第1讲信息融合概述
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。
信息融合
上下文信息包括地 理空间情报 、目标
类型、文化因素， 以及任务的目标等， 在其中任何一种情 况，上下文均能为 目标跟踪和分类实 时收集信息提供指 导，同时，来自文 本报告的目标意图 分类信息也可以与 来自多个观测源的 目标跟踪和识别结 果进行关联
评估指标： 以位置层信息融合系统性能评估指标为例，常见的评估指标有： 覆盖范围重叠度、航迹容量、航迹模糊度、虚假航迹比例、航迹精度、 响应时间、跟踪机动目标能力
二、信息融合性能评估的方法
解析法：建立数学模型—解析计算、数值分析—评估 Monte Carlo方法（统计实验法）：统计抽样—近似求解—仿真—评估 半实物仿真方法：使用硬件和软件仿真信源和目标的电磁特性—计算机 产生环境真实信号—评估 试验验证法：将信息融合系统放到实际应用环境中（演习）
• 信息融合在海军中的应用
信息融合最早是在军事上提出来的，应用范围很广，涉及各种战术、战役和战略C3I系 统任务的各个方面。其在海军中的典型应用概括如下：
A、 海军指挥控制中心（国家级）。其任务是执行战略指挥和控制任务，范围包括从海 军指挥中心、海军监视情报系统、反潜战指挥控制中心到舰队指挥中心。
（2）融合控制要求 只要包括位置/身份要求、态势估计要求、威胁评估要求等
（3）信源要求 主要包括传感器任务、合格数据要求、参考数据要求等
（4）任务管理 主要包括任务要求和任务规划等
（5）传感器管理 传感器管理用于控制融合的数据收集，规划观测和最佳资源利用，
包括传感器的选择、分配及传感器工作状态的优选和监视等
移动通信中信息融合技术
移动通信中信息融合技术移动通信中信息融合技术移动通信中信息融合技术是指通过将不同类型的信息进行整合和融合，实现更加智能化、高效化的移动通信服务。
随着移动通信技术的不断发展和普及，人们对通信服务的需求也在不断增加。
信息融合技术的出现，为满足人们对通信服务的更高要求提供了解决方案。
信息融合技术的核心是将不同类型的信息进行整合和融合。
以往，不同类型的通信方式相互，无法进行有效的交互和融合。
但是，在信息融合技术的支持下，不同类型的信息可以进行有机结合，实现更加便捷、全面的通信服务。
首先，信息融合技术可以实现多媒体信息的融合。
在过去，人们使用手机主要是进行语音通话和短信交流。
然而，随着移动互联网的普及，人们对通信方式的要求发生了变化。
他们希望在通信过程中能够传输和共享更多类型的信息，如图像、视频、音频等。
信息融合技术可以将这些多媒体信息进行融合，实现更加丰富多样的通信体验。
其次，信息融合技术可以实现不同通信方式的融合。
传统的通信方式主要包括移动网络通信、固定电话通信、无线局域网通信等。
这些通信方式之间往往相互，无法进行有效的交互和融合。
但是，信息融合技术可以将这些不同的通信方式进行整合，实现更加灵活、高效的通信服务。
例如，用户可以通过手机同时接听固定电话和移动电话，无论在何处都能保持通信畅通。
此外，信息融合技术还可以实现不同应用领域的融合。
传统的通信系统往往局限于某一特定领域，无法满足多样化的需求。
而信息融合技术可以将不同领域的应用进行整合，实现更加全面、一体化的通信服务。
例如，在智能家居领域，信息融合技术可以将家庭安防、智能设备控制、家庭娱乐等不同应用进行整合，为用户提供更加智能、便捷的家居体验。
总的来说，移动通信中的信息融合技术为人们提供了更加智能化、高效化的通信服务。
通过整合和融合不同类型的信息、通信方式、应用领域，信息融合技术可以满足人们对通信服务的多样化需求。
随着技术的不断进步，信息融合技术将进一步发展，为人们创造更加便捷、全面的通信体验。
信息融合绪论2013
传感器1
特征提取
监
特
测 对
传感器2
特征提取
征 融 识别 决策
… …
象
合
传感器N
特征提取
特征级融合分类
目标状态信息融合
主要应用于多传感器目标跟踪领域。融合系统首先对传感 器数据进行预处理以完成数据配准。数据配准后，融合处 理主要实现参数相关和状态矢量估计。
目标特性融合
