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1、多传感器数据融合性能评估方法姓名：奎蜜学号：学22223045139课程名称：空管信息处理基础指导老师：王运峰2022年1月15日目录1目的意义12研究现状13数据融合系统的性能评估方法13.1 性能评估指标13.2 融合性能指标23.3 融合性能评估的综合评价31.1.1 3.1指标相对隶属度矩阵31.1.2 指标权重41.1.3 综合评价步骤54总结61目的意义近数十年来，多传感器数据融合在理论研究和实际应用方面取得了长足发展，但 是，目前对融合系统的性能评估研究并不多，性能评估是研究多目标跟踪系统 非常重 要的手段。利用综合性能评估不仅可以分析在一定环境下系统所能达到的性能，从而 选择最
2、优的设计方案，而且还可以反过来设计和确定满足系统性能要求的系统参数， 也就是辅助系统设计。研究多传感器数据融合的性能评估对于跟踪算法的参数优化， 跟踪系统的功能设计与优化，乃至于精确信息感知都具有十分重要的意义。2研究现状目前有关融合算法的研究不少，但是，对数据融合算法进行性能测试与评估的研 究却不多见，并且，也没有形成一个普遍公认的评估标准。有关多传感器数据融合方 法的研究己经比较成熟，但如何对这些形形色色的算法所构成的融合系统性能进行评 估的研究却向来处于探索阶段，相关研究成果并不多见。3数据融合系统的性能评估方法普通进行评估时，通常要建立评估模型、评价指标体系和评价准则，采用分析法 或者
3、仿真法对算法和系统性能进行评估。实际上，融合算法的评估方法，也就是计算 各个评估指标的方法。一、 常规的仿真比较法即你定输入数据或者实测数据进行仿真比较优劣（误差指标）和置信度概率，如：1）采用Monte Carlo仿真，可对整个系统进行数值评估和确认；2）采用实时仿真，连接摹拟数据或者记录数据时能够展示融合结果；3）建立效能评估模型，普勇基于效能的评估方法等。二、 专家打分、含糊测度准则评判，多用于目标识别。对航迹，用目标位置的均方误差来分析，对属性和类型，用综合正确概率评价。对结果的分析评估，多采用Mat lab X具，还可以用Petri网的性能来分析 数据融合系统的性能。目前，最为广泛的
4、是开展了基于仿真的数据融合系统性能评估方法的研究。3.1性能评估指标评价指标体系是融合系统性能评价的基础，它是否合理，完整，可测，无冗余， 直接关系到最后的评价结果。数据融合系统评价指标的选择不仅要遵循针对性， 可测性，客观性，独立性等基本原则，而且必须反映现代战争对指挥自动化系统的需求。评估需要基于一定的标准，因此建立一组评估指标，对于评估融合跟踪系统和 算法是必不可少的。普通对于数据融合系统性能表征有以下四个方面：1）尺度参数，用来直接定义数据融合系统和各组成部份（传感器、数据 处理 器、通信信道等）元素所具有的性质和特征。他们直接描述系统 的行为或 者结构，并且可以作为一些典型的可测量指
5、标值（如带宽、误 码率、物理 维数等）来考虑：2）性能度量（MOP），用以描述系统重要行为属性的测量，通常与若干尺度参 数有关，并以单变量形式对某个故意义的操作性能度量进行量化；3）效能度量（MOE）,用于描述数据融合系统的功能发挥程度，如目标漏检率、 目标指示率等都是典型的效能度量：4）兵力效能度量（MOFE），是四类测量中最高级的测量，它对整个军事 力量 （包括数据融合系统）完成其任务的能力进化量。典型的MOFE包括资源损 耗的速度和比例、交战结果以及这些变量的变化情况。3. 2融合性能指标不少文献试图从航迹分类的角度探讨跟踪性能评估中数据关联、跟踪纯度、状态 估计精度和滤波协方差可靠性内
6、容的评估方法。虽然对其进行了描述，但很 多都并未 有达成共识的具体计算公式。一级指标：1）普通对于一个融合跟踪系统，系统检测率和虚警率是评估其性能的重要 指标。还有虚假航迹数、丢失航迹数和遗漏航迹数、系统平均错误航迹数、系统 平均遗漏航迹数、系统错误航迹率、平均航迹形成时间、平均航迹 维持时间、误 跟踪率等性能评估指标。2）对于跟踪起始、维持和终结部份，有航迹起始时间、航迹维持时间等指 标；3）对于航迹相关与融合，有正确关联率、漏相关率、错误关联率、正确分 离率、航迹综合相关度、航迹精度和航迹状态估计偏差等指标。二级指标，二级指标由一级指标按一定规则构造成，如航迹相关性能、跟踪精度 性能、实时
7、跟踪性能等等，都可由数个一级指标综合评定。对于位置级目标跟踪融合系统，性能评估主要是针对尺度性能度量。多传感 器输入信息为航迹的三维方向、时间、速度、方位角、高低角等，输出信息包括一次 航迹和最终融合航迹的三维方位、时间、方位角等。根据融合跟踪系统的基 本结构， 性能评估指标方面可以从以下三个部份进行考虑和提取：1)航迹起始及航迹辨识；2)航迹关联及数据融合；3)目标运动状态及精度质量。结构方面则主要从两部份进行：1)前的一次航迹；2)融合后的二次航迹；3.3融合性能评估的综合评价系统评价是一个从多要素的高维的指标体系到一个低维的评价结果的转换过程， 在这一过程中还要求评价结果能尽可能反映原指
