多傳感器

數據融合技術

引言基本原理、融合過程及關鍵技術數據融合系統的結構及功能模型數據融合方法研究方向和存在問題2021/5/911、引言1.1國內外研究現狀數據融合從20世紀70年代末被提出，“數據融合”出現于20世紀70年代，源于軍事領域的C3I(command，control，communicationandintelligence)系統的需要，當時稱為多源相關、多傳感器混合數據融合，并于80年代建立其技術。美國是數據融合技術起步最早的國家，1983年，美國國防高級研究計劃局(DARPA)推出的戰略計算機計劃中，將多傳感器數據融合列為重大研究課題。

1984年，美國國防部(DOD)成立了數據融合專家組(DFS—DataFusionSubana1)

，負責指導、組織并協調有關這一國防關鍵技術的系統研究，1988年又將其列入國防部22項關鍵技術之一。

2021/5/92

同時其它西方發達國家和國際組織(如英、日、德、法及歐共體等)也積極開展了數據融合技術研究工作。1986年開始，每年IEEE主辦的“機器人與自動化”(RoboticsandAutomation)學術會議上都有專門關于數據融合的專題。各種學術刊物也紛紛開辟專欄和出版專集，交流和探討數據融合的有關問題。

1987年歐洲共同體開始為期5年的SKIDS

(SignalandKnowledgeIntegrationwithDecisionalControlforMulti—sensorySystem)計劃，主要目標是研究多傳感器數據融合的通用結構及實時信息融合技術等。

1998年成立了國際信息融合學會(ISIF)

，每年舉行一次信息融合國際學術會議。促進了信息融合技術的交流與發展，相繼取得了一些有重要影響的研究成果。2021/5/93

和國外相比，我國在數據融合領域的研究起步較晚。1991年海灣戰爭結束以后，數據融合技術引起國內有關單位和專家的高度重視。一些高校和科研院所相繼對數據融合的理論、系統框架和融合算法開展了大量研究，但基本上處于理論研究的層次上，在工程化、實用化方面尚未取得有成效的突破，有許多關鍵技術問題尚待解決，在工程應用領域，需要開發出有重要應用價值的實用系統。近年來數據融合技術已形成研究熱點，國家自然科學基金和國家863計劃已將其列入重點支持項目。2021/5/941.2定義數據融合，是多元信息綜合處理的一項新技術,它有多種譯名,如多傳感器相關、多源相關、多傳感器融合、信息融合等。數據融合比較確切的定義可概括為:

充分利用不同的時間和空間的多傳感器信息資源,采用計算機技術對按時序獲得的多傳感器觀測信息在一定的準則下加以自動分析、綜合、支配和使用,獲得被測對象的一致性解釋與描述,以完成所需的決策和估計任務,使系統獲得比它的各個組成部分更優越的性能。2021/5/951.3內容數據關聯:確定從多傳感器來的數據是否反映同一個目標。多傳感器ID/軌跡估計:假設從多源來的報告反映的是同一目標,對這些數據進行綜合以改進對該目標的估計,或是改進對整個當前/未來情況的估計。采集管理:給定傳感器環境的一種認識狀態,通過分配多個信息捕獲和處理源,以最大限度地發揮其性能,從而使其操作成本降到最低。簡言之,傳感器的數據融合功能主要包括多傳感器的目標探測、數據關聯、跟蹤與識別、情況評估和預測。2021/5/961.4特點生存能力強；擴展了空間覆蓋范圍；擴展了時間的覆蓋范圍；提高了可信度；降低了信息的模糊度；改進了探測性能；提高了空間分辨率；增加了測量維數；2021/5/972、基本原理、融合過程及關鍵技術2.1基本原理多傳感器數據融合就像人腦綜合處理信息一樣,其基本原理就是充分利用多傳感器資源，通過對這些傳感器及觀測信息的合理支配和使用，把多傳感器在空間或時間上的冗余或互補信息依據某種準則進行組合，以獲得被測對象的一致性解釋或描述。數據融合的目的是通過數據信息組合而不是出現在輸入數據中的任何個別信息，推導出更多的信息，得到最佳協同作用的結果。也就是利用多個傳感器共同或聯合操作的優勢，提高傳感器系統的有效性，消除單個或少量傳感器的局限性。在多傳感器數據融合系統中，各種傳感器的數據可以具有不同的特征，可能是實時的或非實時的、模糊的或確定的、互相支持的或互補的，也可能是互相矛盾或競爭的。2021/5/982.2融合過程數據融合過程主要包括多傳感器(信號獲取)、數據預處理、數據融合中心(特征提取、數據融合計算)和結果輸出等環節,其過程如下圖所示。2021/5/992.3關鍵技術