特征层联合识别，具体的融合方法仍是模式识别的相应技 术，只是在融合前必须先对特征进行相关处理，对特征矢 量进行分类组合。在模式识别、图像处理和计算机视觉等 领域，已经对特征提取和基于特征的分类问题进行了深入 的研究，有许多方法可以借用。
传感器2
预处理
选通和控制
数
据
关
对
联
准
目
标
组 合
状 态
滤
波
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 分类
＊成功说明的概率
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
传感器1 传感器2
预处理 预处理
跟踪和分类 跟踪和分类
数
据
关
对
联
准
组
目标状态
合
滤
波
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
检测 参数
混合式融合系统结构
＊目标分类 分类
＊成功说明的概率
浅析信息融合技术及应用
浅析信息融合技术及应用近年来，由于信息融合技术充分利用多源数据的互补性和电子计算机的高速运算和智能，提高了信息处理结果的质量而受到广泛的关注。
信息融合是数学、军事科学、计算机科学、自动控制理论、人工智能、通信技术、管理科学等多种学科的交叉和具体运用。
随着应用系统逐渐扩大，所需的功能也越来越复杂，使用的传感器种类也相应增多。
原先的单一传感器检测技术已不能满足要求，多传感器融合技术应运而生。
多传感器融合技术就是对同一检测对象，利用各种传感器检测的信息和不同的处理方法以获得该对象的全面检测信息，从而提高检测精度和可靠性。
在多传感器系统中，信息表现为多样性、复杂性以及大容量，信息处理不同于单一的传感检测处理技术，多传感器信息融合技术已成为当前的一个重要研究领域。
1．信息融合技术的基本理论1.1 信息融合的定义和基本原理定义：充分利用不同时间与空间的多传感器信息资源，采用计算机技术对按时序获得的多传感器观测信息在一定准则下加以自动分析、综合、支配和使用，获得对被测对象的一致性解释与描述，以完成所需的决策和估计任务，使系统获得比它的各组成部分更优越的性能而进行的信息处理过程。
基本原理：充分利用多个传感器资源，通过对传感器及其观测信息的合理支配和使用，把多传感器在空间或时间上可冗余或互补信息，依据某种准则来进行组合，以获得被测对象的一致性解释或描述。
将信息融合划分成如下几个过程：对准、相关、滤波、识别和威胁评估及态势评估。
图1 多传感器信息融合处理模型多传感器信息融合与单传感器信号处理相比，单传感器信号处理是对人脑信息处理的一种低水平模仿，不能像多传感器信息融合那样有效的利用更多的信息资源，而多传感器信息融合可以更大程度地获得被测目标和环境的信息量。
多传感器信息融合与经典信号处理方法之间也存在本质的区别，关键在于数据融合所处理的多传感器信息具有更复杂的形式，而且可以在不同的信息层次上出现。
1.2 信息融合的分类和结构分类：（1）组合由多个传感器组合成平行或互补方式来获得多组数据输出的一种处理方法，是一种最基本的方式，涉及的问题有输出方式的协调、综合以及传感器的选择。
信息融合_第1章 绪论
1.2 信息融合的模型分类与结构
3. 信息融合系统通用处理结构
•
集中式、分感器原始数据， 分布式：经过预处理的局部数据； 混合式：处理上述两种数据
1.2 信息融合的模型分类与结构
集 中 式 融 合 结 构
1.2 信息融合的模型分类与结构
分 布 式 融 合 结 构
1.4 主要参考资料
2. 期刊与会议 • • •
•
国际信息融合年会； SPIE国际年会； IEEE Trans. on AES，IT(Information Theory)，AC， SMC(Systems, Man and Cybernetics)，IP(Image Processing)， 以及其它 IEEE 的相关会刊如智能交通等； 国内期刊
–
1.1 信息融合的起源与一般概念
2. 概念 多源信息融合： 充分利用多个传感器资源，在空间和时间上把多 渠道，多方位采集的局部环境的互补与冗余观测 信息根据某种优化准则结合起来，以形成对系统 环境的相对完整的一致性描述，形成新的融合结 果，从而提高系统的有效性。 • 并不是一个新概念，人类识别环境或物体的状况 的过程就是多个感知器所获得的信息进行融合的 过程； 实际上是对人脑综合处理复杂问题的功能模拟
