信息融合算法.doc

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1、信息融合算法1概述信息融合又称数据融合，是对多种信息的获取、表示及其内在联系进行综合处理和优化的技术。经过融合后的传感器信息具有以下特征：信息冗余性、信息互补性、信息实时性、信息获取的低成本性。1、组合：由多个传感器组合成平行或互补方式来获得多组数据输出的一种处理方法，是一种最基本的方式，涉及的问题有输出方式的协调、综合以及传感器的选择。在硬件这一级上应用。2、综合：信息优化处理中的一种获得明确信息的有效方法。例：在虚拟现实技术中，使用两个分开设置的摄像机同时拍摄到一个物体的不同侧面的两幅图像，综合这两幅图像可以复原出一个准确的有立体感的物体的图像。3、融合：当将传感器数据组

2、之间进行相关或将传感器数据与系统内部的知识模型进行相关，而产生信息的一个新的表达式。4、相关：通过处理传感器信息获得某些结果，不仅需要单项信息处理，而且需要通过相关来进行处理，获悉传感器数据组之间的关系，从而得到正确信息，剔除无用和错误的信息。相关处理的目的：对识别、预测、学习和记忆等过程的信息进行综合和优化。2技术发展现状信息融合技术的方法，概括起来分为下面几种：1)组合：由多个传感器组合成平行或互补方式来获得多组数据输出的一种处理方法，是一种最基本的方式，涉及的问题有输出方式的协调、综合以及传感器的选择。在硬件这一级上应用。2)综合：信息优化处理中的一种获得明确信息的有效

3、方法。例：在虚拟现实技术中，使用两个分开设置的摄像机同时拍摄到一个物体的不同侧面的两幅图像，综合这两幅图像可以复原出一个准确的有立体感的物体的图像。3)融合：当将传感器数据组之间进行相关或将传感器数据与系统内部的知识模型进行相关，而产生信息的一个新的表达式。4)相关：通过处理传感器信息获得某些结果，不仅需要单项信息处理，而且需要通过相关来进行处理，获悉传感器数据组之间的关系，从而得到正确信息，剔除无用和错误的信息。相关处理的目的：对识别、预测、学习和记忆等过程的信息进行综合和优化。3算法描述3.1Bayes融合Bayes融合是融合静态环境中多传感器低层数据的一种常用方法。其信

4、息描述为概率分布，适用于具有可加高斯噪声的不确定性信息。假定完成任务所需的有关环境的特征物用向量f表示，通过传感器获得的数据信息用向量d来表示，d和f都可看作是随机向量。信息融合的任务就是由数据d推导和估计环境f。假设p(f，d)为随机向量f和d的联合概率分布密度函数，则p(f

5、d)表示在已知d的条件下，f关于d的条件概率密度函数p(f

6、d)表示在已知f的条件下，d关于f的条件概率密度函数p(d)和p(f)分别表示d和f的边缘分布密度函数已知d时，要推断f，只须掌握p(f

7、d)即可，即信息融合通过数据信息d做出对环境f的推断，即求解p(f

8、d)。由Bayes公式知，只须知道p

9、(f

10、d)和p(f)即可。因为p(d)可看作是使p(f

11、d)•p(f)成为概率密度函数的归一化常数，p(d

12、f)是在已知客观环境变量f的情况下，传感器得到的d关于f的条件密度。当环境情况和传感器性能已知时，p(f

13、d)由决定环境和传感器原理的物理规律完全确定。而p(f)可通过先验知识的获取和积累，逐步渐近准确地得到，因此，一般总能对p(f)有较好的近似描述。在传感器信息融合的实际应用过程中，通常的情况是在某一时刻从多种传感器得到一组数据信息d，由这一组数据给出当前环境的一个估计f。因此,实际中应用较多的方法是寻找最大后验估计g，即即最大后验估计是在已知数据为d的条件下，使后验

14、概率密度p(f)取得最大值得点g，根据概率论，最大后验估计g满足当p(f)为均匀分布时，最大后验估计g满足此时，最大后验概率也称为极大似然估计。当传感器组的观测坐标一致时，可以用直接法对传感器测量数据进行融合。在大多数情况下，多传感器从不同的坐标框架对环境中同一物体进行描述，这时传感器测量数据要以间接的方式采用Bayes估计进行数据融合。间接法要解决的问题是求出与多个传感器读数相一致的旋转矩阵R和平移矢量H。在传感器数据进行融合之前，必须确保测量数据代表同一实物，即要对传感器测量进行一致性检验。常用以下距离公式来判断传感器测量信息的一致：式中x1和x2为两个传感器测量信号，C

15、为与两个传感器相关联的方差阵，当距离T小于某个阈值时，两个传感器测量值具有一致性。这种方法的实质是剔除处于误差状态的传感器信息而保留“一致传感器”数据计算融合值。3.2卡尔曼滤波用于实时融合动态的低层次冗余传感器数据，该方法用测量模型的统计特性，递推决定统计意义下最优融合数据合计。如果系统具有线性动力学模型，且系统噪声和传感器噪声可用高斯分布的白噪声模型来表示，KF为融合数据提供惟一的统计意义下的最优估计，KF的递推特性使系统数据处理不需大量的数据存储和计算。KF分为分散卡尔曼滤波(DKF)和扩展卡尔曼