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1、第17章多传感器数据融合17.1 概述概述n多传感器数据融合是对来自于不同传感器的信息进行分析和综合，以产生对被测对象统一的最佳估计n其研究目标是从工程上实现多个传感器信息处理的全过程 n数据融合的目的是通过数据组合而不是出现在输入信息中的任何个别元素，推导出更多的信息，得到最佳协同作用的结果，即利用多个传感器共同或联合操作的优势，提高传感器系统的有效性，消除单个或少量传感器的局限性。数据融合的最终目的是构造高性能智能化系统 数据融合的定义数据融合的定义 n充分利用不同时间与空间的多传感器信息资源，采用计算机技术对按时序获得的多传感器观测信息在一定准则下加以自动分析、综合、支配和使用，获得对被
2、测对象的一致性解释与描述，以完成所需的决策和估计任务，使系统获得比它的各组成部分更优越的性能n即“融合”是将来自多传感器或多源的信息和数据模仿专家的综合信息处理能力进行智能化处理，从而得出更为准确可信的结论 数据融合的特性数据融合的特性 n数据融合的时、空特性数据融合的时、空特性 n数据融合的系统性数据融合的系统性 数据融合的优点数据融合的优点 n准确性和全面性准确性和全面性n冗余性和容错性冗余性和容错性n互补性互补性n可靠性可靠性n实时性和经济性实时性和经济性 17.2 数据融合的基本原理数据融合的基本原理n17.2.1 数据融合的层次数据融合的层次 n原始层（或数据层）n特征层 n决策层
3、融合层次性能比较 比较的项目原始层特征层决策层信息量最大中等最小信息损失最小中等最大容错性最差中等最好抗干扰性最差中等最好对传感器依赖性最大中等最小融合方法最难中等最易预处理最小中等最大分类性质最好中等最差系统开放性最差中等最好17.2.2 数据融合的处理形态数据融合的处理形态n复合处理把几个传感器信息并行地、互补地组合起来处理。n汇总处理定义函数，对几个传感器信息进行归纳得出信息。n融合处理利用各传感器信息之间或传感器信息与内部模型之间的相互关系进行处理。n联合处理通过理解传感器信息相互之间的关系进行处理 17.2.3 数据融合模型数据融合模型n功能模型 结构形式结构形式 17.2.4 数据融合的关键技术数据融合的关键技术n数据转换数据转换 n数据相关数据相关n态势数据库态势数据库 n融合计算融合计算 17.3 数据融合的方法数据融合的方法n17.3.1 随机类方法n加权平均法 nBayes概率推理法 nDempster-Shafer证据推理 n卡尔曼滤波 n产生式规则 17.3.2 人工智能类方法人工智能类方法 n模糊逻辑推理模糊逻辑推理 n神经网络方法神经网络方法 n智能融合方法智能融合方法 17.4 数据融合系统的应用数据融合系统的应用n智能检测系统智能检测系统 n过程或状态监视过程或状态监视 n机器人机器人 n空中交通管制空中交通管制n军事应用军事应用