多源信息融合及其应用

多源数据融合技术及其在地质矿产勘查中的应用

多源数据融合技术及其在地质矿产勘查中的应用发表时间：2018-12-19T15:53:27.333Z 来源：《基层建设》2018年第31期作者：刘巨龙[导读] 摘要：随着社会经济的快速发展，人们对各种资源的开发力度不断加大，给本就不富裕的矿产资源带来了更加严重的危机。山东省地质矿产勘查开发局第七地质大队山东省临沂市 276006摘要：随着社会经济的快速发展，人们对各种资源的开发力度不断加大，给本就不富裕的矿产资源带来了更加严重的危机。为了应对这一现状，越来越多的勘查技术被引入地质矿产勘查工作中，而将不同的勘查数据来源进行有机地整合以全面掌握地质矿产信息便成为了矿产企业当下的工作重点。多源数据融合技术正是因为这一需求而被引入了地质矿产勘查工作，使用多源数据融合技术可以有效提升地质矿产勘查工作质量。但是作为一种新兴技术，该技术在地质矿产勘查工作中的应用还不完善，本文也将对此进行分析与探讨。关键词：多源数据；融合技术；地质矿产；勘查；应用 1 多源数据融合技术简述多源数据融合技术简而言之便是一种数据处理技术，他只是通过对于数据的整理与整合将不同来源的数据融为一个整体，使得数据分析人员对于研究对象的信息有一个全面的掌握。多源数据融合技术的这一工作模式与地质矿产勘查工作完美契合，在地质矿产勘查工作中，勘查人员会对矿产地的地质、水文等一系列要素进行勘查，而后期的数据量也是十分庞大，这也就需要多源数据融合技术对其进行整合。而随着多源数据融合技术的应用，越来越多的勘查技术被引入到地质矿产勘查工作中，其优势也可以得到发挥，增加了地质矿产勘查工作的数据全面性。多源数据融合技术在地质勘查工作中的应用不仅仅只是应用于数据处理这一领域，还要与勘查技术进行结合才能更好地助力勘查工作的进行，而当下最常见的应用模式便是将多源数据融合技术与遥感技术进行结合使用。这是因为在地质矿产勘查工作中，地质数据难以直观的体现出当地的地质条件及矿产状况，进行分析时还需要对于数据进行处理才能进行，严重影响了工作效率，使用遥感技术则可以通过更为清晰的图像直接将地质勘查工作的结果呈现于分析人员眼前，便于其进行分析并开展随后的工作。而通过遥感技术与多源数据融合技术的结合运用，多源数据融合技术可以将更多来源的数据进行处理整合后融入到一张勘查图中，图像中包含的信息也更加丰富多元，分析人员也可以掌握更加全面的信息，为后续的矿产开采工作提供帮助。因此目前多元数据融合技术在地质矿产勘查工作中的应用主要是通过与遥感技术配合实现的。 2 多源数据融合技术的应用流程在将多源数据融合技术应用到地质矿产勘察过程中，首先要对于地质矿产勘查的遥感数据进行初步的筛选，这也是后续勘查工作顺利开展的前提。由于在地质矿产勘查工作中，遥感技术的运用是多方面的，因此其后期的数据呈现类别也各不相同。当使用多源数据融合技术对这些数据进行融合处理时，部分数据对于后期的工作并无太大帮助反而会干扰整个数据的融合过程，因此在数据融合之前对于遥感数据进行初步的筛选是很有必要的。这就需要勘查人员对于遥感勘查数据类型及其后期的用途有着充分的了解，例如我国常用的遥感技术便有航天遥感技术及航空遥感技术，其呈现方式也分为地面及光谱分辨率，工作人员要做的便是根据地质矿产勘查工作的实际需要及不同种数据间的联系进行勘查数据的初选，为多源数据融合做好准备。