8、标体系中各要素的信息。如何确定各 要素的权重是亟待解决的问题。如何对融合后的指标进行综合评价一直是多传感器信 息融合系统中未能达成共识的难点问题。现在普遍的评价方式是采用对各个指标进行加权平均累加的方法。本文欲采用数 学方法中的含糊综合评价方法。含糊综合评价就是以含糊数学为基础，应用含糊关系合成的原理，将一些边界不 清，不易定量的因素定量化、进行综合评价的一种方法。其具体实现时，对于某一具 体指标值，需要通过构造等级含糊子集来确定该指标所属的评价等级(即确定从优隶属度)，然后利用含糊变换原理对各指标综合，得到直观的量化评价。3. 3.1指标相对隶属度矩阵设有n个评价指标，m个评价对象(每次实验
9、产生的指标对应于一个评价对 象)， 构成评价指标样本集x(i, j) |i二ln. 其中x(i, j)应为非负值。为消除指标 间不同的量纲效应，对单个指标采取了如下的标准化处理方式，得到由m个评价对象 构建的一个相对隶属度含糊评价矩阵Ro首先对系统的融合性能进行评价的指标，进行划分：越小越优型：其指标量化值越大，从优度越高。r(i, j) = x(ij) - XniiH (i)/xniax x 响越中越优型：其指标量化值越挨近中间值，从优度越高。r (ij) = xmax (i) 一 x(i, j)/xmax(i) 一 s,越大越优型：其指标量化值越小，从优度越高。X(Lj) -xniin (
10、9fXmax (i)-X(l j) MDfin ggx (Lj) sG)用二i +(s(i)- sy - 1)/( - -s(d式 sSnax niin1其中 S(i): r(i,j) , bm = mi 匝粉，int (0. 5 + 严)Smin根据B的定义：场二w/wbijw(j) 一 w(i)i=lj=l称判断矩阵B具有彻底的一致性。若判断矩阵B不具有彻底的一致性，即后续实验的样本集和当前样本发生了很大 的变化，则需要对B进行修正，记作W(i)l扛ln)对应的一致性判断形 式是:n mminaC(n) = 7|yij -bjj | + 冏 w(j) w(i) /n2yjj = 1, i
11、= Pn 优化条件：一二Yij G bi, - dbjpbjj +dbjj, i = lnj = i + n w(i)= 1 且：w(i) 0 i = 1式中,d是非负参数,经验数据dGO, 0. 5o1)当权重(W(D|i二Pn)和冏获得最佳值时，CIC(n)=0.珂二坷，B具有彻底 的一致性。2)不能满足彻底一致性时，CIC(n)越小，则判断矩阵B越能获得满意的一致性，CIC(n)0. 1则可以认为该判断矩阵具有满意的一致性。根据式(4. 5. 4)式(4. 5. 7)求取w在获得各个指标对应的权重系数(W|i=ln后，对系统的第j次样本的初步评价可以通过如下的表达式进行：C(j) = w
12、(i) r(i, j)j= 1C的结果越大，说明对系统进行本次实验对应的指标越优。通过对m次的样本集 进行排序，可以为融合系统的综合性能做出量化评估。3. 3. 3综合评价步骤本文的评估系统以评估信息融合处理性能为基础，根据上文制定的数据融合评估 单项指标，运用统计与计算的方法，得出每一个评估指标的具体值。然后根据 得出的 每一个指标，采用含糊评判的方法，对数据融合系统进行评估。1)确定评价跟踪系统的指标集合U：2)选取数项指标，根据仿真数据计算单项指标量化值，并且考虑一次航迹及二 次航迹融后的数据进行计算比较，精度指标等改善度G；3)进行单指标评价，建立含糊关系矩阵R,在构造了等级含糊子集后
13、，就要对跟 踪系统从每一个性能指标进行量化：也就是确定从单个性能指标来看被评系 统对各个等级含糊子集的隶属度，进而得到归一化含糊关系矩阵：4)利用合适的权值算法确定评价指标的含糊权向量W；5)利用合适的合成算子将W与被评价算法的R合成得到其含糊综合评价结果向量C6）对模糊综合评价结果向量进行分析，可采用最大隶属度原则、加权平均原则 和含糊向量单值化等方法，获取系统的总体评价。7）根据含糊评价所的系统综合从优度评分，结合实际场景，为融合系统综合分 析。4总结不少文献中都阐述了有关数据融合系统的性能评估的方法，并对其效果进行了分 析：1）试图从航迹分类的角度探讨跟踪性能评估中数据关联、跟踪纯度、状
14、态 估计 精度和滤波协方差可靠性内容的评估方法；2）描述了评估系统的重要性和关联统计、跟踪纯度、跟踪维持统计等评估内容， 但并未给出具体计算公式；3）初步给出了多目标跟踪性能评估的指标，但这些指标仅包括失跟率、正确起 始、终结率、滤波性能等，但都尚不完善。个人理解：跟踪系统的应用环境具有以下特点：目标的机动时刻与机动水平往往是未知的和突变的；多个目标存在编队与航迹交义，传感器探测概率小于1,存在盲区，虚警，测 量误差，对付对抗性干扰；一次航迹起始及跟踪出错也可导致数据融合性能降低。所以，事实上，不少因素影响着多传感器数据融合的综合性能： 航迹起始的质量，对融合航迹的影响；杂波干扰及传感器的观测噪声等对融合精度的影响；一次航迹的数据精度对融合航迹精度的影响：所以光是简单的黑箱测试法或者是单纯的指标加权并不能彻底准确的评判融合算 法。应具体分析这些因素，探索一种科学的定量方法判断融合性能。