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。
信息融合课教案--【教学参考】
信息融合优质课教案--【教学参考】第一章：信息融合概述1.1 信息融合的定义解释信息融合的概念和内涵强调信息融合在现代社会的重要性1.2 信息融合的类型与方法介绍不同类型的信息融合（如数据融合、图像融合、语音融合等）讲解各种信息融合的方法和技巧1.3 信息融合的应用领域探讨信息融合在各个领域的应用案例分析信息融合在各领域的发展趋势和前景第二章：数据融合技术与应用2.1 数据融合的基本原理介绍数据融合的基本原理和方法解释数据融合的关键技术和算法2.2 数据融合的方法与策略探讨数据融合的不同方法和策略分析各种方法的优缺点和适用场景2.3 数据融合的应用案例列举数据融合在不同领域的应用案例分析数据融合在各领域的实际效果和价值第三章：图像融合技术与应用3.1 图像融合的基本原理介绍图像融合的基本原理和方法解释图像融合的关键技术和算法3.2 图像融合的方法与策略探讨图像融合的不同方法和策略分析各种方法的优缺点和适用场景3.3 图像融合的应用案例列举图像融合在不同领域的应用案例分析图像融合在各领域的实际效果和价值第四章：语音融合技术与应用4.1 语音融合的基本原理介绍语音融合的基本原理和方法解释语音融合的关键技术和算法4.2 语音融合的方法与策略探讨语音融合的不同方法和策略分析各种方法的优缺点和适用场景4.3 语音融合的应用案例列举语音融合在不同领域的应用案例分析语音融合在各领域的实际效果和价值第五章：信息融合的未来发展趋势5.1 信息融合技术的发展趋势探讨信息融合技术的未来发展趋势分析可能出现的新技术和方法5.2 信息融合应用的发展趋势分析信息融合在各领域的应用发展趋势探讨可能出现的新应用领域和场景5.3 信息融合面临的挑战与解决方案指出信息融合面临的主要挑战和问题提出可能的解决方案和对策第六章：信息融合的系统设计与实现6.1 信息融合系统的设计原则介绍信息融合系统设计的基本原则和标准强调系统设计中需要注意的问题和挑战6.2 信息融合系统的架构与组件讲解信息融合系统的常见架构和组件分析各个组件的功能和相互作用6.3 信息融合系统的实现与优化探讨信息融合系统的实现方法和步骤讲解如何对系统进行性能优化和维护第七章：信息融合在国家安全领域的应用7.1 国家安全与信息融合的关系探讨信息融合在国家安全领域的重要性分析信息融合在国家安全中的应用案例7.2 信息安全与信息融合讲解信息融合在信息安全领域的应用探讨信息融合在网络安全中的作用和价值7.3 情报分析与信息融合分析信息融合在情报分析中的应用探讨信息融合在情报分析中的优势和挑战第八章：信息融合在商业领域的应用8.1 信息融合在市场营销中的应用讲解信息融合在市场营销领域的应用探讨信息融合在市场营销中的优势和挑战8.2 信息融合在供应链管理中的应用介绍信息融合在供应链管理领域的应用分析信息融合在供应链管理中的作用和价值8.3 信息融合在商业智能中的应用探讨信息融合在商业智能领域的应用分析信息融合在商业智能中的优势和挑战第九章：信息融合在医疗领域的应用9.1 信息融合在医疗诊断中的应用介绍信息融合在医疗诊断领域的应用分析信息融合在医疗诊断中的作用和价值9.2 信息融合在医疗监测中的应用讲解信息融合在医疗监测领域的应用探讨信息融合在医疗监测中的优势和挑战9.3 信息融合在医疗数据管理中的应用探讨信息融合在医疗数据管理领域的应用分析信息融合在医疗数据管理中的优势和挑战强调信息融合在现代社会中的重要性10.2 信息融合的未来展望展望信息融合的未来发展趋势和前景提出可能出现的新技术和应用领域10.3 对信息融合教育的展望强调信息融合教育的重要性探讨如何加强信息融合教育和人才培养重点和难点解析重点环节1：信息融合的定义与重要性需要重点关注信息融合的概念和内涵，以及其在现代社会的重要性。
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?