在多源数据融合过程中遥感技术虽为主导，但也要穿插其他类别数据的引入，让最终呈现的数据更加充实立体。经过初选的勘查信息仍然不能直接用于多源数据融合，还需要经过数据的预处理工序才能进行融合。这是因为初选后的勘查数据只是原始数据，在勘查过程中难免会出现一些由于人为失误及仪器问题导致的误差，这些误差一旦经过了数据融合环节将很难被发现并剔除，这也会大大影响多源数据融合技术的工作效果，导致最终呈现的综合数据不能反映实际状况，影响后期的分析工作。另外对于需要融合的数据，还需要进行标准化处理，让不同来源的数据可以免去繁杂的换算过程直接进行融合，减少后期工作量，提升工作效率。而对于不同类别的数据，在融合时除了要进行标准化处理之外，还需要通过公式进行换算，这也需要对于数据进行前期的处理及换算，确定转换方式。在数据融合过程中，对于遥感技术勘查图的分辨率有着较高的要求，分辨率越高的图片其后期融合的自由度及空间也就越大，也更加有利于数据融合过程的进行。而目前遥感数据的融合主要有像素级、特征级及决策级三种类型，分别针对不同的勘查实际予以选取，例如像素级便是对相近的遥感勘测图进行融合而决策级则是对于地质矿产勘查整体进行数据的融合。 3 多源数据融合技术在地质矿产勘查中的应用目前通过多源数据融合技术与遥感技术的结合，可以有效提高地质矿产勘查工作的工作质量，也可以使勘查工作更加全面，而最具代表性的应用领域便是构造信息及矿化蚀变的提取以及找矿靶区的圈定工作。首先通过多源数据融合技术，可以将不同的遥感技术图像进行整合。例如在某地质矿产勘查工作中，勘查人员首先利用航空遥感技术对当地的地貌及水系分布等数据进行了初步的勘查。随后利用多源数据融合技术，将卫星传来的不同遥感勘测图进行预先处理，利用几何校正及参数统一等手段将不同的遥感图进行整合。这样在随后的构造信息提取时，技术人员便可以通过一张图片完成对于地质矿产线性及环形信息的同时提取，利用图片上显示色调及结构的标识，也可以直接掌握当地的地质地貌及水文条件。而矿化蚀变信息的提取与随后的找矿靶区确定工作息息相关，这也是整个地质矿产勘查工作的最终目的。在以往的勘查工作中，遥感技术呈现的数据信息都是片面的，加上缺乏非遥感技术勘查数据的支撑，对于矿化蚀变信息的提取十分困难也不够精确。而在使用了多源数据融合技术之后，在数据处理阶段便可以将片面的遥感图像进行整合，使得最终的成图包含有完整的地质信息，同时还可以将非遥感技术勘测的数据加以引入，使得分析人员在进行矿化蚀变信息提取分析时除了可以依据勘查数据进行矿化蚀变分析，也可以参考邻区矿产分布信息、地球化学及成矿因素分析等多领域信息，让结果更加准确。而多源数据融合技术应用带来的另一大便利便是其在数据融合过程中已经为整个地质矿产勘查工作中的数据建立了一个统一的平台，这也为信息化技术的引入铺平了道路，基于多源数据融合技术建立的数据平台可以利用计算机技术实现对于大量数据的高效分析处理，实现对于矿化蚀变过程的准确分析。同时也可以将遥感图进行三维建模，对于后期找矿靶区的确定提供指导，提升开采效率。结束语总而言之，为了应对目前日益增长的矿产需求量，矿产企业愈发重视地质矿产勘查工作，多源数据融合技术便在这一大趋势下被引入了地质矿产勘查工作中。结合遥感技术并通过前期的数据初选及预处理工作，多源数据融合技术可以实现对于多种勘查数据的整合，便于后期进行构造信息及矿化蚀变信息的提取，为选矿靶区圈定提供指导，提升矿产开采效率。参考文献：

