第一讲数据融合的-基本概念

智能信息处理技术主讲教师：蒋海峰TheIntelligentInformationProcessingTechnologyNUST自动化学院智能信息处理技术2联系方式办公室：学院楼212教师办公室电话：[phone]E-mail:[e-mail]自动化学院智能信息处理技术3主要参考书1、多传感器数据融合及其应用西安电子科技大学出版社2、多源信息融合理论与应用北京邮电大学出版社NUST自动化学院智能信息处理技术4课程课时安排及考核内容研讨（20%）。一份ppt（参考文献），五分钟，多传感器数据融合相关。论文（80%）。授课进度安排周次教学方式(课堂教学、实验教学、研讨班、其它)学时授课地点8课堂教学2III-4079课堂教学2III-40710课堂教学2III-40711课堂教学2III-40712课堂教学2III-40713课堂教学2III-40714课堂教学2III-40715课堂教学、研讨3III-40716课堂教学、研讨3III-40717课堂教学、研讨3III-40718课堂教学、研讨3III-40719课堂教学、研讨3III-40720课堂教学、研讨3III-407NUST自动化学院智能信息处理技术5课程主要内容1、数据融合的原理与应用2、数据关联技术3、状态估计技术4、航迹融合5、身份融合6、检测融合NUST自动化学院智能信息处理技术6第一讲数据融合的基本原理NUST自动化学院7什么是传感器？NUST自动化学院智能信息处理技术88人与机器的机能对应关系图外界对象感官传感器人脑微处理器肢体执行器NUST自动化学院智能信息处理技术99人与传感器人的感觉器官与对应的传感器：眼———耳———鼻———舌———皮肤——光敏传感器声敏传感器气敏传感器味觉传感器压敏、热敏、湿敏传感器NUST自动化学院智能信息处理技术10定义传感器就是能感知外界信息并能按一定规律将这些信息转换成可用信号的器件或装置。如下图所示:非电信息电信号NUST自动化学院智能信息处理技术11传感器的组成敏感器件的作用是感受被测物理量；转换元件是对信号进行转换输出。辅助器件则是对输出的电信号进行放大、阻抗匹配，以便于后续仪表接入。敏感元件被测信息转换元件信号调节电路辅助电路输出信息传感器组成框图NUST自动化学院12应变式压力传感器由半导体材料制成的物性性传感器基本是敏感元件与转换元件二合一。直接能将被测量转换为电量输出。压电传感器、光电池、热敏电阻等。弹性膜片电阻应变片压力应变电阻变化量敏感元件转换元件NUST自动化学院13传感器的普遍性NUST自动化学院14传感器的主要应用信息处理电信电话科技测试设备控制交通控制输电系统机床机器人家用电器照相机汽车飞机船舶气象海洋环境污染医疗防火光能利用热能利用土木建筑农林机械能利用货币金融食品111551101034736598161277834313147111707693612621242014需要量NUST自动化学院电子警察15胶片式“电子警察”、数码式“电子警察”、视频式“电子警察”；压力或磁电传感器，两个脉冲信号，触发拍照系统进行拍照NUST自动化学院16全自动洗衣机中的传感器：衣物重量传感器，衣质传感器，水温传感器，水质传感器，透光率光传感器(洗净度)液位传感器，电阻传感器(衣物烘干检测)。NUST自动化学院17鼠标:光电位移传感器摄象头:CCD传感器PC机中的测试技术应用NUST自动化学院18美国火星车“Sojourner”号上用QCM来检测太阳能电池板上的灰尘堆积情况NUST自动化学院雷达C3I系统所用传感器的种类很多，但它们是以雷达、电子情报机（ELINT)、电子支援测量系统（ESM）、声音、红外等传感器为主，再辅以其他类型的传感器，在整个三维空间形成一个传感器网阵。雷达，发收电磁波，主动雷达，被动雷达；波长短，预警雷达，火控雷达声音传感器是以空气、水和大地作为传播媒质的，相应的应用领域包括飞机、坦克及其他车辆的探测与识别，水下各类潜艇的探测和地震信号的记录与分析等。