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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”。
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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。
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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
智能信息处理导论PPT第10章_信息融合
10.2.2 多源信息融合算法概述
在信息融合领域使用的主要数学工具或方法有概率论、 推理网络、模糊理论和神经网络等，其中使用较多的 是概率论、模糊理论、推理网络。当然，除了这几种 常有的方法之外，还有其他很多解决途径。
概率论 推理网络 模糊理论 神经网络
10.3 贝叶斯信息融合方法
10.3.1 贝叶斯统计理论概述
10.3.2 基于贝叶斯统计理论的信息融合
10.3.1 贝叶斯统计理论概述
Bayes统计学派和古典统计学派的基本观点是对立的， 它对古典统计学派的批判有如下几点：
（1）古典统计仅能估计两个假设，即假设 H 0 和与其相对的备选假设 H1 。
10.5.1 Dempster-Shafer证据理论概述
定义 3 命题的似然函数 Pl：
Pl： 2 [0,1]
Pl A 1 Bel(A)，对所有的 A
Pl 函数也称为上限函数或不可驳斥函数，表示对 A 非假设的信任程度，即表示对 A 似 乎可能成立的不确定性度量。
容易证明，信任函数和似然函数有如下关系：
Bayes融合识别算法的主要步骤为：
（1）将每个传感器关于目标的观测转化为目标属性的分类与说明 D1,D2 , ,Dm 。
（2）计算每个传感器关于目标属性说明或判定的不确定性，即 P(Dj | Oi ), j 1,2,
,m;i 1,2, ,n 。
（3）计算目标属性的融合概率：
P(Oi | D1,D2 , ,Dm )
（2）古典统计将参数 看作一个固定的数值，只知道它属于参数空间，在抽样之前， 对它一无所知，不考虑 的先验信息，这对于先验信息确实存在的情形是十分可惜的。
北航多源信息融合信息融合概述PPT教案学习
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
目 标 状 态
传感器2
预处理
多目标 跟踪器
坐
标
航
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
转 换 、 数 据
迹 与 航 迹 相
航 迹 合 成
对
关
正
… …
传感器N
预处理
多目标 跟踪器
第21页/共30页
22
（3） 混合式融合结构
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
传感器2
预处理
多目标 跟踪器
坐
标
航
转
迹
换
与
、
航
数
迹
据
相
对
关
正
… …
传感器N
预处理
多目标 跟踪器
多路器
选择与 合并
第22页/共30页
目 标 状 态
复 合 滤 波 、 综 合 跟 踪
23
（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。
14
(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
第14页/共30页
15
(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。
… …
联
传感器1 传感器2
多信息融合技术概述
本次讲座主要讲了多源数据融合的定义、应用领域、所具有的优势、信息融合的级别、通用处理结构、主要技术方法、要解决的几个关键问题和未来的主要研究方向。
下面就围绕这几个方面进行阐述。
多源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实时完整的评估。
简单说，多源信息融合就是对多源信息进行综合处理，从而得出更为准确、可靠的结论。
例如我们感知天气，通过我们的体表感觉温度的高低，通过眼睛观察天气的晴朗或阴雨，通过耳朵听风的大小，然后将这些信息通过大脑的综合处理，对天气有一个总体的感知定位。
多源信息融合在各个领域都有着广泛的应用。
如军事上进行战场监视、图像融合，包含医学图像融合等、工业智能机器人（对图像、声音、电磁等数据进行融合，以进行推理，从而完成任务）、空中交通管制（由导航设备、监事和控制设备、通信设备和人员四部分组成）、工业过程监控（过程诊断）、刑侦（将人的生物特征如指纹、虹膜、人脸、声音等信息进行融合，可提高对人身份识别的能力）、遥感等。
信息融合技术越来越受到人们的重视，这时因为它在信息处理方面具有一定的优势。
增强系统的生存能力，也就是防破坏能力，改善系统的可靠性；可以在时间、空间上扩展覆盖范围；提高可信度，降低信息的模糊度，如可以使多传感器对同一目标或时间加以确定；提高空间分辨率，多传感器信息的合成可以获得比任一单传感器更高的分辨率；增加了测量空间的维数，从而使系统不易受到破坏。
信息融合的级别有多种分类方法，若按数据抽象的层次来分，可分为数据级融合、特征级融合和决策级融合。
数据级融合是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。
数据级融合的精度高，但由于数据量大，故处理的时间长，代价高，数据通信量大，抗干扰能力差，并且要求传感器是同类的。
多应用在多源图像复合、同类雷达波形的直接合成等。
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。
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
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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
这样在区分不知道与不确定方面有较大的灵活性。