數據融合的關鍵技術主要是數據轉換、數據相關、態勢數據庫和融合計算等,其中融合計算是多傳感器數據融合系統的核心技術。①對多傳感器的相關觀測結果進行驗證、分析、補充、取舍、修改和狀態跟蹤估計。②對新發現的不相關觀測結果進行分析和綜合。③生成綜合態勢,并實時地根據多傳感器觀測結果通過數據融合計算,對綜合態勢進行修改。2021/5/9103、數據融合系統的結構及功能模型3.1結構2021/5/9112021/5/9123.2功能模型2021/5/9134、數據融合方法表1各種融合方法的比較融合方法運行環境信息類型信息表示不確定性融合技術適用范圍加權平均動態冗余原始讀數值加權平均低層數據融合卡爾曼濾波動態冗余概率分布高斯噪聲系統模型濾波低層數據融合貝葉斯估計靜態冗余概率分布高斯噪聲貝葉斯估計高層數據融合統計決策理論靜態冗余概率分布累加噪聲極值決策高層數據融合證據推理靜態冗余互補命題邏輯推理高層數據融合模糊推理靜態冗余互補命題隸屬度邏輯推理高層數據融合神經元網絡動、靜態冗余互補神經元輸入學習誤差神經元網絡低P高層產生式規則靜態冗余互補命題置信因子邏輯推理高層數據融合2021/5/9144.1綜合平均法該方法是把來自多個傳感器的眾多數據進行綜合平均。它適宜于用同樣的傳感器檢測同一個檢測目標。如果對一個檢測目標進行了k次檢測,其平均值

Wi

為分配給第i次檢測的權數。2021/5/9154.2貝葉斯估計法貝葉斯推理技術主要用來進行決策層融合，它是通過先驗信息和樣本信息合成為后驗分布，對檢測目標作出推斷。

2021/5/9164.2D-S(Dempster-Shafer)證據推理法是貝葉斯推理的擴充,其3個基本要點是:基本概率賦值函數mi

、信任函數Beli

和似然函數Plsi

。D-S方法的推理結構是自下而上的,分3級,推理結構如圖5所示2021/5/9174.3模糊邏輯法針對數據融合中所檢測的目標特征具有某種模糊性的現象,有人利用模糊邏輯方法來對檢測目標進行識別和分類。建立標準檢測目標和待識別檢測目標的模糊子集是此方法的研究基礎。但模糊子集的建立,需要有各種各樣的標準檢測目標,同時又必須建立合適的隸屬函數。而確定隸屬函數比較麻煩,目前還沒有規范的方法可遵循。又由于標準檢測目標子集的建立受到各種條件的限制,往往誤差較大。2021/5/918

4.4神經網絡方法一個人工神經網絡(AN)由多層處理單元或節點組成,可以用各種方法互聯，圖6表示一個具有3層節點的AN,輸入向量是與目標有關的測量參數集,輸入的數據向量經過AN非線性變換,得到一個輸出向量,輸出向量可能是目標身份。這樣一種變換能夠產生從數據到標識分類的映射,也就把多傳感器的數據變換為一個實體的聯合標識,這是一種特有的并行學習方式,完全不同于傳統的基于統計理論的數據融合法。2021/5/9192021/5/9205、應用應用領域：隨著多傳感器數據融合技術的發展,應用的領域也在不斷擴大,多傳感器融合技術已成功地應用于眾多的研究領域。5.1、C3I5.2、飛行目標跟蹤5.3、機器人5.4、星球車

