浅谈多传感器数据融合

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1、浅谈多传感器数据融合摘要：多传感器数据融合是为了适应现代战争的需求而发展起来的一门新兴的技术，在现实生活中通过使用无人机航拍收集资料进行前线救灾指挥，其发展前景广阔。多传感器数据融合系统在实际战场环境中可将多种不同原理和特点的传感器获得的目标信息进行融合，故可极大地提高对H标准确识别的概率。因此，在现代战争中对多传感器数据融合进行研究冇卄•常重要地意义。关键词：多传感器数据融合军事需求无人机中图分类号：TP202文献标识码：A文章编号：1007-3973(2013)012-172-02多传感器数据融合经过20世纪最后20年以及当前正在进行的四次

2、研究热潮，多传感器数据融合技术已经被成功的应用丁军事指挥自动化系统、战略预警和防御，战场情报的获取、武器系统的精确制导、无线通讯等众多军事和民用领域。1多传感器数据融合内容具有广泛性和多样性多传感器数据融合在不同的科学技术发展时期具冇不同的含义。1991,JDL对这个定义进行了修正：信息融合是一种多层次、多方面的处理过程，主要完成对来自多个信息源的数据或者信息的自动检测、关联、相关、估计和组合等处理。目前，JDL对于多传感器数据融合的最新定义为：信息融合是一个数据或信息综合过程，用于估计或预测实体状态。虽然最新的定义做了较大幅度的精炼，但是其适

3、用范围却更为广泛。2多传感器数据融合系统包含的功能模块（1）传感器系统模块是多传感器数据融合系统的探测装置。它是融合数据的主要来源，可将被控对象的状态进行实时检测，并与其他的数据源一起构成数据融合系统的输入。（2）数据融合系统模块是将已获得的信息利用传感器系统进行融合处理从而获得被控対象的状态估计和目标属性，并且决策系统提供进一步的数据处理结果。（3）决策支持系统模块接收数据融合系统处理的结果，以进行二、三级态势和威胁分析。决策支持系统主要有态势、威胁估计和方案选择分析组成。（4）传感器管理系统模块是将传感器、数据融合、决策支持这三个系统提供的

4、信息，形成多传感器的管理方案，进行传感器资源配置。传感器管理是以满足H标威胁程度优先级排序，被攻击0标与无人机传感器配对，这两种方案为前提的一种传感器资源合理配置方式。3国内外研究现状在现代战争进行目标识别的过程中，由于传感器数量的增多，如何以最合理的方法进行选择对目标进行识别就变成了一个亟待解决的问题。此外，除了单个无人机上不同种类的传感器相互融合，还包括多个无人机之间的传感器的管理情况。3.1无人机目标识别中的传感器管理通过上面的分析可以看出，一方面无人机上搭载着多种传感器用于对目标的识别，另一方面多个无人机需要协同作战发挥最大的效能。不同

5、种类的传感器具有不同的性能和特点，H标识别正是基于这个特性，综合利用多个传感器的性能，一方面通过传感器性能的互补增强整体的识别能力，另一方面通过传感器数量的增加，提高整体的识别能力。此外通过多个同质/异质传感器的应用可以极大的提高系统的抗干扰能力。例如，单个的单色红外传感器无法对导弹的弹头以及红外诱饵弹实施识别，但是如果利用红外/可见光传感器的组合协同工作就可以从数量众多的诱饵中把真实的弹头目标提出出來，从而用于下…步的作战系统。在传感器资源有限的限制下，如何对传感器进行动态的管理，有效的节约传感器资源，充分发挥每种传感器的检测识别性能，使得有

6、限的资源获得最大的收益，就成为了很重要的问题。3.2传感器管理的方法传感器管理的方法主要包插：基于规划论的方法，基于信息论的方法,基于随机集合理论的方法，以及基于专家系统的方法等，所涉及的技术包括决策论、效用论、信息论、规划论，模糊集合论、群论、神经网络、专家系统等。（1）基于规划论的方法。基于规划论的方法主要包括线性规划、动态规划和非线性规划等，是解决管理等决策问题的最主要的手段之一。基于规划论的方法实际上就是将这种优化技术与信息论等其他理论相结合来求解对系统中传感器的最优管理决策。（2）基于信息论的方法。基于信息论的传感器管理方法是通过信息

7、爛來定量的描述与目标环境作用的不确定性，通过度量信息爛的变化求解信息增量，然后依据信息增量最大等某种具体的判断或优化准则，对传感器的资源进行科学合理的分配。（3）基于随机集理论的方法。在进行多传感器多目标系统的资源分配问题的描述和求解中，应用随机集理论的方法也得到了应用，从而使得较为复杂的多传感器多日标系统的资源分配成为可能，但是随之而來的这种方法的复杂度会更高，计算量会更大。4无人机多传感器数据融合的军事需求无人机的多传感器数据融合除了单个无人机上不同种类的传感器相互融合，还包括多个无人机之间的传感器的数据融合的情况。无人机机载多传感器集成是

8、数据融合的一个基础，只冇令多个同质或者异质的传感器更有效、合理地集成工作，才有可能使传感器达到最佳组合的效果，使多传感器的数据融合展现出最佳的性能。而