数据融合第1章
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扩展OODA模型
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数据融合技术 - 鲍其莲-
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扩展OODA 模型是加拿大的洛克西德马丁公司开发的一种 信息融合系统结构.该种结构已经在加拿大哈利法克斯导 弹护卫舰上使用. 该模型综合了上述各种模型的优点,同时 又给并发和可能相互影响的信息融合过程提供了一种机理. 用于决策的数据融合系统被分解为一组有意义的高层功能 集合 ,这些功能按照构成OODA 模型的观测、形势分析、 决策和执行4 个阶段进行检测评估. 每个功能还可以依照 OODA 的各个阶段进一步分解和评估. 该模型具有较好的特性,即环境只在观测阶段给各个功能 提供信息输入,而各个功能都依照执行阶段的功能行事. 此 外,观测、定向和决策阶段的功能仅直接按顺序影响其下 各自一阶段的功能,而执行阶段不仅影响环境,而且直接影 响OODA 模型中其它各个阶段的功能.
信息的互补性： 不同种类的传感器可以为系统提供不同性质的信 息，这些信息所描述的对象是不同的环境特征， 它们彼此之间具有互补性。如果定义一个由所有 特征构成的坐标空间，那么每个传感器所提供的 信息只属于整个空间的一个子空间，和其他传感 器形成的空间相互独立。因为进行了多个独立测 量，所以总的可信度提高了，不确定性、模糊性 降低。提高了空间分辨力和信噪比。
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数据融合技术 - 鲍其莲-
军事多源数据融合系统
多雷达系统点迹航迹的数据融合
海、陆、空、天、电磁五维作战 C3I（command, control, communication, information）系统 传感器：微波、毫米波、电视、红外、激光、电子 支援措施、电子情报技术等各种有源或无源探测器 目的：根据多种观测数据 ，通过优化处理，实时 发现目标、获取目标状态估计、识别目标属性、分 析行为意图、态势评估、威胁分析、提供火力控制、 精确制导、电子对抗、作战模式、辅助决策等
数据融合技术 - 鲍其莲-
数据融合(data fusion)的定义
数据融合基本原理
定义： 将来自多个传感器或者多源的信息进行综 合处理，从而得到更为精确或更为可靠的结论。 基本原理：依据优化准则，利用各传感器在时间 和空间上的互补与冗余对各传感器的分离观测信 息进行优化组合，从而获得更多更可靠的有效信 息。 包括探测、互联、相关、估计以及信息组合 。
fu si on
16 2014/3/6 18
关于数据融合的概念众说纷纭，到目前为止尚无定论 数据融合（Data Fusion），又称信息融合 （Information Fusion）是70年代初期由美国最早提 出的，其标志是1973年美国防部资助的声纳理解系统， 用于检测某海域中的敌方潜艇。由于杂波的影响，基 于声纳的目标识别是非常困难的，这也正是引入多传 感器的原因。此后，数据融合技术被推广到整个C3I 系统，目前更是C4I（command, control, communications, computers & information）系统的 核心技术之一。而且在工业和管理领域也发展起来。
4
数据融合技术 - 鲍其莲-
数据融合技术 - 鲍其莲-
1.3 数据融合模型
近20 年来,人们提出了多种信息融合模型. 其共同点或中心思想是在信息融合过程中 进行多级处理。分两类： 1）功能型模型：U K情报环、Boyd 控制回 路(OODA 环) 2) 数据型模型：JDL 模型，瀑布模型, Dasarathy 模型，混合模型
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3）Boyd 控制环(OODA 环)
Boyd 控制环(OODA 环, 即观测、定 向、决策、执行环) , 包括4 个处理阶 段: 1) 观测,获取目标信息; 2) 定向,确定大方向,认清态势； 3) 决策,制定反应计划,还有诸如后勤 管理和计划编制等; 4) 行动,执行计划。只有该环节在实 用中考虑了决策效能问题。 优点是使各个阶段构成了一个闭环, 表明了数据融合的循环性. 同时随着 融合阶段不断递进,传递到下一级融 合阶段的数据量不断减少. 但是不足 之处在于,决策和执行阶段对其它阶 段的影响能力欠缺,并且各个阶段也 是顺序执行的.
