基于Android的多传感器信息融合技术

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引言

气溶胶的检测方法和仪器很多,不同方法及仪器的适应范围不同,各种检测仪器间的信息存在互补性[16]。不同仪器采用的协议类型和接口方式不同,给使用和实时检测带来很大不便。气溶胶涵盖的物质种类繁多,成分复杂,单一仪器往往只能采集一个或几个参数。传统方案在多参数数据采集分析系统中的应用加剧了系统的复杂程度,降低了系统的适应性及便捷操作性。

测量气溶胶的空气动力学粒谱仪、积分浊度仪、扫描迁移率粒谱仪、黑碳仪和QTrak Plus 室内空气质量监测器能够准确测量不同性质的气溶胶参数,但是各种传感器的测量结果常常出现不一致的情况,因此需要对测量结果进行综合对比分析。气溶胶的几种测量仪器的结果互为补充,通过对比和综合分析,可以得到气溶胶的综合性质,对大气激光传输、辐射传输计算等方面有重要的意义。本文提出的多传感器多传感器信息融合信息融合方法,将多种仪器采用统一接口方式进行组网,每种仪器独立采集数据互不影响,通过AndroidAndroid平台处理终端对采集的数据进行融合、分析和评价,对观测、分析和融合大气气溶胶数据具有一定的应用价值。

1 多传感器信息融合系统架构

本系统中主要使用5种传感器测量仪器对数据进行采集、存储和分析:

① APS3321型空气动力学粒径谱仪是高性能、多用途的新一代粒子测量仪器,主要用来测量空气动力学粒径(0.5~20 μm)和光散射强度(0.37~20 μm)[2]。

② IN3550型积分浊度计主要用来进行长期的可视距离监控和地面及空中空气质量的研究,它能够连续不断地检测空中粒子光散射系数[3]。

③ SMPS3936型扫描电迁移率颗粒物粒径谱仪主要用来测量空气中直径在0.01~1 μm 范围内的颗粒物粒径[4]。

④ QT8554型室内空气品质监测器主要用来测量二氧化碳和一氧化碳的浓度、温度、相对湿度、风速、新风量、估计露点、湿球温度和室外空气百分比等[5]。

⑤ AE31型黑碳仪可以同时测量370 nm、470 nm、520 nm、590 nm、660 nm、880 nm和950 nm的黑碳气溶胶质量浓度,提供比较全面的黑碳气溶胶光学吸收性质数据信息[6]。

5种测量仪器均支持RS232的接口通信标准,分别通过RS232连接蓝牙模块,ARM 端信息融合应用系统通过蓝牙接收并存储这5种仪器采集的数据。在一个蓝牙微微网中主节点最多可以有7个从节点,并且允许多至256个从节点与主节点保持在休眠状态。蓝牙的发射距离一般为10 m,通过增大发射功率可达100 m.组网方案中采用蓝牙进行组网,完全可以满足短距离无线通信的需要。结合实际情况,整个系统的组网方案设计。

图1 多传感器信息融合系统组网方案

ARM平台Android处理终端采用ARM处理器,256 MB 内存,4.3英寸真彩LCD触摸屏,分辨率480×272,方便操作,可清晰显示采集的数据曲线;配备2G SD卡,保证了长时间数据存储;同时,搭载当下最热门的谷歌移动嵌入式操作系统Android2.2.

2 信息融合软件

考虑到信息融合软件的便捷操作和实用性,本信息融合软件主要包括数据接收模块、文件管理模块和设置管理模块。图2为信息融合软件的主界面。

图3为信息融合系统的数据采集主程序流程。

图2 软件主界面

图3 数据采集主程序流程

2.1 数据接收模块

数据接收模块主要实现多传感器数据的接收、数据曲线的绘制和存储。通过继承Android 平台下的Service类,建立5个仪器可以同时后台执行的数据采集服务;配合NotificatiON 的便捷操作,实现不同仪器数据采集界面的切换。数据接收模块程序流程。

图4 数据接收模块程序流程

仪器端蓝牙同ARM端蓝牙建立连接后开始数据传输,信息融合系统开始采集并存储数据,同时绘制数据曲线。图5为5种仪器同时在后台运行的Notification效果图。图6~图10分别为QT8554、APS3321、SMPS3936、IN3550、AE31的实时数据曲线图。

2.2 文件管理模块

文件管理模块主要为查看历史数据文件而设计,提供随时查看、分析历史数据的功能。对历史数据文件的操作主要有数据信息查看和数据信息统计。另外,为了更直观地反映数据的变化趋势,历史数据文件操作模块中采用数据曲线还原方案,再现数据采集过程中的数据曲线,并提供曲线的放大缩小查看模式,便于查看数据变化情况。

图11为数据曲线查看功能的效果图。其中图11(a)为打开曲线查看模式后的初始模式。为便于查看较大数据文件,本软件设计时采用Android下自定义view的形式,设计了查看曲线的picview控件。添加触控操作,可以方便地左右滑动以查看各个阶段的数据。图11(b)显示了向右滑动picview后的效果图。由于数据文件中的数据种类较多,软件中设计了单一数据曲线模式,通过“切换”按钮转换到图11(c)所示效果,并可以通过点击左右箭头实现不同参数曲线间的切换。

图5 Notification效果图

图6 QT8554实时数据曲线图

图7 APS3321实时数据曲线图

图8 SMPS3936实时数据曲线图

图9 IN3550实时数据曲线图

图10 AE31实时数据曲线图

图11数据曲线查看功能的效果图

2.3 设置管理模块

设置管理模块主要实现系统相关配置及软件帮助信息的查看等功能。软件中配置信息的存储方式分别采用了Android提供的共享优先数据方法(shared preferences),如文件管理模块中记忆功能开关的配置和在线离线模式切换的配置;Android下标准的SQLite数据库形式,如蓝牙ID信息配置等;基本的文件存储形式,如帮助文件等。

3 数据融合处理

5种仪器采集的数据格式,虽然参数个数不同,但是各种仪器数据均采用ASCII码的形式发送,各个数据间采用逗号分隔。例如,QT8554数据格式:

2010/09/30,19:24:57,555,0.2,28.8,78.4

AE31数据格式:

6 Dec 10,15:15,15741,14996,14846,14702,14461,14899,14787,…,0.0212,3.0071,0.6,6.565,0.0212,1 6584,0.0212…

QT8554数据中包含日期、时间和4个测量参数, AE31数据中不仅包含日期、时间和7个测量参数,还包含很多无用参照信息。应对上述情况,在设计时采用了添加数据帧头的形式,通过对帧头中对应信息的判断区分不同仪器数据,提取有效数据。

数据帧头格式为:

其中,00位为保留位;ID为ID号,同信息融合软件中ID配置匹配;Addr为源蓝牙地址;Mode为通信方式,00为polled模式,01为unpolled模式;Type为消息类型,00为指令,01为数据;DS为数据区开始位置;DL为数据长度;VDL为有效数据长度;VDN为有效数据个数。

仪器采集传输的数据中虽然包含很多对实时显示曲线无用的参照及统计信息,但是对后续的分析处理数据还是有重要的价值,因此对数据格式进行归一化处理过程中要确保帧头后数据的完整性。ARM端信息融合软件在接收到格式化的数据后,按相同的格式获取各个位的信息,根据帧头信息及设置模块中的设置信息区分开不同仪器数据。判断完数据的有效性及完整性后,数据首先被完整地存储到磁盘,而后调用相应数据分析模块,进行数据处理显示。

4 总结

多传感器信息融合系统本着能够方便、高效检测气溶胶的原则进行设计,仅选择了5种测量仪器进行数据融合,提高了系统的便携性和移动性。为适应更多的参数测量及日后工作的需要,本系统预留了新增仪器配置模块,提高了系统的适应性。系统中仍有很多功能未能完善,日后工作主要有:在数据曲线实时绘制及历史曲线查看模块中添加通过单击曲线上任意一点显示该点的数据值的功能,以便查看分析离散数据值;在数据融合中添加算法,排除重复冗余的数据,提取有效的数据,提高系统的效率等。

多传感器数据融合技术的理论及应用

多传感器数据融合技术的理论及应用 张宁110101256 摘要:多传感器数据融合技术是一门新兴前沿技术。近年来,多传感器数据融合技术已经受到广泛关注,它的理论和方法已经被应用到许多研究领域。本文主要论述了多传感器数据融合的基本概念、工作原理、数据融合特点与结构、数据融合方法及其应用领域,并总结了当前数据融合研究中存在的主要问题及其发展趋势。 关键词:多传感器;数据融合;融合方法 1引言 多传感器数据融合是一个新兴的研究领域,是针对一个系统使用多种传感器这一特定问题而展开的一种关于数据处理的研究。多传感器数据融合技术是近几年来发展起来的一门实践性较强的应用技术,是多学科交叉的新技术,涉及到信号处理、概率统计、信息论、模式识别、人工智能、模糊数学等理论。近年来,多传感器数据融合技术无论在军事还是民事领域的应用都极为广泛。多传感器数据融合技术已成为军事、工业和高技术开发等多方面关心的问题。这一技术广泛应用于复杂工业过程控制、机器人、自动目标识别、交通管制、惯性导航、海洋监视和管理、农业、医疗诊断、模式识别等领域。实践证明:与单传感器系统相比,运用多传感器数据融合技术在解决探测、跟踪和目标识别等问题方面,能够增强系统生存能力,提高整个系统的可靠性和鲁棒性,增强数据的可信度,并提高精度,扩展整个系统的时间、空间覆盖率,增加系统的实时性和信息利用率等。 2基本概念及融合原理 2.1多传感器数据融合概念 数据融合又称作信息融合或多传感器数据融合,对数据融合还很难给出一个统一、全面的定义。随着数据融合和计算机应用技术的发展,根据国内外研究成果,多传感器数据融合比较确切的定义可概括为:充分利用不同时间与空间的多传感器数据资源,采用计算机技术对时间序列获得的多传感器观测数据,在一定准则下进行分析、综合、支配和使用,获得对被测对象的一致性解释与描述,进而实现相应的决策和估计,使系统获得比它的各组成部分更充分的信息。

多传感器信息融合

多传感器信息融合

0前言 移动机器人的定位问题是提高移动机器人自主能力的关键问题之一。具体来说,定位是利用先验环境地图信息、机器人位姿的当前估计及传感器的观测值等输入信息,经过一定的处理和变换,产生更加准确地对机器人当前位姿的估计。机器人的定位方式有很多种,如,基于光电寻线的定位、基于声纳的机器人自主定位、基于全景视觉的定位及基于激光测距的定位等。可以看出:机器人的定位方式取决于所采用的传感器。目前,在移动机器人上使用较多的传感器有视觉传感器、里程计和惯导系统、超声传感器、激光测距仪、GPS 定位系统等。其中,视觉传感器具有信息量大、感应时间短的优点,但往往获得的数据噪声大、信息处理时间长;激光传感器在测距范围和方向上具有较高的精度,但价格昂贵;超声波传感器虽然角度分辨力较低,但它处理信息简单、成本低、速度快,因此,在自主移动机器人上得到了广泛的应用;里程计是一种相对定位传感器,它通过累计计算得到定位信息,缺点是存在累计误差问题,因此,可结合绝对定位传感器,如超声传感器等,提供较准确的定位。各传感器都有它自己的局限性,因此,移动机器人往往同时装备多种传感器,各自提供关于机器人定位的消息。目前的趋势是:根据传感器的可靠性。使用不同类型的传感器来测量相关数据。本文采用扩展卡尔曼滤波( EKF) 技术,将里程计和超声波传感器所提供的数据进行融合定位。 1 机器人运动模型的建立 由于移动机器人机构复杂,为了便于构造运动学模型与规划控制机器人的位姿,本文选择两轮驱动小车作为运动平台。将整个机器人本体看作一个刚体,车轮视为刚性轮,并在运动不是太快而转弯半径较大时,不考虑车轮与地面侧向滑动的情况,其简化运动学模型如图1 所示。

多传感器信息融合技术论文

多传感器信息融合技术论文多传感器信息融合技 术论文阐述了多传感器信息融合的定义、原理、分类和结构,分析了多传感器信息融合的特点及其研究方向多传感器信息融合技术论文【1】关键词:多传感器信息融合研究方向 1 、多传感器信息融合的定义多传感器信息融合也称为信息融合或数据融合,指的是对不同知识源和多个传感器所获得的信息进行综合处理,消除多传感器信息之间可能存在的冗余和矛盾,利用信息互补,降低不确定性,以形成对系统环境相对完整一致的理解,从而提高智能系统决策和规划的科学性、反应的快速性和正确性,进而降低决策风险的过程。 由其定义可见,多传感器信息融合避免了单一传感器的局限性,可以获取更多信息,得出更为准确、可靠的结论。 2 、多传感器信息融合的原理多传感器信息融合是人类和其他生物系统中普遍存在的一种基本功能。如果把单传感器信号处理或低层次的数据处理方式看作是对人脑信息处理的一种低水平模仿,那么多传感器信息融合就是对人脑信息处理的一种高水平模仿。 多传感器信息融合的基本原理就像人脑综合处理信息的过程一样,它充分利用多个传感器资源,通过对这些传感器及其观测信息的合理支配和使用,把多个传感器在时间或空间上的冗余或互补信息依据某种准 则来进行组合,以获得被测对象的一致性解释或描述[1] 。 3 、多传感器信息融合的分类 信息的数据融合是对多源数据进行多级处理,每一级处理都代表了