1.2 信息融合的模型分类与结构
1. 功能模型 主要是JDL模型：
1.2 信息融合的模型分类与结构
一级处理：目标评估
1.2 信息融合的模型分类与结构
• • • • 数据配准：将多源数据纳入一个统一参考框架 （时间对准、坐标变换） 数据关联：处理分类与组合； 跟踪：实现目标运动参数估计； 身份估计：实现目标属性参数估计；
1.2 信息融合的模型分类与结构
2. 信息融合的级别 按数据抽象的层次，可分为数据级、特征级与决策级 a.数据级融合：直接对观测数据进行融合，再提取特 征，判断决策。如：图像复合、雷达波形合成等
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
信息融合课教案【教学参考】
信息融合优质课教案--【教学参考】一、教案简介本教案旨在通过信息融合的方式，提高学生的信息素养和创新能力。
教学内容涵盖信息获取、处理、展示和应用等方面，通过一系列实践活动，引导学生学会利用信息技术解决实际问题。
二、教学目标1. 了解信息融合的概念和应用领域。
2. 掌握信息获取、处理、展示和应用的基本方法。
3. 培养学生的信息素养和创新能力。
4. 学会利用信息技术解决实际问题。
三、教学内容1. 信息融合概述：介绍信息融合的定义、原理和应用领域。
2. 信息获取：学习如何利用互联网、数据库等渠道获取所需信息。
3. 信息处理：掌握常用的信息处理方法，如数据清洗、数据分析、数据可视化等。
4. 信息展示：学习如何利用多媒体、图表等形式展示信息。
5. 信息应用：探讨如何将获取的信息应用于实际问题和解决策略。
四、教学方法1. 讲授法：讲解信息融合的基本概念和方法。
2. 实践法：引导学生动手操作，实际体验信息融合的过程。
3. 小组讨论法：分组讨论，分享各自的经验和心得。
4. 案例分析法：分析典型的信息融合应用案例，引导学生思考和探讨。
五、教学评价1. 课堂参与度：观察学生在课堂上的发言和讨论情况。
2. 实践操作能力：评估学生在实践环节中的表现。
3. 小组合作能力：评价学生在小组讨论中的贡献和协作精神。
4. 创新能力：考察学生在新场景下应用信息融合的能力。
六、教学案例分析1. 案例选取：选择具有代表性的信息融合应用案例，如智能交通、环境监测、医疗健康等领域。
2. 案例分析：引导学生分析案例中的信息融合技术、流程和方法。
3. 案例讨论：组织学生进行小组讨论，分享对案例的理解和启示。
七、实践活动1. 实践主题：根据教学内容，设计相关的实践活动，如数据采集、数据处理、数据可视化等。
2. 实践指导：为学生提供实践操作的步骤和技巧。
3. 实践反馈：收集学生的实践成果，进行评价和反馈。
八、信息融合应用领域拓展1. 领域介绍：介绍信息融合在金融、教育、农业等领域的应用。
信息融合技术
信息融合技术之马矢奏春创作1引言融合(Fusion)的概念开始呈现于70年代早期,那时称之为多源相关、多源合成、多传感器混合或数据融合(Data Fusion),现在多称之为信息融合(Information Fusion)或数据融合.融合是指收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过程.数据融合技术结合多传感器的数据和辅助数据库的相关信息以获得比单个传感器更精确、更明确的推理结果.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、实时性以及低成赋性.多传感器信息融合与经典信号处置方法之间存在实质的区别,其关键在于信息融合所处置的多传感器信息具有更为复杂的形式,而且可以在分歧的信息条理上呈现.2信息融合的结构模型由于信息融合研究内容的广泛性和多样性,目前还没有统一的关于融合过程的分类.2.1依照信息表征条理的分类系统的信息融合相对信息表征的条理相应分为三类:数据层融合、特征层融合和决策层融合.数据层融合通经常使用于多源图像复合、图像分折与理解等方面,采纳经典的检测和估计方法.