合 水平
象素 级
大
差
小
高
差
难
大
大
差
低
特征 级
中
中
中
中
中
中
中
中
中
中
决策 级
小
好
大
低
好
易
小
小
好
高18
3.4 融合处理的结构模型
根据信息流通形式和综合处理层次
集中式融合结构 分布式融合结构
混合式融合结构 多级式融合结构
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（1） 集中式融合结构
传感器1
特
传感器2
征 提
…
取
传感器N
关 联
特 征 层 属 性 融 合
属 性 判 决
联 合 属 性 判 决 结 果
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(2)特征级融合
特点
进行了数据压缩， 对通信带宽的要求低 利于实时处理
不足
有信息损失 融合性能降低
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(3) 决策级融合
含义 高层次的融合，每个传感器先基于自己的数据做出决策，然后由融 合中心完成局部决策。
主讲内容及教学计划
信息融合概述（2课时）
多源检测融合原理（4课时）
不确定推理（6课时）
分布式检测与融合（4课时）
集中式检测与融合（4课时）
多传感器目标识别与融合模型（4课时）
应用实例（4课时）
复习(2课时)
1
1.2 信息融合定义
JDL(美国三军组织实验室理事联合会)定义：
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检测、 相关、组合和估计，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适时完整的评价。
9
3.2 融合处理的过程
高层次融合 筛选、整合和抽象 传感器采集 自然环境信息
决策
信息
由
低
层
数据
到
高
层
环境
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3.3 数据融合的级别
按照数据抽象 的层次划分
数据级融合
特征级融合
决策级融合
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(1) 数据级（像素级）融合
含义 最低层次的融合，直接对传感器的观测数据进行融合处理，然后 基于融合后的结果进行特征提取和判断决策。
检测与估计 传感器控制/反馈信息
传感器1 传感器2
预处理 预处理
多目标 跟踪器
多目标 跟踪器
… …
传感器N
预处理
多目标 跟踪器
融合中心
坐
标
航
转
迹
换
与
、
航
数
迹
据
相
对
关
正
目
标
航 迹
状 态
合
成
22
（3） 混合式融合结构
检测与估计 传感器控制/反馈信息
传感器1 传感器2
预处理 预处理
多目标 跟踪器
多目标 跟踪器
传感器1
传感器2
关 联
…
传感器N
数 据 级 融 合
特 征 提 取
属 性 判 决
联 合 属 性 判 决 结 果
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(1） 数据级融合
特点
数据损失量较少 精度最高
不足
实时性差 要求传感器是同类的 数据通信量大， 抗干扰能力差 处理的数据量大
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(2)特征级融合
含义
中间层次的融合，每个传感器先抽象出自己的特征向量，然后由融 合中心完成融合处理。可划分为目标状态和目标特征信息融合两类
… …
传感器N
预处理
多目标 跟踪器
融合中心
坐
标
航
转
迹
换
与
、
航
数
迹
据
相
对
关
正
多路器
选择与 合并
复目 合标 滤状 波态 、 综 合 跟 踪
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（4）多级式融合结构
分级融合结构中，各局部节点可以同时或分别是集中式、分布式 或混合式的融合中心，系统的融合节点再次对各局部节点传送来 的航迹进行相关和合成。