考试复习_多传感器信息融合考点总结

考点：多传感器数据融合的定义、目的和实质

多传感器数据融合过程

jdl功能模型的级别、功能

数据融合的三个层次以及优缺点

数据融合方法的结构以及优缺点

多传感器数据融合技术存在的局限性

多源信息融合的检测、状态和属性融合的工作原理及其优缺点

多传感器目标检测的融合结构及各自的优缺点

分布式融合检测系统二元假设检验问题

分布式检测融合系统常见的结构

分布式检测融合系统常见的融和策略。它们的检测概率和虚警概率公式和判决准则公式

多传感器数据融合常用算法、基本原理、优缺点

数据关联的步骤

卡尔曼滤波算法的5条核心公式及其含义

基于贝叶斯统计理论的属性融合识别过程

模糊集合与隶属函数的定义

模糊推理综合评价的步骤和作用

从功能上看，模糊推理系统的组成和作用

多传感器数据融合的定义、目的和实质

数据融合的目的：对多源知识和多个传感器所获得的信息进行综合处理，消除多

传感器信息之间可能存在的冗余和矛盾，利用信息互补来降低不确定性，以形成对系统环境相对完整一致的理解，从而提高系统智能规划和决策的科学性、反应的快速性和正确性，进而降低决策风险。

数据融合的定义：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，为完成所需的决策和估计任务而进行的信息处理过程。

数据融合的实质：针对多维数据进行关联或综合分析，进而选取适当的融合模式和处理算法，用以提高数据的质量，为知识提取奠定基础

多传感器数据融合过程

数据融合的过程：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时间和空间参考系中

关联：使用某种度量尺度对来自不同传感器的数据进行比较，确定进行相关处理的候选配对相关：对关联后的数据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，实现对目标的未

来状态预测

分类：通过对特征数据的分析，确定目标的类型等

jdl功能模型的级别、功能

JDL功能模型的级别、功能：JDL是美国国防信息融合系统的一种实际标准，分为三级

目标优化、定位和识别目标

事态评估，根据第一级处理提供的信息构建事态图

威胁评估，根据可能采取的行动来解释第二级处理结果，并分析采取各种行动的优缺点

数据融合的三个层次以及优缺点

数据融合的三个层次以及优缺点：

数据融合方法的结构以及优缺点

数据融合方法的结构以及优缺点

集中式融合结构：将检测数据传递到融合中心，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：信息损失量最小

缺点：互联比较困难。并且要求系统必须具备大容量的存储能力，计算负担重，系统生存能力较差

分布式融合结构：其中的每个传感器的检测数据在进入融合以前，先由它自己的处理器产生局部决策结论，然后将处理过的信息送至融合中心，完成综合决策，形成全局估计。

优点：计算量小，易实现，系统生存能力强

缺点：信息损失量大

混合式融合结构：集中式混合与分布式融合相结合

特点：适合复杂度高、难度大的大系统，可扩充性一般。

多级式融合结构：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来的航迹进行相关和合成。

优点：信息损失中等，融合难度中等

缺点：系统结构复杂，实现难度高，成本高

多传感器数据融合技术存在的局限性

多传感器数据融合技术存在的局限性

多传感器数据融合结果并不能代替单一高精度传感器测量结果。多个传感器的组合可以增强系统的健壮性，但这些传感器并不一定能检测到系统所感兴趣的目标特征。数据融合处理不可能修正预处理或单个传感器处理时的错误。数据融合处理不能弥补处理过程中造成的信息损失。当信号的特征没有被正确提取时，数据融合得到的结论肯定是错误的，数据融合不可能修正这些特征。

由于数据来源不同，一种单一的融合算法可能难以实现预想的结果，往往需要综合各门学科的多种技术，如信号处理，图像处理，模式识别，统计估计，自动推理理论和人工智能等。对于给定的数据如何选择合适算法来进行有效的信息融合是数据融合技术发展所面临的挑战。

目前，并未形成基本的理论框架和有效的广义融合模型及算法，绝大部分工作都是围绕特定应用领域内的具体问题来展开的。也就是说，目前对于数据融合问题的研究都是根据问题的种类，各自建立直观融合准则，并在此基础上形成所谓最佳融合方案。充分反映了数据融合技术所固有的面向对象的特点，难以构建完整的理论体系。这妨碍了人们对数据融合技术的深入认识，使数据融合系统的设计带有一定的盲目性。

缺乏对数据融合技术和数据融合系统性能进行评估的手段。如何建立评价机制，对数据融合系统进行综合分析，对数据融合算法和系统性能进行客观准确的评价，是亟待解决的问题。随着新型传感器的不断涌现，以及现代信号处理技术、计算机技术、网络通信技术、人工智

能技术、并行计算的软、硬件技术等相关技术的飞速发展，多传感器数据融合必将成为未来现代传感系统的重要技术支撑。

多源信息融合的检测、状态和属性融合的工作原理及其优缺点

多源信息融合的检测、状态和属性融合的工作原理及其优缺点

多传感器检测融合就是将来自多个不同传感器的观测数据或判决结果进行综合，从而形成一个关于同一环境或时间的更完全、更准确的判决，是信息融合理论中的一个重要研究内容。它能消除单个或单类传感器检测的不确定性、提高检测系统的可靠性、改善检测性能、更加实用

状态融合是当单传感器提供动态目标的时间采样信息或多传感器提供同一目标的独立测量时，需要融合多组测量数据，导出目标位置或运动状态信息。在导出目标位置或运动状态的过程中，包含两类基本处理，状态估计和数据关联技术

多源属性融合是利用多传感器检测信息对目标的属性、类型进行判断

多传感器目标检测的融合结构及各自的优缺点

多传感器目标检测的融合结构及各自的优缺点

分为集中式检测融合和分布式检测融合

集中式检测融合优点：融合中心数据全面；最终判决结果理论置信度高

缺点：数据量大，通信带宽要求高；信息处理时间长；融合中心负荷大

分布式检测融合优点：数据传输量小，通信带宽要求低；分布式计算，融合效率高；融合中心负荷小

缺点：缺乏相互之间的关联；数据损失大

分布式融合检测系统二元假设检验问题

分布式融合检测系统二元假设检验问题

假设分布式并行检测融合系统由融合中心及n个传感器构成

每一个局部传感器基于自己的观测值Yi完成同一个决策任务，之后将决策值Ui传送到融合中心。

融合中心的任务是根据接收到的局部决策，利用最优融合规则，作出全局决策U0