第三讲数据融合的关键技术
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第三讲 数据融合的关键技术
智能信息处理技术
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， 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 可能大的搜索空域， 较小的代价、 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 发现目标， 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， 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 度实现对目标的识别，为指挥员提供更准确、 可靠、 可靠、更精确的决策信息 传感器管理的核心问题是如何选择传感器、 传感器管理的核心问题是如何选择传感器、传感 选择传感器 器工作模式和传感器优化策略，以优化系统的整 器工作模式和传感器优化策略， 体性能。 体性能。
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3.2传感器组成及描述 3.2传感器组成及描述
数据融合系统的输入分量： 数据融合系统的输入分量： (1)传感器的观测数据（主要信息源） (1)传感器的观测数据（主要信息源）； 传感器的观测数据 (2)操纵员或用户输入的数据或命令 操纵员或用户输入的数据或命令； (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 来自数据库的先验数据。 (3)来自数据库的先验数据。
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数据融合给系统带来的优点的体现
（1）使系统具有良好的鲁棒性。减小了因环境的突 使系统具有良好的鲁棒性。 然变化对系统性能的影响， 然变化对系统性能的影响，对环境的变化有很强 的适应性。 的适应性。 （2）扩展系统的空间覆盖能力。传感器在空间的交 扩展系统的空间覆盖能力。 扩展了空间覆盖范围， 叠，扩展了空间覆盖范围，这是任何同类的单一 传感器所达不到的。 传感器所达不到的。 （3）扩展系统的时间覆盖能力。某些传感器不工作 扩展系统的时间覆盖能力。 其它传感器仍能保持继续探测， 时，其它传感器仍能保持继续探测，如可见光传 感器与红外传感器就可在白天和夜晚分时工作。 感器与红外传感器就可在白天和夜晚分时工作。
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2、数据相关技术
数据相关的核心问题： 数据相关的核心问题： 克服传感器测量的不精确性和干扰引起的相关 二义性，保持数据的一致性。 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 因此，控制和降低相关计算的复杂性， 关处理、 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。 处理的一项关键技术。
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1、传感器的组成
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功能上传感器主要分七个单元： 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、 发射单元和接收单元：天线、发射机和接收机 信号调节单元：变频、放大、检波和A 信号调节单元：变频、放大、检波和A／D变换， 变换， 把一种信号形式变成另一种信号形式， 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， 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。 包含有用信息的低频分量，便于后续处理。
1、数据转换
多传感器输出的数据形式、 多传感器输出的数据形式、环境描述等各不一 信息处理的首要任务， 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。 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： 数据转换的内容： 1)转换不同层次的信息 转换不同层次的信息; 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; 2)转换对环境或目标的描述的不同与相似处; 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； 3)对同一层次信息，也存在不同的描述； 对同一层次信息 4)数据融合存在时间性与空间性， 4)数据融合存在时间性与空间性，要用到坐标 数据融合存在时间性与空间性 变换。 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。 的质量和时空校准，影响融合处理的质量。
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智能信息处理Байду номын сангаас术
信号处理单元： 信号处理单元： 抑制杂波、噪声与干扰，提取有用信号。 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。 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。 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。 直接输出，也可送到后级继续进行处理。 数据和图像处理及判决单元： 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， 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。 把观测数据变成身份说明。
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5)目标复现率 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。 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 6)测量精度 传感器测量目标坐标、频率等参数时精确程度。 传感器测量目标坐标、频率等参数时精确程度。 7)测量维数 7)测量维数 传感器对目标测量时测量的变量数目，如距离、 传感器对目标测量时测量的变量数目，如距离、 方位、高度、速度等。 方位、高度、速度等。
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主要内容： 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 1)空间管理
传感器系统中，大部分传感器不是全向工作的， 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； 并且传感器之间是非同步的； 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、 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。 和跟踪的可靠性。
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（4）增加系统的可信度。多个传感器对同一目标或 增加系统的可信度。 事件进行判决和确认，增加了结果的可信程度。 事件进行判决和确认，增加了结果的可信程度。 （5）减小系统的信息模糊程度。由于采用多传感器 减小系统的信息模糊程度。 的信息进行检测、判断、推理等运算， 的信息进行检测、判断、推理等运算，降低了事 件的不确定性。 件的不确定性。 （6）改善系统的检测能力。利用多传感器信息，可 改善系统的检测能力。利用多传感器信息， 以在虚警一定的情况下，提高系统的发现概率。 以在虚警一定的情况下，提高系统的发现概率。
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1)探测性能 1)探测性能 在指定噪声背景，给定虚警概率， 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。 况下的检测概率来表示的。与此对应的是探测距 指在一定的发现概率下的距离。 离，指在一定的发现概率下的距离。 2)空间／ 2)空间／时间分辨率 空间 在时间和空间上区分两个或多个目标的能力。 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 3)空间覆盖范围 传感器所覆盖的空间体积。 传感器所覆盖的空间体积。
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信息输出单元：包括数据缓存、坐标变换、 信息输出单元：包括数据缓存、坐标变换、数据 单位转换、 变换、平滑、滤波等。 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。 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， 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、 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。 传感器状态信息和环境信息等。