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多传感器系统的信息特点
形式多样 数量巨大 关系复杂 实时处理 综合分析
1.2 什么是数据融合
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数据融合技术 - 鲍其莲-
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4
举例： 生物多传感器系统 军事多传感器系统
数据融合技术 - 鲍其莲-
生物多源信息融合系统
人脑信息处理系统
传感器：五觉：听觉，视觉，嗅觉，味觉，触
看
摸
觉
信息处理：神经系统，大脑皮层
尝 苹果？梨？
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第1章 数据融合技术概论
多传感器系统 数据融合定义 数据融合模型 数据融合发展历史 数据融合方法
1.1 什么是多传感器系统
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人脑信息融合系统
Sensor 1 Sensor 2
人对多源信息的处理
Fusion center
Decision
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处理过程特点： 复杂性（信息的来源）、自适应性（对外界） 歧义性（信息的解读）、不完整性（盲人摸象） 与人的已有知识密切相关
8 智能信息处理技术
数据融合技术 - 鲍其莲-
5）Dasarathy 模型
综上可以看到,瀑布模型对底层功能作了明 确区分,JDL 模型对中层功能划分清楚,而 Boyd 回路则详细解释了高层处理. 情报环 涵盖了所有处理级别,但是并没有详细描述. 而Dasarathy 模型是根据融合任务或功能加 以构建,因此可以有效地描述各级融合行为.
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2）JDL模型
1984 年,美国国防部成立了数据融合联合指挥实 验室,该实验室提出了他们的JDL 模型（数据融合 过程模型）,经过逐步改进和推广使用,该模型已成 为美国国防信息融合系统的一种实际标准。
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多传感器数据融合的特点
多传感器数据融合的特点（2）
信息的冗余性： 对于环境的某个特征，可以通过多个传感器 （或单个传感器的多个不同时刻）得到它的多份 信息，这些信息是冗余的。并且具有不同的可靠 性，通过融合处理，可以从中提取出更加准确和 可靠的信息。此外，信息的冗余性可以提高系统 的稳定性，从而能够避免因单个传感器失效而对 整个系统所造成的影响。
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Baidu Nhomakorabea
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多传感器数据融合的特点（3）
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信息处理的及时性： 各传感器的处理过程相互独立，整个处理 过程可以采用并行的处理机制，从而使系 统具有更快的处理速度，提供更加及时的 处理结果。
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参考书目
数据融合技术
鲍其莲 qlbao8@126.com
多传感器数据融合及应用
何友等编，电子工业出版社 秦永元等编，西北工业大学出版社
卡尔曼滤波与组合导航原理
Kalman filtering: theory and practice using Matlab, 2nd Edition,
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在混合模型中可以很清楚地看到反馈. 该模 型保留了Boyd 控制回路结构,从而明确了信 息融合处理中的循环特性,模型中4 个主要 处理任务的描述取得了较好的重现精度. 另 外,在模型中也较为容易地查找融合行为的 发生位置。
例如形成了前述模型所 没有的环中环结构. DM 为决策制定,CP 为 关系处理,C 为控制,RT 为资源分配,SP 为信号 处理,S为传感,PP 为模 式处理,FE 为特征提取.
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1）UK 情报环（UK information loop）
U K 情报环把信息处理作为 一个环状结构来描述. 包括: 1) 采集,包括传感器和人工信 息源等的初始情报数据; 2) 整理,关联并集合相关的情 报报告,在此阶段会进行一些 数据合并和压缩处理; 3) 评估,在该阶段融合并分析 情报数据,同时分析者还直接 给情报采集分派任务; 4) 分发,在此阶段把融合情报 发送给用户(通常是军事指挥 官) ,以便决策行动,包括下一 步的采集工作.