对原始数据的不同程度的抽象化,它包括对数据的检测、关联、估计和组合等处理。信息融合按其在传感器信息处理层次中的抽象程度,可以分为三个层次:像素层融合、特征层融合及决策层融合[2] 。 3.1 像素层融合它是最低层次的融合,是在采集到的传感器的原始信息层次上(未经处理或只做很少的处理)进行融合,在各种传感器的原始测报信息未经预处理之前就进行信息的综合和分析。其优点是保持了尽可能多的战场信息; 其缺点是处理的信息量大,所需时间长,实时性差。 3.2 特征层融合属于融合的中间层次,兼顾了数据层和决策层的优点。它利用从传感器的原始信息中提取的特征信息进行综合分析和处理。也就是说,每种传感器提供从观测数据中提取的有代表性的特征,这些特征融合成单一的特征向量,然后运用模式识别的方法进行处理。这种方法对通信带宽的要求较低,但由于数据的丢失使其准确性有所下降。 3.3 决策层融合指在每个传感器对目标做出识别后,将多个传感器的识别结果进行融合。这一层融合是在高层次上进行的,融合的结果为指挥控制决策提供依据。 决策层融合的优点是:具有很高的灵活性,系统对信息传输带宽要求较低; 能有效地融合反映环境或目标各个侧面的不同类型信息,具有很强的容错性;通信容量小,抗干扰能力强; 对传感器的依赖性小,传感器可以是异质的; 融合中心处理代价低。 4 、多传感器信息融合的融合结构多传感器信息融合通常是在一个

多传感器信息融合方法综述

万方数据

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多传感器信息融合方法综述 作者:吴秋轩, 曹广益 作者单位:上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海,200030 刊名: 机器人 英文刊名:ROBOT 年,卷(期):2003,25(z1) 被引用次数:2次 参考文献(5条) 1.周锐;申功勋;房建成基于信息融合的目标图像跟踪 1998(12) 2.张尧庭;桂劲松人工智能中的概率统计方法 1998 3.何友;王国宏;彭应宁多传感器信息融合 2000 4.罗志增;叶明Bayes方法的多感觉信息融合算法及其应用[期刊论文]-传感技术学报 2001(03) 5.张文修;吴伟业;梁吉业粗糙集理论与方法 2001 本文读者也读过(8条) 1.臧大进.严宏凤.王跃才.ZANG Da-jin.YAN Hong-feng.WANG Yue-cai多传感器信息融合技术综述[期刊论文]-工矿自动化2005(6) 2.多传感器信息融合及应用[期刊论文]-电子与信息学报2001,23(2) 3.赵小川.罗庆生.韩宝玲.ZHAO Xiao-chuan.LUO Qing-sheng.HAN Bao-ling机器人多传感器信息融合研究综述[期刊论文]-传感器与微系统2008,27(8) 4.范新南.苏丽媛.郭建甲.FAN Xin-nan.SU Li-yuan.GUO Jian-jia多传感器信息融合综述[期刊论文]-河海大学常州分校学报2005,19(1) 5.咸宝金.陈松涛智能移动机器人多传感器信息融合及应用研究[期刊论文]-宇航计测技术2010,30(2) 6.韩增奇.于俊杰.李宁霞.王朝阳信息融合技术综述[期刊论文]-情报杂志2010,29(z1) 7.肖斌多传感器信息融合及其在工业中的应用[学位论文]2008 8.丁伟.孙华.曾建辉.DING Wei.SUN Hua.ZENG Jian-hui基于多传感器信息融合的移动机器人导航综述[期刊论文]-传感器与微系统2006,25(7) 引证文献(2条) 1.武伟.郭三学基于多传感信息融合的轮胎气压监测系统[期刊论文]-轮胎工业 2006(5) 2.魏东.杨洋.李大寨.宗光华基于多传感器融合的机器人微深度环切[期刊论文]-传感器技术 2005(11) 本文链接:https://www.360docs.net/doc/2a6068811.html,/Periodical_jqr2003z1037.aspx

多传感器数据融合

多传感器数据融合 多传感器数据融合1引言数据融合一词最早出现在20世纪70年代末期。几十年来,随着传感器技术的迅速发展,尤其在军事指挥系统中对提高综合作战能力的迫切要求,使其得到了长足的发展。其早期主要是应用在军事上,而随着工业系统的复杂化和智能化,近年来该技术推广到了民用领域,如医疗诊断、空中交通管制、工业自动控制及机械故障诊断等。数据融合是针对一个系统中使用多个传感器这一问题而展开的一种信息处理的新的研究方向,所以数据融合也称为传感器融合。数据融合一直没有一个统一的定义,一般认为:利用计算机技术,对按时间顺序获得的若干传感器的观测信息,在一定的准则下加以自动分析、综合,从而完成所需要的决策和估计任务而进行的信息处理过程称为数据融合。2

数据融合技术的分类多传感器数据融合涉及到多方面的理论和技术如信号处理、估计理论、不确定性理论、模式识别最优化技术、神经网络和人工智能等。很多学者从不同角度出发提出了多种数据融合技术方案。从技术原理角度,可分为假设检验型数据融合、滤波跟踪型数据融合、聚类分析型数据融合、模式识别型数据融合、人工智能型数据融合等;按判决方式分有硬判决型和软判决型数据融合;按传感器的类型分有同类传感器数据融合和异类传感器数据融合按对数据的处理方式,可分为象素级融合、特征级融合和决策级融合;从方法来分有Bayes推理法、表决法、D-S 推理法、神经网络融合法等。从解决信息融合问题的指导思想或哲学观点加以划分,可分为嵌入约束观点、证据组合观点和人工神经网络观点三大类。3常用的数据融合方法数据融合方法种类繁多,图1归纳了常用的一些信息融合方法。估计方法

多传感器数据融合技术

多传感器数据融合技术

姓名:李承尚 学号: 081308309 专业:电子信息工程

多传感器数据融合是一门新兴技术,在军事和非军事领域中都到了广泛应用、多传感器数据融合技术汲取了人工智能、模式识别、统计估计等多门学科的相关技术,计算机技术的快速发展以及数据融合技术的成熟为数据融合的广泛应用提供了基础。 多传感器数据融合是一个新兴的研究领域,是针对一个系统使用多种传感器这一特定问题而展开的一种关于数据处理的研究。多传感器数据融合技术是近几年来发展起来的一门实践性较强的应用技术,是多学科交叉的新技术,涉及到信号处理、概率统计、信息论、模式识别、人工智能、模糊数学等理论。多传感器融合技术已成为军事、工业和高技术开发等多方面关心的问题。这一技术广泛应用于C3I(command,control,communication and intelligence)系统、复杂工业过程控制、机器人、自动目标识别、交通管制、惯性导航、海洋监视和管理、农业、遥感、医疗诊断、图像处理、模式识别等领域。实践证明:与单传感器系统相比,运用多传感器数据融合技术在解决探测、跟踪和目标识别等问题方面,能够增强系统生存能力,提高整个系统的可靠性和鲁棒性,增强数据的可信度,并提高精度,扩展整个系统的时间、空间覆盖率,增加系统的实时性和信息利用率等。美国研究机构就在国防部的资助下,开展了声纳信号解释系统的研究。目前,在工业控制、机器人、空中交通管制、海洋监视和管理等领域也朝着多传感器融合方向发展。多传感器融合技术成为军事、工业和高技术开发等多方面关心的问题。 1 基本概念及融合原理