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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
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
14
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
第一章多信息融合技术概论
第一章多信息融合技术概论多信息融合技术可以分为两个阶段：感知信息融合和决策信息融合。
感知信息融合是指将来自不同传感器的数据进行整合，得到更准确和可靠的感知结果。
例如，在军事领域中，可以将来自雷达、红外传感器和摄像头的数据进行整合，提高目标探测和识别的准确率。
决策信息融合是指将来自不同领域知识和数据类型的信息进行整合，得到更准确和可靠的决策结果。
例如，在医疗领域中，可以将来自医学影像、实验室检测和病历记录的信息进行整合，帮助医生做出更准确和可靠的诊断和治疗决策。
多信息融合技术的关键问题是如何有效地整合和处理来自不同信息源的数据。
一些常用的方法包括加权平均法、最大似然法、模糊集合理论等。
这些方法可以根据不同的应用场景和需求，选取合适的融合模型和算法，实现最优的融合效果。
多信息融合技术在许多领域都有重要的应用价值。
在军事领域，多信息融合技术可以提高情报搜集和分析的能力，提高作战指挥的效果。
在医疗领域，多信息融合技术可以提供更准确和可靠的医学诊断和治疗决策支持。
在环境监测领域，多信息融合技术可以提高对污染物的检测和预警能力，保护环境和人类健康。
然而，多信息融合技术也面临着一些挑战和问题。
首先，不同信息源之间存在着差异性和不确定性，如传感器精度、数据质量等。
这些差异性和不确定性会对融合结果造成影响，需要通过合适的融合模型和算法进行处理。
其次，多信息融合技术需要大量的计算资源和存储资源，特别是在实时应用场景中。
因此，如何有效地管理和利用这些资源是一个重要的问题。
此外，多信息融合技术还需要考虑隐私和安全等问题，以保护数据和信息的安全性。
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
15
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。
信息融合概念
信息融合概念
信息融合（Information Fusion）是一种将来自不同源头的信息、数据或知识整合到一起的过程。
这个过程的目标是生成更全面、更准确、更可靠的信息，以便做出更好的决策、分析或推理。
信息融合的概念在多个领域都有应用，包括情报分析、军事、医学、工业、遥感、物联网等。
以下是一些信息融合的关键概念：
1. 多源信息：信息融合通常涉及整合来自不同源头的信息，这些源头可以是传感器、数据库、网络、人类观察等。
2. 融合层次：信息融合可以在多个层次上进行，包括数据层次、特征层次、决策层次等。
在不同的层次上进行融合可以提供更高层次的抽象和理解。
3. 数据融合：将来自不同源头的原始数据整合到一起，以提供更全面的信息。
4. 特征融合：将不同特征或属性的信息整合，以获得更丰富的特征描述。
5. 模型融合：将不同的模型或算法的输出整合，以获得更准确的估计或预测。
6. 决策融合：将来自不同决策者的决策整合，以制定更全面的决策。
7. 时空融合：考虑信息的时序和空间特性，以获取更全面的上下文。
8. 不确定性管理：由于信息可能来自不同的源头，可能存在不同程度的不确定性，信息融合需要考虑如何管理和处理不确定性。
信息融合的目标是通过整合多源信息，提高对系统或环境的理解，减少不确定性，为决策者提供更好的支持。
在现代技术和大数据时代，信息融合的概念变得越来越重要，因为我们面临着从各种各样的传感器和数据源获取的海量信息。
信息融合ppt课件(1)
影像投影到同一的地面坐标系统上，完成配准。
整理课件
15
遥感图像融合前处理：空间配准
✓ 实践中，常用地形图或已配准的遥感图像作 为基础底图，对未配准的图像进行几何精纠 正，使它们具有统一的投影方式和坐标系统， 以便不同类型或不同时相的遥感影像之间的 几何配准和精确融合。
影像空间配准包括：
几何纠正（略）
例2 雷达和陆地卫星影像数据融合
再如，侧视雷达图像可以反映地物的微波反射特 性，地物的介电常数越大，微波反射率越高，色 调越发白，这种特性对于反映土壤、水体、山地、 丘陵、居民点，以及道路、渠道等线性地物明显 优于陆地卫星影像，因此如将雷达影像与陆地卫 星影像复合，可以既反映出可见光，近红外的反 射特性，又可以反映出微波的反射特性，有利于
✓ TM图像：光谱信息丰富，几何性能好，空间分辨率较高，有 利于分析洪水信息；
✓ SAR图像：较易观察水体和线性地物，并且可全天候获取信息， 有利于实地监测洪峰。
复合方案：
➢ 将TM与侧视雷达图像复合，既可获得洪水、水田、旱地情 况，也可获得大堤、水渠等线性地物情况；
➢ 将TM与气象卫星图像复合，可以克服云层影响和气象卫星分 辨率低的不足。
如果将各种遥感数据进行复合与综合分析，便可弥 补单一信息的不足，以达到多种信息源的相互补充、 相互印证。这样，不仅扩大了各信息的应用范围， 而且大大提高了分析精度。
整理课件
3
（一）信息复合的概念和简介
信息复合的发展
起初是进行同种遥感信息多波段、多时相的遥感信 息复合，
后来发展到不同类型遥感数据的复合，如陆地卫星 与气象卫星等，以扩大应用范围，提高分析精度， 获得更好的遥感应用效果。
整理课件
35
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这四种算法的研究约站整个信息融合算法的85%。
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融合算法简介
贝叶斯方法是最早应用于不确定信息融合的一种推理方法 , 其基本思 想是在设定先验概率的条件下，利用贝叶斯规则计算出后验概率，从 而根据后验概率做出决策，这样就可以处理不确定性问题 证据理论是经典概率理论的扩展，首先由Dempster提出构造不确定推 理模型的一般框架，将命题的不确定问题转化为集合的不确定问题，之 后， Shafer对该理论进行了补充，从而形成了处理不确定信息的证据 理论。它允许人们对不确定性问题进行建模，并进行推理。其最大特点 是对不确定信息采用“区间估计”来描述，而不是用“点估计”的方法。