Mohinder S. Grewal, et al. John Wiley & Sons, Inc,2001. Edited by Simon Haykin，John Wiley & Sons, Inc. 2001
Kalman Filtering and Neural Networks,
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JDL模型
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JDL（white ,1988）
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JDL模型
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JDL 模型把数据融合分为3 级: 第1 级为目标优化、定位和识别目标; 第2 级处理为态势评估,根据第1 级处理提供的 信息构建态势图; 第3 级处理为威胁评估,根据可能采取的行动来 解释第2 级处理结果,并分析采取各种行动的优 缺点. 过程优化实际是一个反复过程,可以称为第4 级, 它在整个融合过程中监控系统性能,识别增加潜 在的信息源,以及传感器的最优部署. 其他的辅助支持系统包括数据管理系统(存储和检 索预处理数据) 和人机界面等。
数据融合技术 - 鲍其莲-
扩展OODA模型
4）瀑布模型
Bedworth 等，1994 广泛应用于英国国防信息 融合系统,并得到了英国政 府科技远期规划数据融合 工作组的认可 强调了较低级别的处理功 能 缺点：没有明确的反馈过 程
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态势和威胁估计(TSA)的数据融合
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防空系统数据融合系统
ESM：战术电子支援措施(ESM ） IFF：敌我识别（IFF）系统
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6）混合模型
混合模型综合了情报环的循环特性和Boyd 控制回路的反馈迭代特性,同时应用了瀑布 模型中的定义,每个定义又都与JDL 和 Dasarathy 模型的每个级别相联系.
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多传感器数据融合的特点（4）
数据融合的优点
可以概括为: 扩大时空搜索范围 提高目标可探测性,改进探测性能 提高时间或空间的分辨率 增加目标特征矢量的维数 降低信息的不确定性 改善信息的置信度 增强系统的容错能力和自适应能力 降低推理的模糊程度,提高了决策能力
24
信息处理的低成本性： 多个传感器可以花费更少的代价来得到相当于单 传感器所能得到的信息量。另一方面，如果不将 单个传感器所提供的信息用来实现其他功能，单 个传感器的成本和多个传感器系统的成本之和是 相当的。 设计的首要问题 建立多少个独立的单传感器系统来组成一个多传 感器系统
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扩展OODA 模型是加拿大的洛克西德马丁公司开发的一种 信息融合系统结构.该种结构已经在加拿大哈利法克斯导 弹护卫舰上使用. 该模型综合了上述各种模型的优点,同时 又给并发和可能相互影响的信息融合过程提供了一种机理. 用于决策的数据融合系统被分解为一组有意义的高层功能 集合 ,这些功能按照构成OODA 模型的观测、形势分析、 决策和执行4 个阶段进行检测评估. 每个功能还可以依照 OODA 的各个阶段进一步分解和评估. 该模型具有较好的特性,即环境只在观测阶段给各个功能 提供信息输入,而各个功能都依照执行阶段的功能行事. 此 外,观测、定向和决策阶段的功能仅直接按顺序影响其下 各自一阶段的功能,而执行阶段不仅影响环境,而且直接影 响OODA 模型中其它各个阶段的功能.