1.1 多传感器数据融合概念 数据融合又称作信息融合或多传感器数据融合,对数据融合还很难给出一个统一、全面的定义。随着数据融合和计算机应用技术的发展,根据国内外研究成果,多传感器数据融合比较确切的定义可概括为:充分利用不同时间与空间的多传感器数据资源,采用计算机技术对按时间序列获得的多传感器观测数据,在一定准则下进行分析、综合、支配和使用,获得对被测对象的一致性解释与描述,进而实现相应的决策和估计,使系统获得比它的各组成部分更充分的信息。 1.2 多传感器数据融合原理 多传感器数据融合技术的基本原理就像人脑综合处理信息一样,充分利用多个传感器资源,通过对多传感器及其观测信息的合理支配和使用,把多传感器在空间或时间上冗余或互补信息依据某种准则来进行组合,以获得被测对象的一致性解释或描述。具体地说,多传感器数据融合原理如下:(1)N个不同类型的传感器(有源或无源的)收集观测目标的数据; (2)对传感器的输出数据(离散的或连续的时间函数数据、输出矢量、成像数据或一个直接的属性说明)进行特征提取的变换,提取代表观测数据的特征矢量Yi; (3)对特征矢量Yi进行模式识别处理(如,聚类算法、自适应神经网络或其他能将特征矢量Yi变换成目标属性判决的统计模式识别法等)完成各传感器关于目标的说明; (4)将各传感器关于目标的说明数据按同一目标进行分组,即关联;

传感器数据融合

传感器数据融合技术 数据融合也称为信息融合,是将来自多个传感器或多源的信息进行综合处理,从而得出更为全面、准确和可靠的结论。数据融合出现于20世纪70年代,源于当时军事领域的需要,称为多源相关、多传感器混合数据融合,并于20世纪80年代建立其技术。美国是数据融合技术起步最早的国家,在随后的十几年时间里各国的研究开始逐步展开,并相继取得了一些具有重要影响的研究成果。和国外相比,我国在数据融合领域的研究起步较晚。海湾战争结束以后,数据融合技术引起国内有关单位和专家的高度重视。一些高校和科研院所相继对数据融合的理论、系统框架和融合算法展开了大量研究,但基本上处于理论研究的层次,在工程化、实用化方面尚未取得有成效的突破,许多关键技术问题尚待解决。 多传感器数据融合是人类和其他生物系统中普遍存在的一种基本功能。人类本能地具有将身体上的各种功能器官所探测到的信息与先验知识进行融合的能力,以便对周围的环境和正在发生的事件作出估计。多传感器数据融合的基本原理就像人脑综合处理信息的过程一样,它充分利用多个传感器资源,通过对这些传感器及其获得信息的合理支配和使用,把其在时间或空间上的冗余或互补信息依据某种准则来进行综合,以获得被测对象的一致性解释或描述,使该系统由此而获得比它的各组成部分的子集所构成的系统具备更优越的性能。 具体而言,多传感器数据融合基本原理如下: 1)多个不同类型的传感器获取目标的数据; 2)对输出数据进行特征提取,从而获得特征矢量; 3)对特征矢量进行模式识别,完成各传感器关于目标的属性说明; 4)将各传感器关于目标的属性说明数据按同一目标进行分组,即关联; 5)利用融合算法将每一目标各传感器数据进行合成,得到该目标的一致性解释与描述。 在各种系统中,靠单一的传感器不能满足对目标、环境的识别和控制的要求。若对不同传感器采集的数据单独、孤立地进行加工,不仅会导致数据处理工作量的剧增,而且割断了各传感器数据之间的有

多传感器数据融合算法汇总

一、背景介绍: 多传感器数据融合是一种信号处理、辨识方法,可以与神经网络、小波变换、kalman 滤波技术结合进一步得到研究需要的更纯净的有用信号。 多传感器数据融合涉及到多方面的理论和技术,如信号处理、估计理论、不确定性理论、最优化理论、模式识别、神经网络和人工智能等。多传感器数据融合比较确切的定义可概括为:充分利用不同时间与空间的多传感器数据资源,采用计算机技术对按时间序列获得的多传感器观测数据,在一定准则下进行分析、综合、支配和使用,获得对被测对象的一致性解释与描述,进而实现相应的决策和估计,使系统获得比它的各组成部分更充分的信息。 多传感器信息融合技术通过对多个传感器获得的信息进行协调、组合、互补来克服单个传感器的不确定和局限性,并提高系统的有效性能,进而得出比单一传感器测量值更为精确的结果。数据融合就是将来自多个传感器或多源的信息在一定准则下加以自动分析、综合以完成所需的决策和估计任务而进行的信息处理过程。当系统中单个传感器不能提供足够的准确度和可靠性时就采用多传感器数据融合。数据融合技术扩展了时空覆盖范围,改善了系统的可靠性,对目标或事件的确认增加了可信度,减少了信息的模糊性,这是任何单个传感器做不到的。 实践证明:与单传感器系统相比,运用多传感器数据融合技术在解决探测、跟踪和目标识别等问题方面,能够增强系统生存能力,提高整个系统的可靠性和鲁棒性,增强数据的可信度,并提高精度,扩展整个系统的时间、空间覆盖率,增加系统的实时性和信息利用率等。信号级融合方法最简单、最直观方法是加权平均法,该方法将一组传感器提供的冗余信息进行加权平均,结果作为融合值,该方法是一种直接对数据源进行操作的方法。卡尔曼滤波主要用于融合低层次实时动态多传感器冗余数据。该方法用测量模型的统计特性递推,决定统计意义下的最优融合和数据估计。 多传感器数据融合虽然未形成完整的理论体系和有效的融合算法,但在不少应用领域根据各自的具体应用背景,已经提出了许多成熟并且有效的融合方法。多传感器数据融合的常用方法基本上可概括为随机和人工智能两大类,随机类方法有加权平均法、卡尔曼滤波法、多贝叶斯估计法、产生式规则等;而人工智能类则有模糊逻辑理论、神经网络、粗集理论、专家系统等。可以预见,神经网络和人工智能等新概念、新技术在多传感器数据融合中将起到越来越重要的作用。 数据融合存在的问题 (1)尚未建立统一的融合理论和有效广义融合模型及算法; (2)对数据融合的具体方法的研究尚处于初步阶段; (3)还没有很好解决融合系统中的容错性或鲁棒性问题; (4)关联的二义性是数据融合中的主要障碍; (5)数据融合系统的设计还存在许多实际问题。 二、算法介绍: 2.1多传感器数据自适应加权融合估计算法: 设有n 个传感器对某一对象进行测量,如图1 所示,对于不同的传感器都有各自不同的加权因子,我们的思想是在总均方误差最小这一最优条件下,根据各个传感器所得到的测量值以自适应的方式寻找各个传感器所对应的最优加权因子,使融合后的X值达到最优。