多源信息融合软件的设计与实现精编WORD版

多源信息融合软件的设计与实现精编W O R D 版 IBM system office room 【A0816H-A0912AAAHH-GX8Q8-GNTHHJ8】

多源信息融合软件的设计与实现摘要：针对多源信息类型不一致影响信息利用效率的问题，文章在分析传统多源数据融合模型的基础上，研究了多源信息融合软件的架构及相关技术，设计并开发的软件具有较高的实用价值。关键词：多源信息；信息融合；软件开发多源信息融合是通过将多种信源在空间上和时间上的互补与冗余信息依据某种优化准则组合起来，产生对特点对象的一致性解释与描述。数据融合技术是指利用计算机对获得的信息，在一定准则下加以自动分析、综合，以完成所需决策和评估任务而进行的信息处理技术。主要包括对各类信息源给出有用信息的采集、传输、综合、过滤、相关及合成，以便辅助人们进行态势/环境判定、规划、探测、验证。数据格式统一是进行数据处理的前提。由于信息的来源多，数据格式类别差异较大，对于数据处理带来不便。多源信息融合软件能够实现多源异构数据信息整合，对于充分利用信息资源、提高数据处理系统性能具有实用价值。 1 多源数据融合模型根据对输入信息的抽象或融合输出结果的不同，可以将信息融合分为不同的3级，包括数据级融合、特征级融合及决策级融合。作为数据级的多源数据融合模型的结构如图1所示。多源数据经过数据清理、数据集成、数据变换，形成有效数据，通过数据处理形成数据挖掘分析等处理工作的有效数据。

数据清理是指去除源数据集中的噪声数据和无关数据，处理遗留数据和清洗脏数据，去除数据域的知识背景上的白噪声，考虑时间顺序和数据变化等。主要包括处理噪声数据，处理空值，纠正不一致数据等。数据集成就是将多文件或多数据库运行环境中的异构数据进行合并处理，将多个数据源中的数据结合起来存放在一个一致的数据存储中。数据变换就是将数据变换成统一的适合处理的形式。数据变换主要包括平滑、聚集、属性构造、数据泛化和规范化等内容。 2 多源信息融合软件设计 2.1 软件架构多源信息融合软件的技术要求是实现多源异构数据向指定关系数据库进行可靠转换。就是按照指定关系数据库的表结构要求，实现多源异构数据的数据导入及格式转换问题。软件的组成框图如图2所示。软件主要包括2个主要模块，多源数据预处理模块和数据导入模块。数据预处理模块主要进行数据清理及格式转换，实现常用的数据（txt、xls、关系数据库等数据）转换为目标数据库支持的数据格式。数据导入实现指定类型数据转换为指定结构数据。 2.2 关键技术为了保证多源信息软件的可靠运行，需解决数据类型的适应性和扩展性问题，以及数据转换的可靠性、可预制性、数据转换过程的可监督性问题。 2.2.1 基于模块化设计的类型转换

多源测试信息融合真题及参考答案).

2012－2013 学年第一学期期末试卷学号姓名成绩考试日期： 2013年 1 月 7日考试科目：《多源测试信息融合》（A 卷）注意事项：1、闭卷考试，考试时间120分钟； 2、请在答题纸和试卷上写明自己的姓名和学号。题目：一、简答题（本题共50分，每小题10分） 1．简述多源测试系统数据融合的目的和定义。答：目的：对多源知识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，利用信息互补来降低不确定性，以形成对系统环境相对完整一致的理解，从而提高系统智能规划和决策的科学性、反应的快速性和正确性，进而降低决策风险过程。定义：利用计算机技术，对不同传感器按时序获得的观测信息，按照一定的准则加以自动分析、优化和综合，为完成所需的决策和估计任务而进行的信息处理过程。 2．简述D-S 证据理论中，mass 函数的定义，什么是焦元和焦元的基？答：（1）基本置信度指派m 是2Θ→[0,1]集合的映射，A 为2Θ一子集，记A ?2Θ ，且满足： m(A)也称为假设的质量函数或mass 函数； 2()0 ()1A m m A Θ ??=?? ?=??∑

（2）若m(A)>0，则称元素A 为证据的焦元;焦元中所包含识别框架中的元素个数称为该焦元的基，记作|A|。（4分） 3．分布式融合系统常见的融合策略有哪些？（论述其中五个即可得满分）答：常见的融合策略：“与”融合检测准则、“或”融合检测准则、表决融合检测准则、最大后验概率融合检测准则、Neyman-Pearson 融合检测准则、贝叶斯融合检测准则、最小误差概率准则。 4．举例说明D-S 证据理论中的0信任冲突悖论。答：如果识别框架下的多条证据中的一个证据的某一焦元的基本置信度分配为0，且该焦元与同一证据中其它基本置信度指派值不为0的焦元的交集不是其本身，则无论其它证据对该焦元的基本置信度分配有多大，组合结果中该焦元的基本置信度分配始终为0。 11230.5{}()0.2{}0.3{}=??==??=?A A m A A A A A ，12230.0{}()0.9{}0.1{}=??==??=?A A m A A A A A ，13230.55{} ()0.10{}0.35{} =?? ==??=?A A m A A A A A 14230.55{}()0.10{}0.35{}=??==??=?A A m A A A A A ，1230.00{} ()0.33{}0.67{} =?? ==??=? A A m A A A A A 。 5．简述分布式融合检测系统二元假设检验问题，并分析二元假设检验结果可能出现的几种可能性。答：在二元假设检验问题中，每个传感器的决策值ui 为二元值，定义如下： 010(1((1,2,，假设判定为无目标），假设判定为有目标） …,N)?==??i H H u i 设 P(H0)=P0 和 P(H1)=P1分别为H0和H1出现的先验概率，且P0 +P1=1

