第二章 信息融合系统的模型和结构

特征级和决策级的融合不要求多传感器是同类的。
由于不同融合级别的融合算法各有利弊，所以为了提高信息
融合技术的速度和精度，需要开发高效的局部传感器处理策
略以及优化融合中心的融合规则。
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2.2 融合级别——三个层次的比较
三个融合层次优缺点的比较：
数据级融合 处理信息量 信息量损失 最大 最小 特征级融合 决策级融合 中等 中等 最小 最大
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2.2 融合级别——数据级融合
数据级融合是最低层次的融合 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。
传感器1 数 据 级 融 合 特 征 提 取 身 份 识 别 融 合 的 身 份 识 别 结 果
传感器2
关 联
传感器3
数据级融合
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2.2 融合级别——数据级融合
传感器2
预处理
关 联
目 标 状 态
传感器N
预处理 跟踪和分类参数 集中式融合系统结构 ＊目标分类 ＊成功说明的概率
分类
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2.3 通用处理结构——分布式
分布式系统结构
分布式结构与集中式结构的区别在于，每个传感器的检测报告在进 入融合中心以前，先由它自己的数据处理器产生局部多目标跟踪航迹， 然后把处理后的信息送至融合中心，融合中心根据各结点的航迹数据完 成航迹关联和航迹融合，形成全局估计。相对于集中式系统，此类系统 具有造价低、可靠性高、通信量小等特点。
进行数据相关和状态估计。具体数学方法包括卡尔曼滤波理
论、联合概率数据关联、多假设法、交互式多模型法和序贯 处理理论。 目标特征信息融合实际属于模式识别问题，常见的数学方法 有参量模板法、特怔压缩和聚类方法、人工神经网络、K阶
最近邻法等。
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2.2 融合级别——决策级融合
决策级融合是一种高层次的融合 由每个传感器基于自己的数据作出决策，然后在融合中心完 成的是局部决策的融合处理。 决策级融合是三级融合的最终结果，是直接针对具体决策目 标的，融合结果直接影响决策水平。
人际接口
数据融合模型
7
2.1 信息融合系统的功能模型
促进系统管理人员、理论研究者、设计人员、评估 人员相互之间更好地沟通和理解，从而使得整个系 统的设计、开发和实施过程得以高效顺利地进行。
数据预处理 一级处理 目标评估 二级处理 态势评估 三级处理 影响评估
数 据 源
数据库管理系统 四级处理 过程评估 支持数据库 融合数据库
门
关联 身份估计 传感器1 预处理 数据配准 ＊量测文件 ＊传感器信息 ＊航迹文件
一级处理中的对象评估模型
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2.1 功能模型——第二级处理
第二级处理：态势评估（situation assessment）
态势评估是对整个态势的抽象和评定。
态势抽象就是根据不完整的数据集构造一个综合的态 势表示，从而产生实体之间一个相互联系的解释。 态势评定则关系到对产生观测数据和事件态势的表示 和理解。 态势评定的输入包括事件检测、状态估计以及为 态势评定所生成的一组假设等。 态势评定的输出在理论上是所考虑的各种假设的 条件概率。
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2.1 功能模型——第三级处理
第三级处理：影响评估（impact assessment）
影响评估是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。在军事领域即指威胁估计（threat assessment），是一种多层视图处理过程，用以解释对武 器效能的估计，以及有效地扼制敌人进攻的风险程度。 此外，威胁估计还包括通过汇集技术和军事条令数据库
信息融合与控制
第二章 信息融合系统的模型和结构
重庆大学 自动化学院 柴毅 魏善碧
2014.3
引言
对于目标测量识别，单传感器提取的信息往往是待
识别目标的不完全描述，而利用多个传感器提取的
独立、互补信息，能带来许多特殊效果，因而各种 面向复杂应用背景的多传感器数据系统也随之大量 涌现。 数据融合技术最早由美国军方用于目标跟踪和目标 识别，随着研究的深入和应用领域的扩大，数据融 合技术已成功地应用于军事和民用领域的诸多方面。