信息的互补性： 不同种类的传感器可以为系统提供不同性质的信 息，这些信息所描述的对象是不同的环境特征， 它们彼此之间具有互补性。如果定义一个由所有 特征构成的坐标空间，那么每个传感器所提供的 信息只属于整个空间的一个子空间，和其他传感 器形成的空间相互独立。因为进行了多个独立测 量，所以总的可信度提高了，不确定性、模糊性 降低。提高了空间分辨力和信噪比。
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军事多源数据融合系统
多雷达系统点迹航迹的数据融合
海、陆、空、天、电磁五维作战 C3I（command, control, communication, information）系统 传感器：微波、毫米波、电视、红外、激光、电子 支援措施、电子情报技术等各种有源或无源探测器 目的：根据多种观测数据 ，通过优化处理，实时 发现目标、获取目标状态估计、识别目标属性、分 析行为意图、态势评估、威胁分析、提供火力控制、 精确制导、电子对抗、作战模式、辅助决策等
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数据融合(data fusion)的定义
数据融合基本原理
定义： 将来自多个传感器或者多源的信息进行综 合处理，从而得到更为精确或更为可靠的结论。 基本原理：依据优化准则，利用各传感器在时间 和空间上的互补与冗余对各传感器的分离观测信 息进行优化组合，从而获得更多更可靠的有效信 息。 包括探测、互联、相关、估计以及信息组合 。
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关于数据融合的概念众说纷纭，到目前为止尚无定论 数据融合（Data Fusion），又称信息融合 （Information Fusion）是70年代初期由美国最早提 出的，其标志是1973年美国防部资助的声纳理解系统， 用于检测某海域中的敌方潜艇。由于杂波的影响，基 于声纳的目标识别是非常困难的，这也正是引入多传 感器的原因。此后，数据融合技术被推广到整个C3I 系统，目前更是C4I（command, control, communications, computers & information）系统的 核心技术之一。而且在工业和管理领域也发展起来。
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1.3 数据融合模型
近20 年来,人们提出了多种信息融合模型. 其共同点或中心思想是在信息融合过程中 进行多级处理。分两类： 1）功能型模型：U K情报环、Boyd 控制回 路(OODA 环) 2) 数据型模型：JDL 模型，瀑布模型, Dasarathy 模型，混合模型
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3）Boyd 控制环(OODA 环)
Boyd 控制环(OODA 环, 即观测、定 向、决策、执行环) , 包括4 个处理阶 段: 1) 观测,获取目标信息; 2) 定向,确定大方向,认清态势； 3) 决策,制定反应计划,还有诸如后勤 管理和计划编制等; 4) 行动,执行计划。只有该环节在实 用中考虑了决策效能问题。 优点是使各个阶段构成了一个闭环, 表明了数据融合的循环性. 同时随着 融合阶段不断递进,传递到下一级融 合阶段的数据量不断减少. 但是不足 之处在于,决策和执行阶段对其它阶 段的影响能力欠缺,并且各个阶段也 是顺序执行的.
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多传感器系统的信息特点
形式多样 数量巨大 关系复杂 实时处理 综合分析
1.2 什么是数据融合
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举例： 生物多传感器系统 军事多传感器系统
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生物多源信息融合系统
人脑信息处理系统
传感器：五觉：听觉，视觉，嗅觉，味觉，触
看
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信息处理：神经系统，大脑皮层
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第1章 数据融合技术概论
多传感器系统 数据融合定义 数据融合模型 数据融合发展历史 数据融合方法
1.1 什么是多传感器系统
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Sensor 1 Sensor 2
人对多源信息的处理
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处理过程特点： 复杂性（信息的来源）、自适应性（对外界） 歧义性（信息的解读）、不完整性（盲人摸象） 与人的已有知识密切相关
8 智能信息处理技术
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5）Dasarathy 模型
综上可以看到,瀑布模型对底层功能作了明 确区分,JDL 模型对中层功能划分清楚,而 Boyd 回路则详细解释了高层处理. 情报环 涵盖了所有处理级别,但是并没有详细描述. 而Dasarathy 模型是根据融合任务或功能加 以构建,因此可以有效地描述各级融合行为.