信息融合技术

信息融合技术 1引言 融合(Fusion)的概念开始出现于70年代初期,当时称之为多源相关、多源合成、多传感器混合或数据融合(Data Fusion),现在多称之为信息融合(Information Fusion)或数据融合。 融合就是指采集并集成各种信息源、多媒体与多格式信息,从而生成完整、准确、及时与有效的综合信息过程。数据融合技术结合多传感器的数据与辅助数据库的相关信息以 获得比单个传感器更精确、更明确的推理结果。经过融合的多传感器信息具有以下特征:信息的冗余性、互补性、协同性、实时性以及低成本性。 多传感器信息融合与经典信号处理方法之间存在本质 的区别,其关键在于信息融合所处理的多传感器信息具有更 为复杂的形式,而且可以在不同的信息层次上出现。 2信息融合的结构模型 由于信息融合研究内容的广泛性与多样性,目前还没有 统一的关于融合过程的分类。 2、1按照信息表征层次的分类系统的信息融合相对于信息表征的层次相应分为三类:数据层融合、特征层融合与决策层融合。 数据层融合通常用于多源图像复合、图像分折与理解等方面,采用经典的检测与估计方法。特征层融合可划分为两大

类:一类就是目标状态信息融合,目标跟踪领域的大体方法都可以修改为多传感器目标跟踪方法;另一类就是目标特性融合,它实质上就是模式识别问题,具体的融合方法仍就是模式识别的相应技术。 决策层融合就是指不同类型的传感器观测同一个目标,每个传感器在本地完成处理,其中包括顶处理、特征抽取、识别或判决,以建立对所观察目标的初步结论。然后通过关联处理、决策层触合判决,最终获得联合推断结果。 2、2JDL模型(Joint Directors of Laboratories, JDL)与λ-JDL模型该模型将融合过程分为四个阶段:信源处理,第一层处理(即目标提取)、第二层处理(即态势提取)、第三层提取(即威胁提取)与第四层提取(即过程提取)。模型中的每一个模块都可以有层次地进一步分割,并且可以采用不同的方法来实现它们。 λ-JDL模型为JDL模型的简化,把0层包含进了1层, 4层融入其她各层中。 2、3按照数据流融合的位置进行分类多传感器融合系统中的一个关键问题就是在何处对数据流进行融合。按照融合位置的不同可以将融合结构分为以下三种类型:集中式融合、分布式多传感器融合与无中心融合结构。对于特定的信息融合应用不可能找到一种最优的融合结构,结构的选择必须综合考虑计算资源、可用的通信带宽、精度要求、传感器能力

多传感器数据融合技术在汽车中的应用

多传感器数据融合技术在汽车中的应用 摘要:传感器经常应用在现代智能汽车系统中,是一个能提高道路交通安全具有前景的工具。基于车上感知系统的启用,如雷达,激光或视频技术等,这些车都具备了检测道路上是否有威胁的能力,预计会出现的危险驾驶情况,并积极采取行动,碰撞避撞。除了在汽车上应用多种传感器形成组合系统外,复杂的信号处理和传感器数据是否能融合也是整个系统能否稳健和可用的重要因素。本论文中,我们将用原始传感器测量的数据(低级)和数据融合方法(高级别)来确定测量点。我们模拟传感器的现象、道路交通情况、数据融合范例、信号处理算法和探讨不同传感器的数据相结合的影响水平上对多传感器系统的离散事件仿真手段进行抽象事件模拟。 关键词:多传感器数据融合、仿真、智能汽车、环境感知、汽车 1、前言 在提高道路交通安全的同时减少致命车祸的数量,是世界各地汽车生产商和研究机构未来要解决的艰巨任务。为了提高交通安全,不但要有路边的智能基础设施,还要有先进的交通工具和信息服务能力,并努力提高各个车辆之间信息的交流。目前,传感器技术因在军事和民用航空领域应用广泛而广为人知。雷达,激光,超声波或视频设备等传感器技术在汽车上的应用,使车辆对周围环境信息的感知能力大大提高,并能预见周围环境所具有主动的或被动的威胁及时采取行动尽早和有效地避免碰撞话减少或减轻事故的损害程度,使汽车具有了主动保护能力。智能车辆的基础是先进驾驶辅助系统(ADAS),但它严重依赖于传感器的数据信息,所以传感器获取周围信息质量的好坏,决定着智能车的决策力。而传感器的性能是受本身感知范围、视角、天气鲁棒性、功耗和布局等因素约束的。单个传感器往往无法克服这些弱点,所以通常会使用多种传感器。然而传感器的信号处理和传感器数据融合是一个复杂的过程,它需要考虑系统的可靠性。各种算法在处理各测量点时,需要结合现实环境对传感器的数据信息进行过滤处理。基于系统融合范例中的数据是在特定环境中采集的数据,在低级别的数据中,数据是与各种设备的原始数据相结合来处理早期信号和将算法应用到测量点。高级别的数据融合策略是将各个传感器的数据进行前期处理之后再进行专门的能力聚类、关联、过滤并以融合后的信息作为检测对象。这两种方法在熵信息、计算复杂性和适应性上都有自己的优势和劣势。在本文中,我们将对一个离散事件进行模型仿真分析,它包括多种传感器系统,如雷达或激光束反射、道路交通情况