多源信息融合技术的起源发展与研究应用

1.多源信息融合技术的起源发展与研究应用 1．1多源信息融合的概念多源信息融合(multi-source information fusion)亦称多传感器信息融合，是一门新兴边缘学科。多源的含义是广义的，包含多种信息源如传感器、环境信息匹配、数据库及人类掌握的信息等，信息融合最初的定义是数据融合，但随着信息技术的发展，系统信息的外延不断扩大，已经远远超出了数据的简单含义，包括了有形的数据、图像、音频、符号和无形的模型、估计、评价等，故学术界、技术界均认为使用信息融合更能代表其含义。多源信息融合的优势可以表现在密集性、有效性、互补性、冗余性、实时性、低成本性、高适应性等多个方面。 1.2多源信息融合技术的起源与发展这一概念是在20世纪70年代提出的。当时新一代作战系统中依靠单一传感器提供信息已无法满足作战需要，必须运用多传感器集成来提供多种观测数据，通过优化综合处理提供相对准确的战场信息，从而更好地把握战场态势。在多传感器系统中，由于信息表现形式的多样性，信息数量的巨大性，信息关系的复杂性，以及要求信息处理的及时性，都已大大超出了人脑的信息综合处理能力，所以多传感器数据融合(Multi-sensor Data Fusion简称MSDF)便迅速发展起来。20多年来，MSDF技术在现代 C3I(指挥、控制、通信与情报Command, Control, Communication and Intelligence)系统中和各种武器平台得到了广泛的应用[3]，在工业、农业、航空航天、目标跟踪和惯性导航等民用领域也得到了普遍关注。国外对信息融合技术的研究起步较早。第二次世界大战末期，高炮火控系统开始同时使用了雷达和光学传感器，这有效地提高了高炮系统的瞄准精度，也大大提高了抗恶劣气象、抗干扰能力。现代信息融合概念 70 年代初开始萌芽。最初主要在多种雷达同时运用的条件下执行同类传感器信息融合处理，以后逐渐扩展。70 年代末期开始引入电子战、ESM 系统，引起人们高度重视。从80年代起，美国在研发，学术讨论，以及推广多源信息融合技术等方面始终走在前列。尤其在海湾战争结束后，美国更加重视信息自动综合处理技术的研究，并有效带动了其他北约国家在这方面的研究工作，如英国陆军开发了炮兵智能融合系统(AIDD)、机动和控制系统(WAVELL)等，德国准备在“豹2”坦克的改进中运用信息融合和人工智能等关键技术。