人际接口
数据融合模型
8
2.1 功能模型——第一级处理：目标评估
第一级处理：目标评估 （object assessment） 数据配准：就是将时域上不
同步，空域上属于不同坐标 系的多源观测数据进行时空 主要功能包括数据配准、数据关联、目标位置和运动学 对准，从而将多源数据纳入 数据关联：主 参数估计，以及属性参数估计、身份估计等，其结果为更高 一个统一的参考框架中，为 要处理分类和 数据融合的后期工作做铺垫。 级别的融合过程提供辅助决策信息。 组合等问题 身份估计： 处理的是实 定位运动 传感器1 预处理 数据配准 体属性信息 学/属性参 的表征与描 数估计 跟 数据 述 传感器1 预处理 数据配准 踪
检测与估计 传感器控制与反馈信息 选通和控制
传感器1
预处理
跟踪和分类 数 据 对 准 组 合 滤 波 目标状态
传感器2
预处理
跟踪和分类
关 联
传感器N
预处理
跟踪和分类 跟踪和分类参数 分布式融合系统结构 分类 ＊目标分类 ＊成功说明的概率
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2.3 通用处理结构——混合式
混合式系统结构
混合式融合系统同时传输检测报告和经过局部结点处理后的 航迹信息，它保留了上述两类系统的优点，但在通信和计算上要 付出较昂贵的代价。此类系统也有上述两类系统难以比拟的优势，
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第2章 信息融合系统的模型和结构
2.1 信息融合系统的功能模型
2.2
信息融合的级别
2.3 信息融合系统的通用处理结构 2.4 信息融合要解决的几个关键问题 2.5 信息融合的主要技术和方法
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2.2 信息融合的级别
信息融合按照融合系统中数据抽象的层次，融合可
以分为：
数据级融合 特征级融合 决策级融合
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2.2 融合级别——特征级融合
特征级融合属于中间层次的融合 由每个传感器抽象出自己的特征向量（可以是目标的边缘、 方向和速度等信息），融合中心完成特征向量的融合处理。 一般来说，提取的特征信息应是数据信息的充分表示量或充 分统计量。
优点：实现了可观的数据压缩，降低对通信带宽的要求，有 利于实时处理， 但由于损失了一部分有用信息，使得融合性能有所降低。
在实际场合往往采用此类结构。
检测与估计 传感器控制与反馈信息 选通和控制
传感器1
预处理
跟踪和分类 数 据 对 准 组 合 滤 波 目标状态
传感器2
预处理
跟踪和分类
关 联
传感器N
预处理
跟踪和分类 跟踪和分类参数 多路 复用 选择与合并 分类 ＊目标分类 ＊成功说明的概率
检测 参数
混合式融合系统结构
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抗干扰性能
容错性能 算法难度 融合前处理 融合性能
最差
最差 最难 最小 最好
中等
中等 中等 中等 中等
ຫໍສະໝຸດ Baidu
最好
最好 最易 最大 最差
对传感器的依赖程度
最大
中等
最小
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第2章 信息融合系统的模型和结构
2.1 信息融合系统的功能模型 2.2 信息融合的级别
2.3
信息融合系统的通用处理结构
2.4 信息融合要解决的几个关键问题 2.5 信息融合的主要技术和方法
主要优点：只有较少数据量的损失，并能提供其他融合层次 所不能提供的其他细微信息，所以精度最高。 它的局限性包括：
所要处理的传感器数据量大，故处理代价高，处理时间长，实时 性差 这种融合是在信息的最低层进行的，传感器信息的不确定性、不 完全性和不稳定性要求在融合时有较高的纠错处理能力 它要求传感器是同类的，即提供对同一观测对象的同类观测数据 数据通信量大，抗干扰能力差 此级别的数据融合用于多源图像复合、图像分析和理解以及 同类雷达波形的直接合成等。
2
引言
数据融合
将某一目标的多源信息进行融合，形成比单一信息
源更精确、更完全的估计和判决； 把各个传感器在空间上、时间上冗余或互补的数据， 依据某种准则进行组合，以获得对被测对象的一致 性描述或理解，使系统比组成它的各子系统具有更 优越的性能。
3
引言
数据融合的概念定义为： 把来自多个传感器和信息源的数据加以联合、相关和组 合，以获得精确的位置估计和身份估计，以及对战况和威胁 及其重要程度进行适时的完整评价。
2.5 信息融合的主要技术和方法
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2.1 信息融合系统的功能模型