特征层融合可划分为两年夜类:一类是目标状态信息融合,目标跟踪领域的年夜体方法都可以修改为多传感器目标跟踪方法;另一类是目标特性融合,它实质上是模式识别问题,具体的融合方法仍是模式识另外相应技术.决策层融合是指分歧类型的传感器观测同一个目标,每个传感器在本地完成处置,其中包括顶处置、特征抽取、识别或判决,以建立对所观察目标的初步结论.然后通过关联处置、决策层触合判决,最终获得联合推断结果.2.2JDL模型 (Joint Directors of Laboratories, JDL)和λ-JDL模型该模型将融合过程分为四个阶段:信源处置,第一层处置(即目标提取)、第二层处置(即态势提取)、第三层提取(即威胁提取)和第四层提取(即过程提取).模型中的每一个模块都可以有条理地进一步分割,而且可以采纳分歧的方法来实现它们.λ-JDL模型为JDL模型的简化,把0层包括进了1层, 4层融入其他各层中.2.3依照数据流融合的位置进行分类多传感器融合系统中的一个关键问题是在何处对数据流进行融合.依照融合位置的分歧可以将融合结构分为以下三种类型:集中式融合、分布式多传感器融合和无中心融合结构.对特定的信息融合应用不成能找到一种最优的融合结构,结构的选择必需综合考虑计算资源、可用的通信带宽、精度要求、传感器能力等3信息融合的典范方法数据融合技术综合了多种传统的学科,包括:数字信号处置,统计估算,控制理论,人工智能和经典数字方法.融合方法研究的内容是与信息融合有关的算法.比力典范的融合方法有:加权平均、卡尔曼滤波、贝叶斯估计、统计决策理论、D-S证据推理、模糊推理、小波变换和神经网络技术.加权平均方法是对一组冗余的原始传感数据进行加权平均处置,处置的结果作为最后融合的结果.卡尔曼滤波是用丈量模型的统计特性递推决定最优融合数据的估计.贝叶斯估计理论是将多传感器作为分歧的贝叶斯估计器,由他们组成一个决策系统,然后利用某一种决策规则来选择对被测对象的最佳假设估计.在D-S证据推理中,每一个传感器相当于一个证据体,多传感器信息融合实质就是在同一鉴别框架下,将分歧特征的证据体合并成一个新的证据体的过程.这种方法要求所使用的依据必需相互自力.模糊推理利用模糊集合和隶属函数来暗示不确定性推理.该方法运用模糊集合的知识通过综合考虑客观证据与人的主观评判,将主客观之间的信息进行最佳的匹配,由此获得问题的最优解.人工神经网络具有分布式存储和并行处置方式、自组织和自学习的功能以及很强的容错性和鲁棒性等优点.将神经网络用于多传感器信息融合技术,首先要根据系统的要求以及传感器的特点选择合适的神经网络模型,然后再对建立的神经网络系统进行离线学习.确定网络的联接权值和联接结构,最后把获得的网络用于实际的信息融合傍边.小波分析具有良好的信号时域局部化特征,能处置信号的局部特征信息.将小波分析引入遥感数据融合,是目前正在探索的课题之一.由于处置对象和处置过程的复杂性,而且每种方法都有自己的适用范围,目前还没有一套系统的方法可以很好地解决多传感器融合中呈现的所有问题.比力理想的解决方案就是多种融合方法的综合使用.4典范应用多传感器信息融合在军事、工业、医学、交通和金触等领域也有着十分广泛的应用前景.下面介绍多传感器信息融合在几个特定领域的应用,主要有:信号检测、跟踪、机器人导航、图像融合等.对信号检测,多采纳并行或串行的结构.并用Nyman- Pearson 准则或贝叶斯公式获得最优化的决策规则.对目标跟踪的融合包括两个主要的把持:估计和关联.分布式跟踪问题的两个主要方法是联合概率的数据关联和多假设跟踪.机器人导航所采纳的主要方法有:卡尔曼滤波、基于规则的技术、基于行为的算法以及从信息论中借鉴的方法(D-S推理、摸糊逻辑和神经网络).图像融合的目的是利用多传感器提供的关于统一场景的多幅图像获得这个场景的完整理解,不单是在位置和几何上,更重要的是从语义上的解释.采纳的工具有:贝叶斯框架下的概率论、模糊集理论、证据理论、马尔可夫随机场以及和其它领域(如人工智能)相结合的方法.图像融合中的难点是如何建立一个合适的模型,即如何从图像信息中寻找估计的条件概率、模糊隶属度函数和信任度函数.具体的应用包括:图像定位、图像复原、图像解释、图像分割等.5发展方向虽然信息融合的应用研究已是如此广泛,但至今仍未形成基本的理论框架和有效的广义融合模型及算法.