NUST自动化学院声呐SONAR（soundnavigationandranging），声音导航测距声呐是各国海军进行水下监视使用的主要技术，用于对水下目标进行探测、分类、定位和跟踪；进行水下通信和导航，保障舰艇、反潜飞机和反潜直升机的战术机动和水中武器的使用。NUST自动化学院分类按工作方式可分为主动声呐：主动地发射水声信号，然后收测回波进行计算。如蝙蝠被动声呐：声呐被动接收舰船等水中目标产生的辐射噪声和水声设备发射的信号，以测定目标的方位。如飞蛾NUST自动化学院麦凯恩事件中国潜艇同美国“麦凯恩”号驱逐舰拖曳声呐2009年6月11日在菲律宾苏比克附近相撞有意相撞还是意外相撞？NUST自动化学院水听器标准水听器外形图NUST自动化学院多传感器数据融合的形成单传感器多传感器多传感器信息互补性为获得更多的信息提供技术支撑；如何对多传感器信息进行联合处理？多传感器数据融合技术（多传感器信息融合技术或多传感器整合技术）消除噪声与干扰，实现对观测目标的连续跟踪和测量，并对其属性进行分类与识别，分析敌我双方的兵力对比，提供敌方各类平台的瞬时位置及其企图，作出威胁判断等一系列多层次的处理。NUST自动化学院军事领域海上监视，如海上网络战、海情网地面防空、战略防御与监视，如边境要地监测、C3I系统（军事指挥自动化系统）非军事领域机器人系统、生物医学工程系统、工业控制自动监视系统（工业流水生产线检测瓶装商标标签，光电、视频等）NUST自动化学院智能信息处理技术26数据融合的研究内容对多源不确定信息进行综合处理及利用，即对来自多个信息源的数据进行多级别、多方面、多层次的处理，产生新的有意义的信息。几个重要的概念多源、多级别、多方面、多层次NUST自动化学院智能信息处理技术27数据融合的目的组合多源信息和数据完成目标检测、关联、状态评估的多层次、多方面过程；获得准确的目标识别、完整而及时的态势评估（SA，SituationAssessment）和威胁评估（TA，ThreatAssessment）。前提：计算机技术、传感器技术的发展；多渠道信息获取、处理成为可能。NUST自动化学院智能信息处理技术281.1数据融合的基本概念生物系统对多源信息的融合处理1）获取信息的多样性2）信息交融得到感知信息典型系统：人NUST自动化学院智能信息处理技术29人对多源信息的处理处理过程特点：复杂性（信息的来源）、自适应性（对外界）歧义性（信息的解读）、不完整性（盲人摸象）与人的已有知识密切相关NUST自动化学院智能信息处理技术30数据融合的基本原理1、人模仿自身信息处理能力的过程；特点：1)自适应性(信息的多样性)2)高智能化处理(各种解决手段)3)先验知识(先验知识越丰富，综合信息处理能力越强)NUST自动化学院智能信息处理技术312、传感器感测外部信息，数据融合系统模仿人的信息处理能力；特点：利用多传感器资源，把多传感器在空间或时间上可冗余或互补信息，依据某种准则来进行组合，获得被测对象的一致性描述。NUST自动化学院智能信息处理技术32数据融合系统研究的对象研究对象：各类信息表现形式：信号、波形、数据、文字或声音等信息获取：各类传感器（信息的多样性）后端系统用NUST自动化学院智能信息处理技术33数据融合技术的出现前提1）传感器的性能提高；2）多传感器信息系统出现；3）信息具有多样性；4）信息容量以及信息处理速度的要求超出了传统信息处理方法的能力。NUST自动化学院智能信息处理技术34多传感器数据融合系统特点单传感器信号处理或低层次的多传感器数据处理不能有效地利用多传感器资源；多传感器系统可以更大程度地获得被探测目标和环境的信息量；数据融合所处理的多传感器信息具有更复杂的形式，可在不同的信息层次上出现，这些信息抽象层次包括数据层、特征层和决策层。