多传感器数据融合技术

多传感器数据融合技术 摘要:介绍多传感器数据融合技术的历史与研究现状,给出多传感器数据融合实现方法,最后给出应用和多传感器数据融合的不足与研究展望。 1 引言 多传感器数据融合是信息领域一个前景广阔的研究方向,世界各国都有学者和技术人员在开展数据融合技术的研究,我国对数据融合方面的研究也日益重视,国家自然科学基金和“863”计划已将其列入重点支持项目,因此,对多传感器数据融合进行学术与工程应用的研究具有重要意义[1]。 多传感器数据融合技术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。多传感器数据融合技术从多信息的视角进行处理及综合,得到各种信息的内在联系和规律,从而剔除无用的和错误的信息,保留正确的和有用的成分,最终实现信息的优化,它也为智能信息处理技术的研究提供了新的观念。数据融合作为一门跨学科的综合信息处理理论,涉及系统论、信息论、控制论、人工智能和计算机通信等众多的领域和学科[2]。 本文介绍数据融合技术发展历史与研究现状,描述数据融合技术的几种典型实现方法,给出数据融合技术的主要应,最后对数据融合技术研究中存在的问题和发展前景进行了论述。 2 多传感器数据融合技术概述 2.1 数据融合的定义 数据融合也称为信息融合,它的定义有很多。Mango lini将数据融合定义为:一套利用具有不同性质的各种源数据的方法、工具、方式,目的是提高所需信息的质量,此定义着重于融合的方法。Hall 和Llinas的定义是“数据融合技术是将来自多传感器和相关数据库的有关信息进行综合,以得到精度上的改善和更加具体的推断,而这些也可以通过单个传感器来得到”。这种定义虽然提到了数据信息的质量,但是仍注重于方法。美国国防部定义为“数据融合是一个多级、多方面的过程,这个过程处理自动识别、连结、相关、估计以综合多源数据和信息.。”这一定义简单地说就是“处理自动识别、连结、相关、估计

基于多传感器信息融合的智能机器人

基于多传感器信息融合的智能机器人 院-系:信息工程与自动化学院 专业:模式识别与智能系统 年级: 2011 级 学生姓名:朱丹 学号: 2011204082 任课教师:黄国勇 2011年11月

摘要 机器人多传感器信息融合是当今科学研究的热点问题。传感器是连接机器人智能处理过程与外界环境的重要纽带,一般智能机器人都配有数个不同种类的传感器。本文主要分析了多传感器系统在机器人当中的重要性和多传感器信息融合的基本原理,并探讨了多传感器信息融合技术在智能机器人中的应用。 关键词:智能机器人、多传感器、信息融合 引言 多传感器、信息融合技术与传统机器人的结合构成了智能机器人。要使机器人拥有智能,对环境变化做出反应,首先必须使机器人具有感知环境的能力。用传感器采集环境信息加以综合处理,控制机器人进行智能作业,更是机器人智能化的重要体现。在以往机器人智能领域的研究中,人们把更多的注意力集中到研究和开发机器人的各种外部传感器上。尽管在现有的智能机器人和自主式系统中,大多数使用了多个不同类型的传感器,但并没有把这些传感器作为—个整体加以分析,更像是—个多传感器的拼合系统。虽然在各自传感器信息处理与分析方面开展了大量富有成效的工作,但由于忽视了多传感器系统的综合分析,对提高智能系统的性能带来了不利影响,效率低下而且速度缓慢。 因此,多传感器信息融合技术较之单一传感器有非常大的数据准确度的优势,已经成为现在机器人研究领域的关键技术。 一、多传感器信息融合的基本原理 多传感器信息融合是人类和其他生物系统中普遍存在的一种基本功能。人类本能地具有将人体的各种功能器官(眼、耳、鼻、四肢)所探测的信息(景物声音、气味和触觉)与先验知识进行综合的能力,以便对周围的环境和正在发生的事件做出估计。这一处理过程是复杂的,也是自适应的,它将各种信息(图像、声音、气味、物理形状、描述)转化成对环境的有价值的解释,这需要大量不同的智能处理,以及适用于解释组合信息含义的知识库。 多传感器信息融合实际上是对人脑综合处理复杂问题的一种功能模拟。在多传感器系统中,各种传感器提供的信息可能具有不同的特征:时变的或者非时变的;实时的或者非实时的;快变的或者缓变的;模糊的或者确定的;精确的或者不完整的;可靠的或者非可靠的;相互支持的或互补的;相互矛盾的或冲突的。 多传感器信息融合的基本原理就像人脑综合处理信息的过程一样,它充分地利用多个传感器资源,通过对各种传感器及其观测信息的合理支配与使用,将各种传感器在空间和时间上的互补与冗余信息依据某种优化准则组合起来,产生对观测环境的一致性解释和描述。信息融合的目标是基于各传感器分离观测信息,通过对信息的优化组合导出更多的有效信息。它的最终目的是利用多个传感器共同或联合操作的优势,来提高整个传感器系统的有效性。

多传感器图像融合技术综述

收稿日期:2002203217 作者简介:毛士艺(1935-),男,浙江黄岩人,教授,100083,北京. 多传感器图像融合技术综述 毛士艺 赵 巍 (北京航空航天大学电子工程系) 摘 要:对国内外多传感器图像融合技术的发展状况进行了介绍,描述了 图像融合的主要步骤,概括了目前主要图像融合方法的基本原理,并对各种方法的性能进行了定性分析.给出了评价图像融合效果的标准和方法,指出了图像融合技术的发展方向. 关 键 词:图像处理;图像合成;传感器;图像融合 中图分类号:T N 911.73文献标识码:A 文章编号:100125965(2002)0520512207 近20年,随着传感器技术和计算机计算能力的提高,多传感器图像融合技术的应用越来越广泛.在军事领域,以多传感器图像融合为核心内容的战场感知技术已成为现代战争中最具影响力的军事高科技.20世纪90年代,美国海军在SS N 2 691(孟菲斯)潜艇上安装了第1套图像融合样机,可使操纵手在最佳位置上直接观察到各传感器的全部图像[1],[2].1998年1月7日《防务系统月刊》电子版报道,美国国防部已授予BTG 公司2项合同,其中一项就是美国空军的图像融合设计合同,此系统能给司令部一级的指挥机构和网络提供比较稳定的战场图像.在遥感领域,大量遥感图像的融合为更方便、更全面地认识环境和自然资源提供了可能[3]~[5],其成果广泛应用于大地测绘、植被分类与农作物生长势态评估、天气预报、自然灾害检测等方面.1999年10月4日,由我国和巴西联合研制的“资源一号”卫星发射升空,卫星上安装了我国自行研制的CC D 相机和红外多光谱扫描仪,这两种航天遥感器之间可进行图像融合,大大扩展了卫星的遥感应用范围.在医学成像领域,CT 、MR 和PET 图像的融合提高了计算机辅助诊 断能力[6].2001年11月25日~30日在美国芝加哥召开了每年一度的RS NA 北美放射学会年会,在会议上GE 公司医疗系统部展销了其产品Dis 2covery LS.Discovery LS 是GE 公司于2001年6月 刚推出的最新PET/CT ,是世界上最好的PET 与最高档的多排螺旋CT 的一个完美结合,具有单体PET 不能比拟的优势.它可以完成能量衰减校正、 分子代谢影像(PET )与形态解剖影像(CT )的同机 图像融合,使检查时间成倍地降低.在网络安全领域,多尺度图像融合技术可将任意的图像水印添加到载体图像中,以确保信息安全[7]. 在各个应用领域的需求牵引下,各国学者对多传感器图像融合技术的研究也越来越重视.在多传感器信息融合领域中,图像融合是应用最为广泛,发表文献最多的一个方向.从文献[8]可看出,在参与统计的信息融合文章中,信号层的信息融合文章占53%.同时,我们做了这样一个调查,在Ei C om pendexWeb 数据库中用“image fusion ”作为关键词,检索从1980年到2001年摘要中出现这一词组的文章数目.1980年至1984年,这方面的文章只有4篇;1995年至1999年增加到603篇;2000年和2001年两年就有299篇.从中可以看出国际学术界对图像融合技术的重视程度与日俱增. 为了使国内同行对图像融合技术有一个较为全面的了解,本文在参考国内外文献的基础上,对目前常用的图像融合技术进行了概括和评述.文章首先介绍了图像融合研究的基本内容,将图像融合的概念界定到像素级;接着描述了各种图像融合技术的基本原理,对它们的优缺点进行了定性分析,给出了评价图像融合技术的方法. 1 多传感器图像融合技术研究内容 多传感器图像融合属于多传感器信息融合的范畴,是指将不同传感器获得的同一景物的图像   2002年10月第28卷第5期北京航空航天大学学报 Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics October 2002V ol.28 N o 15