正在进行的研究有新算法的形成、己有算法的改进以及如何综合这些技术以形成统一的结构用于多样的信息融合应用.建立融合系统的关键技术和难点是如何获得可靠的隶属度和基本概率赋值等.另外,信息融合学科一直缺少对算法的严格的测试或评价,以及如何在理论和应用之间进行转换.数据融合团体需要使用高标准的算法、测试和评估准则、标准测试的发生和适于实际应用的技术的系统评价.交叉学科的交流和研究将进一步增进信息融合技术的发展,人工智能和神经网络方法将继续成为信息融合研究的热点.神经网络会在目标识别和鲁棒多传感器系统两个领域里发挥重要的作用.参考文献[1] Lambert, D.A.; Grand challenges of information fusion. Information Fusion, 2003. Proceedings ofthe Sixth International Conference of Volume 1,2003 Page(s):213 - 220.[2] 王莉.多传感器信息融合结构及其实现. 中国航空学会航空机载财富及技术发展研讨会,2002,09.[3] 黄心汉.自主系统多传感器融合结构浅析. “面向新世纪中国机器人财富化发展论坛”年夜会.2000,08.。
信息融合概述
检测与估计 传感器控制/反馈信息
融合中心
传感器1 预处理 多目标 跟踪器 多目标 跟踪器
传感器2
预处理
传感器N
预处理
多目标 跟踪器
不足
数据损失量最大 精度最低
17
(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
这样在区分不知道与不确定方面有较大的灵活性。
27
融合算法简介
神经网络是由大量的神经元连接而成的,是一种大规模、分布式的神经元
处理系统。由于信息融合过程接近人类思维活动,与人脑神经系统有较强 的相似性,因此利用神经网络的结构优势和高速的并行运算能力进行多维
信息融合处理是一种有效的技术途径。
模糊理论是基于分类的局部理论，最先由Zadob于1965年提出。模糊理 论进一步放宽了概率论定义中的制约条件，从而可以对数字化信息进行 宽松建模。其对估计过程的模糊扩展可以解决信息或判决的冲突问题
不足
信息融合技术
信息融合功能模型
多源信息融合的功能模型包涵了多个层次的、多个环 节的功能模块,按照数据的抽象层次划分,这些功能可以分 为低级处理过程和高级处理过程。低级处理过程主要包括 信息探测、数据关联,目标状态估计及属性分类等功能模 块;高级处理过程主要有行为模式检测、目标身份估计、 行为预测、逻辑推理、态势评估和威胁评估等功能模块。 低级处理主要是数据处理,产生的主要是数值结果;高级处 理主要是符号逻辑处理,产生的是语义层次更高的结果。
信息融合的发展 数据融合由多传感器融合问题发展而来,目前已不局限传 感器数据的融合。从字面上看,数据是记录信息的符号,是 信息的载体和表示;信息是数据的语义,是数据在特定场合 下的具体含义;知识是把有关信息关联在一起表达某些实 际社会意义的信息结构。 目前的数据融合技术不仅涵盖了声、光、电等物理层数据 的处理,而且涉及到了数据库、网页、视频、资讯、自然 语言等较高层次的信息整合,因此数据融合也称为信息融 合,而且目前的许多研究工作已经涉及到了知识融合 (knowledge fusion)的层次。
2 信息融合的基本概念
融合(fusion)的概念开始出现于70年代初期，当时称之为多源 相关、多源合成、多传感器混合或数据融合(DataFusion)，现在 多称之为信息融合 (InformationFusion)或数据融合。 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过程。 数据融合技术结合多传感器的数据和辅助数据库的相关信息以 获得比单个传感器更精确、更明确的推理结果。 传感器信息融合技术从多信息的视角进行处理及综合，得到各 种 信息的内在联系和规律，从而剔除无用的和错误的信息，保 留正确的和有用的成分，最终实现信息的优化。