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2)时间管理 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， 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。 每个传感器都有不同的任务，即有不同分工。 根据不同的任务和不同的观测对象，可能在某一 根据不同的任务和不同的观测对象， 时刻，只需要某些传感器工作， 时刻，只需要某些传感器工作，或只需要某些方 向上传感器工作。 向上传感器工作。 因此可以根据事件出现的顺序， 因此可以根据事件出现的顺序，选用不同的传感 器组合，按一定的时间顺序进行统一管理。 器组合，按一定的时间顺序进行统一管理。
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2、传感器特征描述
主要参数： 主要参数： 探测性能、空间与时间分辨率、空间覆盖范围、 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、 探测与跟踪模式、目标复现率、测量精度、测量 维数、 软数据报告、检测与航迹报告。 维数、硬／软数据报告、检测与航迹报告。
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3.3数据融合的重要性和潜在能力 3.3数据融合的重要性和潜在能力
实际系统要求在限定的条件下， 实际系统要求在限定的条件下 ， 对周围环境进行 理解，以便作出正确的决策和反应。 理解，以便作出正确的决策和反应。 过程中的许多问题，如对环境的描述、模型建立、 过程中的许多问题 ， 如对环境的描述 、 模型建立 、 特征的提取、目标识别、推理机制、 特征的提取 、 目标识别 、 推理机制 、 视觉理解系统的 体系结构等都没有得到很好解决。 体系结构等都没有得到很好解决 。 因此研制了各种类 型的传感器。 型的传感器。 没有哪种传感器的各种性能指标都高于其它传感 因此在一个智能系统中， 器 ， 因此在一个智能系统中 ， 同时采用多种类型的传 感器，提高系统检测、识别、分类和决策能力。 感器，提高系统检测、识别、分类和决策能力。
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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、 1)对多传感器的相关观测结果验证、分析、补 对多传感器的相关观测结果验证 取舍、修改和状态跟踪估计。 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。 生成综合态势， 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。 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。 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， 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， 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。 的目标机动与环境模型。 以最简单的融合计算方法达到融合系统要求， 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。 是任何数据融合系统主要研究内容。
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3、态势数据库
分类：实时数据库和非实时数据库。 分类：实时数据库和非实时数据库。 实时数据库的作用： 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 提供融合计算所需各种其他数据。 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/ 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。 和中间结果。
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非实时数据库： 非实时数据库： 存储各传感器的历史数据、 存储各传感器的历史数据、有关目标和环境的 辅助信息以及融合计算的历史信息。 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， 求容量大、搜索快、开放互联性好，且具有良好的 用户接口。 用户接口。 开发更有效的数据模型、 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， 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。 合系统需要解决的重要问题。
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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， 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 可能大的搜索空域， 较小的代价、 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 发现目标， 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， 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 度实现对目标的识别，为指挥员提供更准确、 可靠、 可靠、更精确的决策信息 传感器管理的核心问题是如何选择传感器、 传感器管理的核心问题是如何选择传感器、传感 选择传感器 器工作模式和传感器优化策略，以优化系统的整 器工作模式和传感器优化策略， 体性能。 体性能。
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3.2传感器组成及描述 3.2传感器组成及描述
数据融合系统的输入分量： 数据融合系统的输入分量： (1)传感器的观测数据（主要信息源） (1)传感器的观测数据（主要信息源）； 传感器的观测数据 (2)操纵员或用户输入的数据或命令 操纵员或用户输入的数据或命令； (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 来自数据库的先验数据。 (3)来自数据库的先验数据。
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数据融合给系统带来的优点的体现
（1）使系统具有良好的鲁棒性。减小了因环境的突 使系统具有良好的鲁棒性。 然变化对系统性能的影响， 然变化对系统性能的影响，对环境的变化有很强 的适应性。 的适应性。 （2）扩展系统的空间覆盖能力。传感器在空间的交 扩展系统的空间覆盖能力。 扩展了空间覆盖范围， 叠，扩展了空间覆盖范围，这是任何同类的单一 传感器所达不到的。 传感器所达不到的。 （3）扩展系统的时间覆盖能力。某些传感器不工作 扩展系统的时间覆盖能力。 其它传感器仍能保持继续探测， 时，其它传感器仍能保持继续探测，如可见光传 感器与红外传感器就可在白天和夜晚分时工作。 感器与红外传感器就可在白天和夜晚分时工作。
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数据相关的核心问题： 数据相关的核心问题： 克服传感器测量的不精确性和干扰引起的相关 二义性，保持数据的一致性。 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 因此，控制和降低相关计算的复杂性， 关处理、 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。 处理的一项关键技术。
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1、传感器的组成
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发射单元和接收单元：天线、 发射单元和接收单元：天线、发射机和接收机 信号调节单元：变频、放大、检波和A 信号调节单元：变频、放大、检波和A／D变换， 变换， 把一种信号形式变成另一种信号形式， 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， 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。 包含有用信息的低频分量，便于后续处理。
1、数据转换