多传感器融合方法

多传感器融合方法 一、 数学知识 1、 期望 定义1设X 是离散型随机变量,它的概率函数是:k k ,1,2,P X X p k === () 如果1k k k x p ∞ =∑有限,定义X 的数学期望 ()1 k k k E X x p +∞ ==∑ 定义2设X 是连续型随机变量,其密度函数为()f x ,如果()x f x ∞ -∞ ?有限,定 义X 的数学期望为 ()()E x xf x dx +∞-∞ =? 2、 条件数学期望 定义X 在Y y =的条件下的条件分布的数学期望称为X 在Y y =的条件下的条件期望。 当(),X Y 为离散随机向量时 ()()||i i i E X Y y x P X x Y y ====∑ 当(),X Y 为连续随机向量时 ()()|y ||x E X Y y xp x y dx +∞-∞ ==? 3、 贝叶斯公式 定义设Ω为试验E 的样本空间,B 为E 的事件,12,,n A A A 为Ω的一个划分,且 ()0P B >,()()01,2,,i P A i n >= ,则

()()() ()() 1 ||,1,2,|i i i n j j j P B A P A P A B i n P B A P A == =∑ 称此为贝叶斯公式。 4、 贝叶斯估计 期望损失:??(|)(,)(|)R x p x d θλθθθθΘ =? 损失函数:?(,)λθ θ,把θ估计为?θ所造成的损失 常用损失函数:2??(,)()λθ θθθ=-,平方误差损失函数 如果采用平方误差损失函数,则θ的贝叶斯估计量?θ是在给定x 时θ的条件期望,即: []?|(|)E x p x d θθθθθΘ ==? 同理可得到,在给定样本集χ下,的贝叶斯估计是: []?|(|)E p d θθχθθχθΘ ==? 求贝叶斯估计的方法:(平方误差损失下) ● 确定θ的先验分布()p θ ● 求样本集的联合分布 1(|)(|)N i i p p x θχθ==∏ ● 求的后验概率分布 (|)() (|)(|)()p p p p p d χθθθχχθθθ Θ = ? ● 求的贝叶斯估计量 ?(|)p d θθθχθΘ =? Gaussian 情况,仅参数θμ=未知 给定样本集χ,已知随机变量()2~,k x N μσ均值未知而方差已知。均值变量

多传感器信息融合技术综述(论文)

多传感器信息融合技术综述 内容摘要:多传感器信息融合技术是一门新兴学科,它的理论和方法已被应用到许多研究领域。本文主要对多传感器信息融合的模型与结构、信息融合的主要技术和方法、信息融合理论体系以及信息融合技术的应用等内容进行了概要介绍和展开了综述。 关键词:多传感器;信息融合;综述 随着传感器技术、数据处理技术、计算机技术、网络通讯技术、人工智能技术和并行计算的软硬件技术等相关技术的发展,多传感器信息融合技术已受到了广泛关注。多传感器信息融合是20世纪80年代出现的一门新兴学科,它首先广泛地应用于军事领域,如海上监视、空-空和地-空防御、战场情报、监视和获取目标及战略预警等,随着科学技术的进步,多传感器信息融合至今已形成和发展成为一门信息综合处理的专门技术,并很快推广应用到工业机器人、智能检测、自动控制、交通管理和医疗诊断等多种领域。我国从20世纪90年代也开始了多传感器信息融合技术的研究和开发工作,并在工程上开展了多传感器识别、定位等同类信息融合的应用系统的开发,现在多传感器信息融合技术越来越受到人们的普遍关注。1多传感器信息融合的概念 在信息融合领域,人们经常提及“多传感器融合”(multi-sensor fusion)、“数据融合”(data fusion)和“信息融合”(information fusion)。实际上它们是有差别的,现在普遍的看法是,多传感器融合包含的内容比较具体和狭窄,至于信息融合和数据融合,有一些学者认为数据融合包含了信息融合,还有一些学者认为信息融合包含了数据融合,而更多的学者把信息融合与数据融合的当作同一概念看待,在不影响应用的前提下,二种提法都是可以的。因此本文统一使用信息融合这一提法。信息融合有多种定义方式,作者认为比较确切的概念为: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。 2 信息融合的模型和结构 2.1 信息融合的模型 信息融合绝大部分的研究都是根据具体问题及其特定对象建立自己的融合层次,针对其在军事上的应用将信息融合划分为检测层、位置层、属性层、态势评估和威胁估计;根据输入输出数据的特征提出了基于输入/输出特征的融合层次化描述等。可见,信息融合层次的划分没有统一标准,根据信息表征的层次,我们将信息融合划分为像素层、特征层和决策层,分别称为像素级融合、特征级融合和决策级融合[1]。一个给定的信息融合系统,可能涉及多个级别数据的输入。 (1)像素级融合见图1,这是最低层次的信息融合。在这种方法中,匹配的传感器数据直接融合,而后对融合的数据进行特征提取和特征说明。传感器的信息融合之后,没有单个处理的信息损失,识别的处理等价于对单个传感器的处理。该层次的信息融合能够提供其它层次上的融合所不具备的细节信息,因此,像素级多传感器处理提供一种最优决策和识别性能。但是,像素级融合要求精确的传感器配准和宽的传输带宽。 (2)特征级融合见图2,这是中间层次的信息融合。在这种方法中,每个传感器观测目标,并对各传感器的观测进行特征提取(如提取形状、边沿、方位信息等),产生特征矢量,而后融合这些特征矢量,并做出基于联合特征矢量的属性说明。在特征级融合中,各个源提供的特征矢量融合到一个综合的特征矢量中,这种融合是比较简单的,该层次的信息融合是像素级融合和更高一级决策级融合的折衷形式,兼容了两者的优缺点,具有较大的灵活性,在许多情况下是很实用的。