6） X.Rong Li 的定义： “信息融合是为了某一目的对多个实体包含的信息的组 合。” 在上述6种定义中,前5种都强调信息融合是一个“过程”, 但第6种定义认为信息融合未必是一个过程。 现在,一个更加确切且被广泛接受的定义是:利用计算机技 术对时序获得的若干传感器的观测信息在一定准则下加以 分析、综合,以完成所需的决策和估计任务而进行的信息 处理过程。 上述各种定义各有其特点。从信息融合定义的演变过程可 以看出,其定义越来越简化,而包含的内容也越来越宽广。
信息融合课教案【教学参考】
信息融合优质课教案--【教学参考】一、教学目标1. 让学生了解信息融合的概念和基本原理。
2. 培养学生运用信息融合技术解决问题的能力。
3. 提高学生对信息融合在实际应用中的认识，培养学生的创新意识。
二、教学内容1. 信息融合的概念与分类1.1 什么是信息融合1.2 信息融合的分类1.3 信息融合的基本原理2. 信息融合技术2.1 数据融合2.2 图像融合2.3 语音融合2.4 其他融合技术3. 信息融合的应用领域3.1 军事领域3.2 航空航天3.3 智能交通3.4 医疗健康3.5 环境保护三、教学方法1. 讲授法：讲解信息融合的基本概念、原理和技术。
2. 案例分析法：分析信息融合在实际应用中的案例，让学生了解信息融合的实际效果。
3. 小组讨论法：分组讨论信息融合技术的应用领域，培养学生团队合作和解决问题的能力。
四、教学准备1. 教学PPT：制作包含信息融合基本概念、原理、技术和应用领域的PPT。
2. 案例资料：收集相关领域信息融合的实际应用案例。
3. 讨论素材：准备与信息融合应用领域相关的话题或问题。
五、教学过程1. 导入：介绍信息融合的基本概念，引发学生对信息融合的兴趣。
2. 讲解：详细讲解信息融合的分类、原理和技术。
3. 案例分析：分析信息融合在实际应用领域的案例，让学生了解信息融合的实际效果。
4. 小组讨论：分组讨论信息融合技术的应用领域，培养学生团队合作和解决问题的能力。
5. 总结：总结本节课的重点内容，布置课后作业。
课后作业：1. 查阅资料，了解信息融合在其他领域的应用。
2. 结合自己的生活经验，思考信息融合技术在实际生活中的应用。
六、教学评估1. 课堂问答：通过提问的方式检查学生对信息融合基本概念的理解。
2. 小组讨论：评估学生在小组讨论中的参与程度和问题解决能力。
3. 课后作业：检查学生对课堂内容的掌握情况以及信息融合应用案例的搜集和分析能力。
七、教学拓展1. 邀请行业专家进行讲座：邀请在信息融合领域有实际经验的专家来校进行讲座，为学生提供更多实践视角。
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。
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。
信息融合技术概要
5、由于信息融合研究内容的广泛性和多样性，目前 还没有统一的关于融合过程的分类。 (1)按照信息表征层次的分类
• 系统的信息融合相对于信息表征的层次相应分为三 类：数据层融合、特征层融合和决策层融合。
• 数据层融合通常用于多源图像复合、图像分折与理 解等方面，采用经典的检测和估计方法。特征层融 合可划分为两大类：一类是目标状态信息融合，目 标跟踪领域的大体方法都可以修改为多传感器目标 跟踪方法；另一类是目标特性融合，它实质上是模 式识别问题，具体的融合方法仍是模式识别的相应 技术。
3、在自动化领域
以各种控制理论为基础，信息融合技术采用模糊控制、 智能控制、进化计算等系统理论，结合生物、经济、社 会、军事等领域的知识，进行定性、定量分析。按照人 脑的功能和原理进行视觉、听觉、触觉、力觉、知觉、 注意、记忆、学习和更高级的认识过程，将空间、时间 的信息进行融合，对数据和信息进行自动解释，对环境 和态势给予判定。目前的控制技术，已从程序控制进入 了建立在信息融合基础上的智能控制。智能控制系统不 仅用于军事，还应用于工厂企业的生产过程控制和产供 销管理、城市建设规划、道路交通管理、商业管理、金 融管理与预测、地质矿产资源管理、环境监测与保护、 粮食作物生长监测、灾害性天气预报及防治等涉及宏观、 微观和社会的各行各业。