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2）JDL模型
1984 年,美国国防部成立了数据融合联合指挥实 验室,该实验室提出了他们的JDL 模型（数据融合 过程模型）,经过逐步改进和推广使用,该模型已成 为美国国防信息融合系统的一种实际标准。
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多传感器数据融合的特点
多传感器数据融合的特点（2）
信息的冗余性： 对于环境的某个特征，可以通过多个传感器 （或单个传感器的多个不同时刻）得到它的多份 信息，这些信息是冗余的。并且具有不同的可靠 性，通过融合处理，可以从中提取出更加准确和 可靠的信息。此外，信息的冗余性可以提高系统 的稳定性，从而能够避免因单个传感器失效而对 整个系统所造成的影响。
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参考书目
数据融合技术
鲍其莲 qlbao8@126.com
多传感器数据融合及应用
何友等编，电子工业出版社 秦永元等编，西北工业大学出版社
卡尔曼滤波与组合导航原理
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在混合模型中可以很清楚地看到反馈. 该模 型保留了Boyd 控制回路结构,从而明确了信 息融合处理中的循环特性,模型中4 个主要 处理任务的描述取得了较好的重现精度. 另 外,在模型中也较为容易地查找融合行为的 发生位置。
例如形成了前述模型所 没有的环中环结构. DM 为决策制定,CP 为 关系处理,C 为控制,RT 为资源分配,SP 为信号 处理,S为传感,PP 为模 式处理,FE 为特征提取.
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1）UK 情报环（UK information loop）
U K 情报环把信息处理作为 一个环状结构来描述. 包括: 1) 采集,包括传感器和人工信 息源等的初始情报数据; 2) 整理,关联并集合相关的情 报报告,在此阶段会进行一些 数据合并和压缩处理; 3) 评估,在该阶段融合并分析 情报数据,同时分析者还直接 给情报采集分派任务; 4) 分发,在此阶段把融合情报 发送给用户(通常是军事指挥 官) ,以便决策行动,包括下一 步的采集工作.
Mohinder S. Grewal, et al. John Wiley & Sons, Inc,2001. Edited by Simon Haykin，John Wiley & Sons, Inc. 2001
Kalman Filtering and Neural Networks,
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JDL模型
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JDL 模型把数据融合分为3 级: 第1 级为目标优化、定位和识别目标; 第2 级处理为态势评估,根据第1 级处理提供的 信息构建态势图; 第3 级处理为威胁评估,根据可能采取的行动来 解释第2 级处理结果,并分析采取各种行动的优 缺点. 过程优化实际是一个反复过程,可以称为第4 级, 它在整个融合过程中监控系统性能,识别增加潜 在的信息源,以及传感器的最优部署. 其他的辅助支持系统包括数据管理系统(存储和检 索预处理数据) 和人机界面等。
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扩展OODA模型
4）瀑布模型
Bedworth 等，1994 广泛应用于英国国防信息 融合系统,并得到了英国政 府科技远期规划数据融合 工作组的认可 强调了较低级别的处理功 能 缺点：没有明确的反馈过 程
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态势和威胁估计(TSA)的数据融合
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防空系统数据融合系统
ESM：战术电子支援措施(ESM ） IFF：敌我识别（IFF）系统
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6）混合模型
混合模型综合了情报环的循环特性和Boyd 控制回路的反馈迭代特性,同时应用了瀑布 模型中的定义,每个定义又都与JDL 和 Dasarathy 模型的每个级别相联系.
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多传感器数据融合的特点（4）
数据融合的优点
可以概括为: 扩大时空搜索范围 提高目标可探测性,改进探测性能 提高时间或空间的分辨率 增加目标特征矢量的维数 降低信息的不确定性 改善信息的置信度 增强系统的容错能力和自适应能力 降低推理的模糊程度,提高了决策能力
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信息处理的低成本性： 多个传感器可以花费更少的代价来得到相当于单 传感器所能得到的信息量。另一方面，如果不将 单个传感器所提供的信息用来实现其他功能，单 个传感器的成本和多个传感器系统的成本之和是 相当的。 设计的首要问题 建立多少个独立的单传感器系统来组成一个多传 感器系统
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