多传感器信息融合技术及其应用

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1、万方数据第29卷第5期2009年9月海洋测绘HYDROGRAPHICSURVEY【NGANDCHARTⅡVGV01．29，No．5Sep．，2009多传感器信息融合技术及其应用孙辉1，赵峰1，张峰云2(1．海军司令部航海保证部，天津300042；2．北京泰富坤科技有限公司，北京100190)摘要：介绍了多传感器信息融合的起源、发展及应用现状，阐述了多传感器数据融合的基本概念、主要类别、相关技术和方法，研究了几个主要算法及其适用场合，最后分析了该技术存在的主要问题及其发展趋势。关键词：多源传感器；信息融合；卡尔曼滤波；贝叶斯网络；D—S证据理论；神经网络中图分类号：P204文献

2、标识码：B文章编号：1671-3044(2009)05．0077．051引言目前被普遍接受的数据融合的概念是1998年1月以Bchroithner和Wald的工作为基础给出的定义⋯：数据融合是一个形式化的框架，由用于处理多个数据源数据的一组明确的方法和工具组成；处理的目的是为了获得更高质量的信息，这里“更高质量”的确切涵义则取决于应用。数据融合最初是针对多传感器系统中多源异构信息的处理和集成而开展的一个研究领域。随着多传感器系统的广泛应用，便出现了多传感器信息的处理和使用问题，多传感器数据融合技术应运而生，它是利用计算机技术对按时序获得的若干传感器的观测信息，以及数据库和知识

3、库的信息，在一定准则下加以自动汇集、相关、分析、综合为一种表示形式，以完成所需要的估计和决策任务所进行的信息处理过程‘2

4、。由于多传感器信息的冗余性、互补性、时效性和低代价，使得多传感器信息融合系统克服了单一传感器的局限，从而具有较强的鲁棒性和较高的置信度。数据融合由多传感器融合问题发展而来，目前已不局限传感器数据的融合。从字面上看，数据是记录信息的符号，是信息的载体和表示；信息是数据的语义，是数据在特定场合下的具体含义；知识是把有关信息关联在一起表达某些实际社会意义的信息结构。目前的数据融合技术不仅涵盖了声、光、电等物理层数据的处理，而且涉及到了数据库、网页、视频、资讯、自

5、然语言等较高层次的信息整合，因此数据融合也称为信息融合，而且目前的许多研究工作已经涉及到了知识融合(knowledgefusion)¨-a]的层次。除非特别说明，本文将数据融合和信息融合看作是同一个概念，不作区分。2信息融合的概念模型信息融合有很多实现形式，许多学者从不同角度对其进行了归纳和分类，并提出了多种抽象模型。主流的分类方法主要有三种：系统结构类型、数据的抽象层次类型和系统功能类型。2．1结构模型从多传感器系统的信息流通形式上看，其信息传输和处理的结构一般有集中式、分布式、混合式三种结构，也有学者提出了多级混合结构的设计思想‘91。在集中式结构中，只在信息融合中心设置

6、一个数据处理器，对各传感器送来的信息直接处理，各传感器仅起到信息检测、录取的作用，本身没有做出决策，它将所有的测量值送到融合中心，由融合中心对各种类型的数据按适当的方法进行综合处理后再输出结果。在分布式结构中，各传感器都有自己的数据处理器，可分别独立地处理局部信息，然后把处理结果送至融合中心，中心根据各节点的输人信息完成对目标或环境的综合分析和判决，最后形成全局估计。混合式结构和多级式结构可根据特定的实际需要，在速度、带宽、精度和可靠性等相互影响的各种制约因素之间取得平衡。2．2层次模型目前，为业界所普遍接受和认同的是按数据的抽象层次划分的三层模型，即数据级融合，也称作像素级

7、融合、特征级融合和决策级融合。数据级融合是最低层次的融合，系统直接集成收稿日期：2009．04—14；修回日期：2009．07-20作者简介：孙辉(1968．)，男，江西景德镇人，工程师，硕士研究生，主要从事水文气象装备和数据处理研究。万方数据海洋测绘第29卷各传感器的原始(像素级)数据，在各传感器的观测数据未经预处理之前、或经最小程度的预处理(如数据配准)之后就进行数据的综合分析，而后根据需要进行特征提取和属性说明。特征级融合是一种中间层次的信息融合，每个传感器首先对各自的原始信息进行特征提取，然后对特征信息进行综合分析和处理，产生诸如方向、距离、速度、形状、大小、轮廓或区

8、域等特征矢量，以支持目标识别和身份判定，然后根据需要对这些特征矢量综合梳理和集成。决策级融合是一种更高层次的融合，每一个传感器独立处理自己的单源数据，对目标进行检测和分类，系统对这些处理结果进一步集成分析，得到对目标或环境的类型、特征或属性判断，从而为指挥、控制和决策行为提供依据。三个层次信息融合各有特点，每一类融合方式都有许多种适合的算法，在具体应用时应根据任务要求、系统环境以及资源情况等选择使用。随着人们对信息融合问题认识的不断深入和应用的逐渐广泛，信息融合的层次定义也在不断发展和完善，随着无线定位