应用人工智能技术（专家系统、神经网络等）解决 目标识别、战场态势关联与估计处于应用试验阶 段；信息融合仿真试验、测试与评估技术目前正 在向适应联合作战需求的方向发展，效能评估处 于建模阶段。上述技术所形成的信息融合产品已 装备在某些战术、战略系统中。如‘全球网络中 心监视与瞄准‘（GNCST）系统是美国空军的新 型情报信息融合处理系统，该系统对信息源几乎 没有限制，可接收无人机（UAV）、E-8C、RC135等平台上光电、合成孔径雷达、信号情报侦 察装置等各种传感器的近实时信息，将它们消化 处理成对作战官兵有用的信息，并以很快的速度 和很高的精度发送给用户。
(完整版)信息融合算法
信息融合算法1 概述信息融合又称数据融合，是对多种信息的获取、表示及其内在联系进行综合处理和优化的技术。
经过融合后的传感器信息具有以下特征：信息冗余性、信息互补性、信息实时性、信息获取的低成本性。
1、组合：由多个传感器组合成平行或互补方式来获得多组数据输出的一种处理方法，是一种最基本的方式，涉及的问题有输出方式的协调、综合以及传感器的选择。
在硬件这一级上应用。
2、综合：信息优化处理中的一种获得明确信息的有效方法。
例：在虚拟现实技术中，使用两个分开设置的摄像机同时拍摄到一个物体的不同侧面的两幅图像，综合这两幅图像可以复原出一个准确的有立体感的物体的图像。
3、融合：当将传感器数据组之间进行相关或将传感器数据与系统内部的知识模型进行相关，而产生信息的一个新的表达式。
4、相关：通过处理传感器信息获得某些结果，不仅需要单项信息处理，而且需要通过相关来进行处理，获悉传感器数据组之间的关系，从而得到正确信息，剔除无用和错误的信息。
相关处理的目的：对识别、预测、学习和记忆等过程的信息进行综合和优化。
2 技术发展现状信息融合技术的方法，概括起来分为下面几种：1)组合：由多个传感器组合成平行或互补方式来获得多组数据输出的一种处理方法，是一种最基本的方式，涉及的问题有输出方式的协调、综合以及传感器的选择。
在硬件这一级上应用。
2)综合：信息优化处理中的一种获得明确信息的有效方法。
例：在虚拟现实技术中，使用两个分开设置的摄像机同时拍摄到一个物体的不同侧面的两幅图像，综合这两幅图像可以复原出一个准确的有立体感的物体的图像。
3)融合：当将传感器数据组之间进行相关或将传感器数据与系统内部的知识模型进行相关，而产生信息的一个新的表达式。
4)相关：通过处理传感器信息获得某些结果，不仅需要单项信息处理，而且需要通过相关来进行处理，获悉传感器数据组之间的关系，从而得到正确信息，剔除无用和错误的信息。
相关处理的目的：对识别、预测、学习和记忆等过程的信息进行综合和优化。
信息融合概述
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
6
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
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
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
21
（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
22
（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。
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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
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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
1973年，美国国防部资助研究了“声纳信号的理解系统”研究。（起始） 1984年，美国成立了数据融合专家组； 1988年，美国国防部将数据融合技术列为90年代重点开发的20项关键技术