5.5、工業過程監控

5.6、遙感圖像融合處理

5.7、公共安全

5.8、環境污染監測

5.9、智能交通

5.10、無人駕駛汽車

5.11、農業

5.12、物聯網2021/5/9212021/5/9225.1、多傳感器數據融合技術在“C3I”系統中的應用“C3I”就是指揮自動化技術系統，是用電子計算機將指揮（command）、控制（control）、通信（communication）和情報（intelligence）各分系統緊密聯在一起的綜合系統。2021/5/9232021/5/9242021/5/925預處理器：對同類傳感器的數據進行融合；時間和空間配準：為多傳感器提供統一參照；信息融合處理器：將測量參數進行合并，提高目標的分類及態勢估計的準確性；態勢數據庫：存儲實時或歷史態勢數據；控制計算機：對目標分類、進行態勢估計，并對信息源的使用進行協調；顯示與控制：顯示融合與評估的結果。2021/5/9265.2、飛行目標跟蹤2021/5/927虛擬戰場科索沃虛擬戰場戰場監測士兵機器人2021/5/928慣性導航慣性導航系統是利用慣性元件來感測航行體的運動加速度，經過積分計算，從而解算出導航參數來確定航行體的位置。慣性導航系統可以連續給出載體的航向、姿態、速度、位置等導航參數。具有隱蔽性好、抗干擾性強、能全天候工作等優點，但其導航需要一段對準時間，存在“漂移”現象，誤差隨時間積累，長時間工作會產生較大的積累誤差星圖導航天文導航系統的航向精度在現有導航設備中是最高的，可為武器系統提供精確的位置、航向和姿態信息2021/5/9295.3機器人傳感器包括：攝像機、聲納、陀螺儀、激光測距等pioneer、月球車、六足機器人（俄羅斯）、火星探測車、制造業機器人、服務機器人、導游機器人、機械手、Robotcup、路徑規劃2021/5/930機器人舞蹈qiro機器人20個機器人Nao在上海世博會法國館完美演出了長達10分鐘的全自主集體舞蹈表演，創造了類人機器人歷史性一幕，這也是世界上第一次大規模機器人同時跳“集體舞”。機器人Nao的表演分三個音樂片段，其中包括法國作曲家莫里斯拉威爾的著名交響作品Bolero，完美展示了Nao完成穩定、靈活并有節奏的動作的能力。這也是機器人史上第一次在藝術領域達到飽含情感并與觀眾產生共鳴的高度。由類人機器人領域的世界頂尖公司AldebaranRobotics研發2021/5/9315.4、星球車勇氣號火星車好奇號火星車2021/5/9325.5、工業過程監控識別引起系統狀況超出正常運行范圍的故障條件→觸發報警器石油勘探火力發電（發電機組監控）轉爐煉鋼（溫度和含碳量）核反應堆2021/5/9335.6、遙感圖像融合處理主要對地面目標或實體進行監視、識別與定位，使用的傳感器主要為合成孔徑雷達，在多源圖像進行融合時，要利用像素級配準通過高空間分辨率全色圖像和低光譜分辨率圖像的融合，得到高空間分辨率和高光譜分辨率的圖像，融合多波段和多時段的遙感圖像來提高分類的準確性。采用合成孔徑雷達、衛星遙感等對地面進行監視，以識別地貌、氣象模式、礦產、植物生長（農作物種植面積和產量預測）、環境條件（省氣象局-火災）和威脅狀況（原油泄漏、輻射泄漏等）→對物理現象、事件進行定位、識別和解釋。2021/5/9342021/5/9355.7、公共安全毒品檢測氣敏、紅外、微波火災監測煙霧傳感器、二氧化碳傳感器瓦斯監測遠程醫療

X射線、核磁共振、超聲波→腫瘤定位智能材料飛機機翼（有限元分析→表面應力計算）微機械手（壓電陶瓷制備→溫度發生形變：溫度控制）剎車系統2021/5/9365.8、環境污染監測環境污染現狀大氣污染監測環境水污染監測檢測指標水質建模、水質綜合評判汽車尾氣排放檢測2021/5/9372021/5/9385.9、智能交通空中交通：空中交通管制系統在雷達網的監視、引導和管理下進行工作，多雷達融合，通過二次雷達識別各種類型的飛機、確定民航機航班號、飛行狀態，且與一次雷達進行配對導航設備：監視和控制設備：修正航線偏離、防止飛機相撞，并調度飛機流量；通信設備、調度人員城市交通：攝像、航拍、地感線圈、微波、雷達、地磁傳感器、視頻、FCD軌道交通2021/5/9392021/5/940車路協同車路協同系統主要包含智能車輛、車車通信（VehicletoVehicle,V2V）、車路通信（VehicletoInfrastructure,V2I）、車路協同控制和微觀仿真等，它顯著提高道路基礎設施的使用效率道路，大大降低交通事故、延誤和環境污染CVIS展望圖2021/5/9412021/5/9425.10、無人駕駛汽車法國公司INRIA花費十年心血，于2009年5月研制出無人駕駛汽車Cycab自動駕駛（GPS定位誤差小于1米）德國大眾中國自主車大賽2021/5/9432021/5/944

通過慣性傳感器、數字地圖和差分全球定位系統，確定汽車行使的地理位置和方向。通過立體圖像傳感器辨識、跟蹤汽車行使路面邊緣以及路面的幾何形狀。通過激光探測器和雷達，完成汽車行駛過程中路況和前方障礙物等信息的檢測。將各個傳感器輸出的信號通過卡爾曼濾波進行數據融合，識別汽車行駛路面情況，通過控制機構實現汽車無人駕駛。2021/5/945國防科技大學自主研制的紅旗HQ3無人車7月14日首次完成了從長沙到武漢286公里的高速全程無人駕駛實驗，創造了我國自主研制的無人車在復雜交通狀況下自主駕駛的新紀錄，標志著我國無人車在復雜環境識別、智能行為決策和控制等方面實現了新的技術突破，達到世界先進水平實驗中，無人車自主超車67次，途遇復雜天氣，部分路段有霧，在咸寧還遭逢降雨一輛高速行駛的汽車上，“司機”不扶方向盤還不時扭頭跟車上其他人聊天，全然不看前方的路……當這樣一輛車從你身邊駛過，你肯定會大吃一驚，不敢相信自己眼睛。然而，這一幕7月14日從長沙到武漢的高速公路上已經真實上演2021/5/9462021/5/9475.11、農業食品檢測農作物農藥殘留量檢測酶抑制法→通過光譜分析→確定有害物質水產養殖分揀系統2021/5/948精準農業無土栽培2021/5/9495.11、物聯網物聯網（The