不足
有信息损失
融合性能降低
15
(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。
传感器1 传感器2 传感器N
属性判别
特 征 提 取
属性判别 属性判别
关 联
决 策 层 融 合
联 合 属 性 判 决 结 果
16
„
„
(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
30
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
模式识别型
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
可解决信息或决策冲突问题 模糊集理论 可是现主、客观件的信息融合
算法原理直观性不好 运算复杂
神经网络
具有较强的特征分类与映射能力 很强的自适应能力 并行处理、运算效率高
学习过程运算量大 寻找全局最优解较为困难
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作业
① 简述信息融合的基本思想。 ② 信息融合处理结构的分类，并列举其主要优缺点。 ③ 简述四种常用信息融合算法的优缺点。 ④ 查阅信息融合技术在某一领域的具体应用实例，画出系统解 决方案图。
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。
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 坐 标 转 换 、 数 据 对 正 目 标 状 态
航 迹 与 航 迹 相 关
航 迹 相 关
目 标 状 态
„
24
（5）不同融合结构的比较
融合方式
信息损失
通信带宽
融合处理
融合控制
可扩充性
集中式
小
大
复杂
容易
差
分布式
大
小
容易
复杂
好
混合式
中
中
中等
中等
一般
25
4 信息融合算法
融合算法是融合处理的基本内容，它将多维输入数据根据信息
融合的功能，在不同融合层次上采用不同的数学方法，对数据进 行综合处理，最终实现融合。 目前，已有大量的融合算法，都有各自的优缺点，其中比较流 行的算法有贝叶斯方法、证据推理、神经网络以及模糊理论等，
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：
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
集中式融合结构将检测报告传递到融合中心，然后进行数据对准、 点迹相关、数据互联、航迹滤波、预测与综合跟踪等。 优点：信息损失最小 缺点：互联比较困难，并且要求系统必须具备大容量的能力， 计算负担重，系统生存能力较差
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。
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
融合结构的模型如下图所示
20
（1） 集中式融合结构
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 坐 标 转 换 、 数 据 对 正 点 迹 相 关 、 数 据 互 联 航航 迹迹 滤文 波件 与与 更综 新合 跟 踪 目 标 状 态
传感器2
预处理
„
传感器N
„
预处理
21
（2） 分布式融合结构
9
3.2 融合处理的过程
高层次融合
决策
筛选、整合和抽象
信息 由 低பைடு நூலகம்层 到 高 层
传感器采集
数据
自然环境信息
环境
10
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。
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1 传感器2 传感器N
特 征 提 取
关 联
特 征 层 属 性 融 合
属 性 判 决
联 合 属 性 判 决 结 果
14
„
(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
8
3.2 融合处理的过程
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
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
改善探测性能 提高空间分辨率
提高可信度
降低信息的模糊度
增加测量空间的维数
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 一级处理 目标评估 二级处理 态势评估 三级处理 影响评估 四级处理 过程评估
传感器2
预处理
传感器N
预处理
多目标 跟踪器
航 迹 与 航 迹 相 关
航 迹 合 成
„
„
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（3） 混合式融合结构
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 坐 标 转 换 、 数 据 对 正 复 合 滤 波 、 综 合 跟 踪 目 标 状 态
传感器2
这样在区分不知道与不确定方面有较大的灵活性。
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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
传感器1 传感器2 传感器N
关 联
数 据 级 融 合
特 征 提 取
属 性 判 决
联 合 属 性 判 决 结 果
12
„
(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
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融合算法比较
算法 优点
缺点
要求给出先验概率和概率独立假设 适应条件苛刻，要求统一的识别框架 不能区分“不确定”和“不知道”信 息 计算具有潜在的指数复杂度 推理链较长时，使用不方便