多传感器信息融合综述

1.多传感器信息融合概念 多传感器信息融合是指综合来自多个传感器的感知数据, 以产生更可靠、更准确或更精确的信息。经过融合的多传感器系统能完善地、精确地反映检测对象特性, 消除信息的不确定性, 提高传感器的可靠性。经过融合的多传感器信息具有以下特性: 信息的冗余性、信息的互补性、信息的实时性和信息的低成本性。 2. 多传感器信息融合分类 按融合判断方式分类 (1) 硬判决方式 硬判决方式设置有确定的预置判决门限。只有当数据样本特征量达到或超过预置门限时,系统才做出判决断言;只有当系统做出了确定的断言时,系统才向更高层次系统传送“确定无疑”的判决结论。这种判决方式以经典的数理逻辑为基础,是确定性的。 (2) 软判决方式 软判决方式不设置确定不变的判决门限。无论系统何时收到观测数据都要执行相应分析,都要做出适当评价,也都向更高层次系统传送评判结论意见及其有关信息,包括评判结果的置信度。这种评判不一定是确定无疑的,但它可以更充分地发挥所有有用信息的效用,使信息融合结论更可靠更合理。 按传感器组合方式分类 (1) 同类传感器组合 同类传感器组合只处理来自同一类传感器的环境信息,其数据格式、信息内容都完全相同,因而处理方式相对比较简单。 (2) 异类传感器组合 异类传感器组合同时处理来自各种不同类型传感器采集的数据。优点是信息内容广泛,可以互相取长补短,实现全源信息相关,因而分析结论更准确、更全面、更可靠,但处理难度则高很多。 3.信息融合的系统结构 信息融合的系统结构研究包含两部分, 即信息融合的层次问题和信息融合的体系结构。融合的层次结构主要从信息的角度来分析融合系统, 信息融合的体系结构则主要是从硬件的角度来分析融合系统。 (1)信息融合的层次 信息融合系统可以按照层次划分, 对于层次划分问题存在着较多的看法。目前较为普遍接受的是层次融合结构, 即数据层、特征层和决策层。 数据层融合是指将全部传感器的观测数据直接进行融合, 然后从融

多传感器融合学习心得

多传感器信息融合学习心得 通过一学期的学习,对多传感器信息融合有了一定的了解,学习了多传感器信息融合中的多种方法,并在小组论题和作业中都有所体现,下面我谈一下自己的学习心得。 一、多传感器信息融合的产生与发展 多传感器信息融合是由美国军方在20世纪70年代提出的,通过对各传感器获得的未知环境特征信息的分析和综合,得到对环境全面、正确的估计,它避免了单一传感器的局限性,可以获取更多信息,得出更为准确、可靠的结论。主要用于对军事目标(舰艇、飞机等)的检测、定位、跟踪和识别,具体应用在海洋监视、空对空或地对空防御系统等。 二、多传感器信息融合主要方法 多传感器信息融合是建立在传统的估计理论和识别算法的基础之上,主要有卡尔曼滤波、贝叶斯理论、D-S证据理论和小波变换等,下面我简单介绍一下各种算法。 1)卡尔曼滤波 卡尔曼滤波器实际上是一个最优化自回归数据处理算法。首先,我们先要引入一个离散控制过程的系统。该系统可用一个线性随机微分方程来描述:X(k)=A X(k-1)+B U(k)+W(k) 再加上系统的测量值: Z(k)=H X(k)+V(k) 上两式子中,X(k)是k时刻的系统状态,U(k)是k时刻对系统的控制量。A 和B是系统参数,对于多模型系统,他们为矩阵。Z(k)是k时刻的测量值,H是测量系统的参数,对于多测量系统,H为矩阵。W(k)和V(k)分别表示过程和测量的噪声。他们被假设成高斯白噪声(White Gaussian Noise),他们的方差分别是Q,R(这里我们假设他们不随系统状态变化而变化)。 假设现在系统的状态是k,根据系统模型,可以基于系统上一状态而预测出现在状态: X(k|k-1)=A X(k-1|k-1)+B U(k) (1)

多传感器信息融合技术

多传感器信息融合技术 【摘要】:多传感器的集成与融合技术已经成为智能机器与系统领域的一个重要的研究方向。它不仅可以描述同一环境特征的多个冗余的信息,而且可以描述不同的环境特征。多个传感器的使用还可以使信息采集和处理过程并行化,不仅可以得到更全面、更准确的信息,而且减少时间和成本,提高整个系统的性能。 【关键词】:信息融合;传感器功能;智能机器人;传感器 中国分类号:TN6 文献标识码:A 文章编号:1002-6908(2007)0120076-01 多传感器的集成与融合技术已经成为智能机器与系统领域的一个重要的研究方向。它涉及信息科学的多个领域,是新一代智能信息技术的核心基础之一。由于单传感器不可避免存在不确定或偶然不确定性,缺乏全面性,缺乏鲁棒性,所以偶然的故障就会导致系统失效。多传感器集成与融合技术正是解决这些问题的良方。多个传感器不仅可以描述同一环境特征的多个冗余的信息,而且可以描述不同的环境特征。多个传感器的使用还可以使信息采集和处理过程并行化,不仅可以得到更全面、更准确的信息,而且减少时间和成本,提高整个系统的性能。多传感器集成与融合的特点就是冗余性、互补性、及时性和低成本性。 1.信息融合的基本概念 “信息融合”就是对多传感器的数据进行多级别、多方面、多层次的处理,即组合或融合来自多个传感器或其他信息源的数据,以获得综合的、更好的估计。这个过程是对多源数据进行检测、结合、相关、估计和组合以达到精确的状态估计和身份估计,以及完整及时的态势评估和威胁估计。信息融合技术的优越性,主要表现在:容错性好;系统精度高;信息处理速度块;互补性强;信息获取成本低等方面。 2.多传感器信息融合技术的研究内容 多传感器集成与融合并不是简单的相加,是由5个方面的研究内容组成,即融合结构、控制结构、传感器选择策略、世界模型和融合方法。 (1)融合结构是指如何为多传感器融合建立一个通用的信息处理模式。常见的有分层相平面模式、神经网络、逻辑传感器、面向对象设计等。 (2)控制结构是指如何对多传感器集成与融合过程进行有效的控制。根据不同应用的特点,有NBS(National Bureau of Standards)传感与控制分层结构、分布式黑板和自适应学习三种方法。 (3)传感器选择是多传感器集成的一部分。它可以使多传感器系统从可用的传感器之中选择最合适的传感器组合。预选法和实时选择法是目前采用的两种

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