多传感器输出的数据形式、 多传感器输出的数据形式、环境描述等各不一 信息处理的首要任务， 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。 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： 数据转换的内容： 1)转换不同层次的信息 转换不同层次的信息; 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; 2)转换对环境或目标的描述的不同与相似处; 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； 3)对同一层次信息，也存在不同的描述； 对同一层次信息 4)数据融合存在时间性与空间性， 4)数据融合存在时间性与空间性，要用到坐标 数据融合存在时间性与空间性 变换。 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。 的质量和时空校准，影响融合处理的质量。
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信号处理单元： 信号处理单元： 抑制杂波、噪声与干扰，提取有用信号。 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。 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。 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。 直接输出，也可送到后级继续进行处理。 数据和图像处理及判决单元： 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， 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。 把观测数据变成身份说明。
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5)目标复现率 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。 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 6)测量精度 传感器测量目标坐标、频率等参数时精确程度。 传感器测量目标坐标、频率等参数时精确程度。 7)测量维数 7)测量维数 传感器对目标测量时测量的变量数目，如距离、 传感器对目标测量时测量的变量数目，如距离、 方位、高度、速度等。 方位、高度、速度等。
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主要内容： 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 1)空间管理
传感器系统中，大部分传感器不是全向工作的， 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； 并且传感器之间是非同步的； 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、 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。 和跟踪的可靠性。
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（4）增加系统的可信度。多个传感器对同一目标或 增加系统的可信度。 事件进行判决和确认，增加了结果的可信程度。 事件进行判决和确认，增加了结果的可信程度。 （5）减小系统的信息模糊程度。由于采用多传感器 减小系统的信息模糊程度。 的信息进行检测、判断、推理等运算， 的信息进行检测、判断、推理等运算，降低了事 件的不确定性。 件的不确定性。 （6）改善系统的检测能力。利用多传感器信息，可 改善系统的检测能力。利用多传感器信息， 以在虚警一定的情况下，提高系统的发现概率。 以在虚警一定的情况下，提高系统的发现概率。
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1)探测性能 1)探测性能 在指定噪声背景，给定虚警概率， 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。 况下的检测概率来表示的。与此对应的是探测距 指在一定的发现概率下的距离。 离，指在一定的发现概率下的距离。 2)空间／ 2)空间／时间分辨率 空间 在时间和空间上区分两个或多个目标的能力。 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 3)空间覆盖范围 传感器所覆盖的空间体积。 传感器所覆盖的空间体积。
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信息输出单元：包括数据缓存、坐标变换、 信息输出单元：包括数据缓存、坐标变换、数据 单位转换、 变换、平滑、滤波等。 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。 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， 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、 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。 传感器状态信息和环境信息等。
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2)时间管理 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， 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。 每个传感器都有不同的任务，即有不同分工。 根据不同的任务和不同的观测对象，可能在某一 根据不同的任务和不同的观测对象， 时刻，只需要某些传感器工作， 时刻，只需要某些传感器工作，或只需要某些方 向上传感器工作。 向上传感器工作。 因此可以根据事件出现的顺序， 因此可以根据事件出现的顺序，选用不同的传感 器组合，按一定的时间顺序进行统一管理。 器组合，按一定的时间顺序进行统一管理。
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2、传感器特征描述
主要参数： 主要参数： 探测性能、空间与时间分辨率、空间覆盖范围、 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、 探测与跟踪模式、目标复现率、测量精度、测量 维数、 软数据报告、检测与航迹报告。 维数、硬／软数据报告、检测与航迹报告。
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实际系统要求在限定的条件下， 实际系统要求在限定的条件下 ， 对周围环境进行 理解，以便作出正确的决策和反应。 理解，以便作出正确的决策和反应。 过程中的许多问题，如对环境的描述、模型建立、 过程中的许多问题 ， 如对环境的描述 、 模型建立 、 特征的提取、目标识别、推理机制、 特征的提取 、 目标识别 、 推理机制 、 视觉理解系统的 体系结构等都没有得到很好解决。 体系结构等都没有得到很好解决 。 因此研制了各种类 型的传感器。 型的传感器。 没有哪种传感器的各种性能指标都高于其它传感 因此在一个智能系统中， 器 ， 因此在一个智能系统中 ， 同时采用多种类型的传 感器，提高系统检测、识别、分类和决策能力。 感器，提高系统检测、识别、分类和决策能力。
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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、 1)对多传感器的相关观测结果验证、分析、补 对多传感器的相关观测结果验证 取舍、修改和状态跟踪估计。 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。 生成综合态势， 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。 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。 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， 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， 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。 的目标机动与环境模型。 以最简单的融合计算方法达到融合系统要求， 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。 是任何数据融合系统主要研究内容。
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3、态势数据库
分类：实时数据库和非实时数据库。 分类：实时数据库和非实时数据库。 实时数据库的作用： 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 提供融合计算所需各种其他数据。 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/ 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。 和中间结果。
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