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。
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。
14
C3I系统－续
C3I系统，极大地缩短了监视战场——处理信息、发现目标和评 估——下达作战指令和实践打击的这一作战周期的时间，从而使 真刀真枪的实战时间越来越短，战争节奏越发加快，一场战争可 能就是一次战役甚至就是一次战斗。
1986年美国空袭利比亚的“外科手术式”的战争，整个空袭行 动只用了18分钟，其中攻击主要目标的持续时间仅11分钟。
15
C3I系统－续
1989年美军入侵巴拿马战争的主要作战，只用了 15个小时。
1991年海湾战争和1999年的科索沃战争的规模较 大，持续时间也不过42天和78天，而海湾战争的 地面作战仅100个小时。
16
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
模式识别型聚类分析型 Nhomakorabea基于专家系统的 基于人工神经网络
人或其它生物体
记忆、先验知识、规则、推理
视觉 听觉
味觉
嗅觉
触觉
9
1 信息融合基本概念
作为仪器仪表专业的研究生如何让我 们的仪器仪表做的跟人脑一样的智能、准 确、快速、高效呢？
－－（确定、不确定）信息的有效融合
10
1.2 信息融合定义
JDL(Joint Directors of Laboratories，美国三军组织实 验室理事联合会)定义：
以生物为基础
17
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
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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
19
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
之一，且列为优先开发的A类； 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； 1998年，成立了国际信息融合学会（International Society of Informat
-ion Fusion,ISIF），每年举行一次信息融合学术会议。
2
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)
3
考核方式
最终成绩: 平时作业（30%） 出勤（10%） 期末考试（60%）
4
本次课讲解内容
信息融合基本概念 信息融合应用 融合系统模型与处理结构 信息融合算法 待解决的问题 研究方向
5
1 信息融合基本概念
盲人摸象
丢失的骆驼
6
1 信息融合基本概念
视
可能是红糖水、
觉
可乐、咖啡……
嗅
觉
?触
觉 一杯冰咖啡
是咖啡…… 冰的……
7
d
8
1 信息融合基本概念
1.1 生物多维感知系统的协同工作的实例
海事防务
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一些数据融合系统
法国的“阵风”战斗机装有RBE2双轴、多功能电子 扫描火控雷达、“前扇区光学系统”(OSF)以及“防御 辅助子系统”(DASS)， OSF能与RBE2雷达、DASS系 统交联工作，以在保持其在低可探测性的条件下，发 挥各自的最大效能
美国F-22综合航空电子系统具有综合传感器融合能 力，包含电子战和雷达以及通信、导航和识别能力
苏-27的TsVM-80的火控计算机能将红外瞄准、激光、 光学和多模式雷达输入综合起来向屏显提供信号，具 有一定程度的多传感器数据融合能力
22
一些数据融合系统
全球网络中心监视与瞄准(GNCST)系统--美国空军的新型情报信息融合 处理系统
英国BAE系统公司还开发一种被称作”分布式数据融合”（Decentralized Data Fusion，DDF）的信息融合新技术。它采用的是分布式数据融合技 术，若一个节点脱离网络，其他部分仍会继续工作并共享、综合和融合 信息