西北工业大学 信息融合期末作业-

多传感器信息融合技术综述

以及关于航空发动机故障检测的一些问题

姓名：何世明学号：2010302183 班级：09031101

内容摘要：多传感器信息融合技术是一门新兴学科，它的理论和方法已被应用到许多研究领域。本文主要对多传感器信息融合的模型与结构、信息融合的主要技术和方法、信息融合理论体系以及信息融合技术的应用等内容进行了概要介绍和展开了综述。故障诊断技术是实现航空发动机视情维护、降低使用维护成本、保证飞行安全的重要手段，成为航空动力技术领域的研究热点。本文就信息融合技术开在航空发动机故障融合诊断研究中，传感器故障融合诊断的一些问题予以处理。

关键词：航空发动机，故障诊断，多传感器；传感器故障诊断，信息融合；综述

随着传感器技术、数据处理技术、计算机技术、网络通讯技术、人工智能技术和并行计算的软硬件技术等相关技术的发展，多传感器信息融合技术已受到了广泛关注。我国从20世纪90年代也开始了多传感器信息融合技术的研究和开发工作，并在工程上开展了多传感器识别、定位等同类信息融合的应用系统的开发，现在多传感器信息融合技术越来越受到人们的普遍关注。

1 多传感器信息融合的主要技术和方法

信息融合作为对多传感器信息的综合处理过程，具有本质的复杂性。传统的估计理论和识别算法为信息融合技术奠定了不可或缺的理论基础。但同时我们也看到，近年来出现的一些新的基于统计推断、人工智能以及信息论的新方法，正成为推动信息融合技术向前发展的重要力量。

（1）信号处理与估计理论方法:信号处理与估计理论方法包括用于图像增强与处理的小波变换技术、加权平均、最小二乘、Kalman滤波等线性估计技术，以及扩展Kalman滤波（EKF），Gauss滤波等非线性估计技术等。

（2）统计推断法:统计推断法包括经典推理，Bayes推理，证据推理（D-S），随机集（Random Set）理论以及支持向量机（SVM）理论等。

（3）信息论方法:信息论方法有一个共同的特点，即目标实体的相似性反映了观测参数的相似性，因而不需要建立变量随机方面的模型。运用优化信息度量的手段融合多源数据，从而获得问题的有效解决。

（4）决策论方法:决策论方法往往应用于高级的决策融合。可以借助决策论方法融合可见光、红外以及毫米波雷达数据用于报警分析。

（5）人工智能方法:人工智能方法包括模糊逻辑、神经网络、遗传算法、基于规则的推理以及专家系统、逻辑模板法、品质因数法等，在信息融合领域的应用也取得了一定的成果。

（6）几何方法:几何方法通过充分探讨环境以及传感器模型的几何属性来达到多传感器信息融合的目的。

2 多传感器信息融合技术的应用

“信息融合”一词出现的初期，未引起人们的重视，只局限于军事应用方面的研究，C3I系统率先采用多传感器信息融合技术来采集和处理战场信息并获得成功。80年代中期，信息融合技术在军事领域中取得了相当大的进展，在各类

作战指挥自动化系统中都发挥着作用。美军已研制了几十个应用信息融合技术的情报收集和作战指挥系统，如空中目标确定和截击武器选择专家系统等。欧洲等国家联合制定了开展“多传感器信号与知识融合系统”（MSSKF）研究计划。

信息融合的第二个最有成就的研究和应用领域是智能机器人，智能机器人需要依靠本身的感觉系统综合信息、识别环境、作出决策。Hailar移动机器人首次采用多传感器信息融合技术，使之能在未知环境中操作；Stanford大学将立体视觉、滑觉和超声波传感器用在移动机器人上，用Kalman滤波技术融合传感器信息取得成功。我国对多传感器信息融合的智能机器人、智能系统的研究日益重视。

3 多传感器信息融合研究方向展望

近二十年来，多传感器信息融合技术受到普遍关注和广泛应用，它的发展正处于方兴未艾的时期，并不断引入新的技术。在多传感器信息融合领域尚有许多工作要做，主要研究方向：

（1）多传感器分布检测研究:分布式恒虚警率检测、异类传感器的分布式检测、非高斯杂波中的分布式检测、多传感器分布式检测的自适应融合、分布式检测中的反馈技术和多目标检测技术。

（2）多传感器综合跟踪算法研究:多传感器的综合跟踪理论，许多单传感器多目标跟踪算法能否和如何推广到多传感器环境中有待于进一步研究。

（3）异类传感器信息融合技术研究:异类多传感器信息融合由于具有时间不同步，数据率不一致及测量维数不匹配等特点，因而具有很大的不确定性。

（4）多层估计的一般理论研究:随着信息融合系统层数的增加，会出现许多不同的拓扑结构，多层估计问题也将变得更加复杂，为此需要研究多层估计的一般理论，这种理论应能统一全面地描述各种结构的多层系统。

（5）多目标跟踪与航迹关联的联合优化问题:分布式信息融合前端往往级联多目标跟踪数据处理机，现在需要考虑是多目标数据处理机和分布式信息融合在级联情况下的联合最优化问题。

（6）多传感器跟踪中的航迹起始问题:多传感器航迹起始方法，对参与航迹起始的传感器数量进行研究，航迹起始对多传感器融合跟踪性能的影响。

（7）目标识别及其融合技术研究:目标识别融合是实现自动目标识别的重要途径。在像素级、特征级和决策级进行目标识别及目标识别融合的方法。

（8）图像融合技术研究:图像融合在自动目标识别、遥感、机器人视觉、智能制造系统、医学图像处理等领域有着广泛的应用潜力。

（9）信息融合中的数据库和知识库技术研究针对应用背景，构造通用的信息融合支撑环境，建立信息融合中的数据库和知识库，研究高速并行推理机制。（10）传感器资源分配和管理技术研究:传感器性能预测，对目标分配方法，空间和时间控制准则，配置和控制策略，接口技术、对目标分配的优先级技术。（11）随机集理论在信息融合中的应用:对于处理复杂随机信息系统是一种有用的方法，随机集理论在不确定分析中显示出了越来越重要的作用。

（12）人工智能技术在信息融合中的应用研究:成功的信息融合需要大量的认识功能，人工智能是用计算机处理一般通常由人来处理认识功能的技术。（13）基于粗糙集理论的信息融合方法研究:有效地分析和处理不精确、不一致、不完整等各种不完备信息，并从中发现隐含的知识，揭示潜在的规律。（14）信息融合系统的性能测试与度量:需要广泛开发大规模计算机模拟技术和融合算法测技术，针对具体的情况，正确地评价多传感器信息融合的结果。（15）信息融合系统的工程实现:将信息融合技术广泛地应用于军事和民事领