NUST自动化学院智能信息处理技术35数据融合系统的目的生命系统的基本功能：多源信息的综合分析、判断、决策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；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。NUST自动化学院智能信息处理技术36数据融合系统的应用特点综合利用来自多传感器的信息，获得对被测对象一致性的可靠了解和解释，以利于系统作出正确的响应、决策和控制。有助于改善系统的性能，使系统具有专家系统的特征。降低对个别传感器的依赖性。NUST自动化学院智能信息处理技术371.2数据融合的定义应用领域：针对一个系统中使用多种传感器(多个或多类)这一特定问题进行的信息处理方法，又称多传感器信息融合。如：机器人和智能仪器系统、战场观测和无人驾驶飞机、图像分析与理解、目标检测与跟踪、自动目标识别、多源图像复合等。NUST自动化学院智能信息处理技术38一般定义1）充分利用不同时空的多传感器信息资源；2）采用计算机技术对按时序获得的多传感器观测信息按一定准则加以自动分析、综合、支配和使用；3）获得对被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。NUST自动化学院智能信息处理技术39涉及的主要内容硬件基础：多传感器系统：对运动目标，系统需要正确的进行传感器切换，当传感器或其他数据源的性质不同时，判断较复杂。加工对象：多源信息核心内容：协调优化和综合处理NUST自动化学院智能信息处理技术40军事上的数据融合定义所谓多传感器数据融合就是人们通过对空间分布的多源信息—各种传感器的时空采样，对所关心的目标进行检测、关联（相关）、跟踪、估计和综合（信息组合）等多级功能处理，以更高的精度、较高的概率或置信度得到人们所需要的目标状态和身份（属性）估计，以及完整、及时的态势和威胁评估，为指挥员提供有用的决策信息。NUST自动化学院智能信息处理技术41涵盖的内容1)在几个层次上完成对多源信息处理，各个层次都表示不同级别的信息抽象。2)包括检测、关联、跟踪、估计及综合。3)结果包括较低层次上的状态和属性估计，以及较高层次上的整个战场态势估计和威胁评估。NUST自动化学院智能信息处理技术42定义所表明的特点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。NUST自动化学院智能信息处理技术43其他类似的名称多传感器相关多源相关多传感器混合多传感器融合信息融合数据融合NUST自动化学院智能信息处理技术441.3数据融合的时空性分布在不同空间位置上的多传感器在对运动目标进行观测时，各传感器在不同时间和不同空间的观测值有所不同，从而形成一个观测值集合。如：s个传感器在n个时刻观测同一个目标可有s*n观测值，其集合Z为：Z={Zj}(j=1,2,…,s)Z={Zj(k)}(k=1,2,…,n)Zj：j号传感器观测值集合；Zj(k)：j号传感器在k时刻观测值。NUST自动化学院智能信息处理技术45多传感器观测值在时空上的排列NUST自动化学院智能信息处理技术46数据融合的时间性与空间性问题时空性是目标运动状态的观测的主要问题：1）数据融合的时间性2）数据融合的空间性NUST自动化学院智能信息处理技术471)数据融合的时间性按时间先后对观测目标在不同时间的观测值进行融合。利用单传感器在不同时间的观测结果进行数据融合时，要考虑数据融合的时间性。NUST自动化学院智能信息处理技术482)数据融合的空间性对同一时刻不同空间位置的多传感器观测值进行数据融合。利用多传感器在同一时刻观测结果进行数据融合时，要考虑数据融合的空间性。NUST自动化学院智能信息处理技术49时空性的处理方法为获得观测目标的准确状态，同时考虑数据融合的时间性与空间性。实现方法：①先对各传感器不同时间的观测值集进行融合，得出每个传感器对目标状态的估计，然后将各个传感器的估计进行空间融合，从而得