功能模型从融合过程出发，描述数据融合包括哪些 主要功能、数据库，以及进行数据融合时系统各组 成部分之间的相互作用过程。
数据预处理 一级处理 目标评估 二级处理 态势评估 三级处理 影响评估
数 据 源
数据库管理系统 四级处理 过程评估 支持数据库 融合数据库
第2章 信息融合系统的模型和结构
2.1 信息融合系统的功能模型 2.2 信息融合的级别 2.3 信息融合系统的通用处理结构
2.4
信息融合要解决的几个关键问题
2.5 信息融合的主要技术和方法
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第一、二两个层次的数据融合适合于任意的多传感器数 据融合系统，后三个层次主要适用于C3I（情报指挥控制与 通讯）系统中的数据融合。
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第2章 信息融合系统的模型和结构
2.1
信息融合系统的功能模型
2.2 信息融合的级别
2.3 信息融合系统的通用处理结构
2.4 信息融合要解决的几个关键问题
中的数据，对我军要害部位受敌人攻击时的脆弱性做出估计，
以及对作战事件出现的程度和可能性进行估计，并对敌方作 战企图给出指示和告警。
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2.1 功能模型——第四级处理
第四级处理：过程评估（process assessment）
过程评估是一个更高级的处理阶段。通过建立一定的优 化指标，对整个融合过程进行实时监控与评价，从而实现多 传感器自适应信息获取和处理，以及资源的最优分配，以支 持特定的任务目标，并最终提高整个实时系统的性能。 难点：如何对系统特定任务目标以及限制条件进行建模和优 化，以平衡有限的系统资源，如计算机的运算能力以及通信 带宽等。当前，利用效用理论来开发系统性能及效率模型， 以及利用基于知识的方法来开发基于上下文环境的近似推理 是研究的重点。
良好性能稳健性 宽阔的时空覆盖区域
很高的测量维数
良好的目标空间分辨力 ……
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引言
美国“数据融合联合实验室”在防御系统中通用的 数据融合处理模型： 数据融合分为五级：
第一个层次为检测/判决融合； 第二个层次为空间（位置）融合； 第三个层次为属性数据融合； 第四个层次为态势评估； 第五个层次为威胁估计。
传感器1
传感器2
特 征 提 取
关 联
特 征 层 融 合
身 份 识 别
传感器3
融 合 的 身 份 识 别 结 果
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2.2 融合级别——特征级融合
特征级融合可划分为目标状态信息融合和目标特征信息融
合两大类。
目标状态信息融合主要用于多传感器目标跟踪领域，融合处 理首先对多传感数据进行数据处理，以完成数据校准，然后
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2.3 信息融合系统的通用处理结构
通用处理结构：在整个融合处理流程中，依照实现融
合处理的场合不同，研究人员提出了通用处理结构的概 念。Heisttand描述了三种处理结构，分别是集中式结 构、分布式结构以及混合式结构。不同处理结构针对不 同的加工对象。
集中式结构：加工的是传感器的原始数据； 分布式结构：加工的是经过预处理的局部数据； 混合式结构：加工的既有原始数据，又有预处理过的
传感器1 特 征 提 取
身份识别 决 策 层 融 合
传感器2
身份识别
关 联
传感器3
身份识别 决策级融合
融 合 的 身 份 识 别 结 果
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2.2 融合级别——决策级融合
这种处理方法数据损失量最大，因而相对来说精度最低，但 其具有通信量小，抗干扰能力强，对传感器依赖小，不要求 是同质传感器，融合中心处理代价低等优点。常见算法有 Bayes推断、专家系统、D－S证据推理、模糊集理论等。
数据。
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2.3 通用处理结构——集中式
集中式系统结构
在此结构中，各个传感器录取的检测报告直接被送到融合中 心，在那里进行数据对准、点迹相关、数据互联、航迹滤波、预 测与综合跟踪。这种结构特点是信息损失小，对系统通信要术较 高，融合中心计算负担重，系统的生存能力也较差。
传感器控制 与反馈信息 检测与估计 传感器1 预处理 数 据 对 准 组 合 滤 波 选通和控制