多信息融合技术概述

本次讲座主要讲了多源数据融合的定义、应用领域、所具有的优势、信息融合的级别、通用处理结构、主要技术方法、要解决的几个关键问题和未来的主要研究方向。下面就围绕这几个方面进行阐述。多源信息融合是一种多层次，多方面的处理过程，包括对多源数据进行检测、相关、组合和估计，从而提高状态和身份估计的精度，以及对战场态势和威胁的重要程度进行实时完整的评估。简单说，多源信息融合就是对多源信息进行综合处理，从而得出更为准确、可靠的结论。例如我们感知天气，通过我们的体表感觉温度的高低，通过眼睛观察天气的晴朗或阴雨，通过耳朵听风的大小，然后将这些信息通过大脑的综合处理，对天气有一个总体的感知定位。多源信息融合在各个领域都有着广泛的应用。如军事上进行战场监视、图像融合，包含医学图像融合等、工业智能机器人（对图像、声音、电磁等数据进行融合，以进行推理，从而完成任务）、空中交通管制（由导航设备、监事和控制设备、通信设备和人员四部分组成）、工业过程监控（过程诊断）、刑侦（将人的生物特征如指纹、虹膜、人脸、声音等信息进行融合，可提高对人身份识别的能力）、遥感等。信息融合技术越来越受到人们的重视，这时因为它在信息处理方面具有一定的优势。增强系统的生存能力，也就是防破坏能力，改善系统的可靠性；可以在时间、空间上扩展覆盖范围；提高可信度，降低信息的模糊度，如可以使多传感器对同一目标或时间加以确定；提高空间分辨率，多传感器信息的合成可以获得比任一单传感器更高的分辨率；增加了测量空间的维数，从而使系统不易受到破坏。信息融合的级别有多种分类方法，若按数据抽象的层次来分，可分为数据级融合、特征级融合和决策级融合。数据级融合是直接对传感器的观测数据进行融合处理，然后基于融合后的结果进行特征提取和判断决策。数据级融合的精度高，但由于数据量大，故处理的时间长，代价高，数据通信量大，抗干扰能力差，并且要求传感器是同类的。多应用在多源图像复合、同类雷达波形的直接合成等。特征级融合是先由每个传感器抽象出自己的特征向量（比如目标的边缘、方向、速度等信息），融合中心完成的是特征向量的融合处理。这种融合级别实现了可观的数据压缩，降低了通信带宽的要求，有利于实现实时处理，但却损失了一部分有用信息，使融合性能有所降低。决策级融合是先由每个传感器基于自己的数据作出决策，然后融合中心完成的使局部决策的融合处理。这种级别的融合数据损失量大，相对来讲精度低，但却抗干扰能力强，通信量小，对传感器依赖小，不要求同质传感器，融合中心处理代价低。图1、集中式结构多源数据融合的通用结构有集中式结构、分布式结构和混合式结构。集中式结构是所有传感器的数据直接送给融合中心进行处理，结构如图1所示。分布式结构是融合中心收到的是经过局部处理的数据，结构如图2所示。混合式结构是

基于多源信息融合的无人机感知与规避研究_李耀军

1 引言(Introduction) 未来的无人机将向着实战化、智能化、多能化的方向发展，并可实现与有人驾驶飞机的混合编队。它们能全天候、全空域执行侦察、预警、通信、精确打击、核打击、战斗支援、救援、补给甚至自杀性攻击等多种任务。无人机在现代数字战场中的突出优点和惊人表现，使得各国竞相研制，目前无人机已经大量使用。截止2006年，全球研制无人机的国家有30多个，研制型号有150余种，已有50多个国家的军队装备了140余种型号的无人机。美国是最早研制无人机的国家之一，目前已投入使用的无人机多达75种、近1400架，形成了高、中、低空，远、近距离，战略、战役、战术等各层面搭配的无人机作战网络。以色列在无人机领域仅次于美国，其研制的无人机有17种之多。据悉，从20世纪50年代至今，俄已研制出20多种 * 此项工作得到如下基金资助：国家重点基金，项目批准号：60634030；国家自然科学基金，项目批准号：60702066；教育部新世纪优秀人才项目，项目批准号:NCET-06-0878；航空基金，项目批准号：20090853013，西北工业大学校翱翔之星计划。型号。英、法、德、意等国，在无人机领域虽不像美军那样称雄世界，但也都有一定实力。随着无人机的大量使用，中空、低空、超低空的空域变得越来越“拥挤”，从而给飞行器带来越来越严峻的安全隐患。美军已经发生了数起无人机与直升飞机碰撞事件——虽然美国国防部只公开承认了其中的一次——2004年11月，陆军的l 架“大乌鸦”无人机与1架OH-58D “基奥瓦勇士”直升机在伊拉克上空相撞，所幸没有造成人员伤亡和严重的装备损失。随着无人机在和平时期训练及参与作战中的广泛使用，无人机之间以及无人机对有人飞机造成了直接的威胁，如何避免它们与其他飞机碰撞已经成了一个非常值得关注的问题。虽然美军已经建立起防止无人机与有人飞机碰撞的机制，但还远没有达到安全的程度，正在致力于研究提高无人机飞行安全性的更可靠解决方案，而感知－规避系统[1, 2]可以确保无人机具有与有人机同样的安全性[3-7]。基于多源信息融合的无人机感知与规避研究* 李耀军，潘泉，杨峰，李军伟，朱英西北工业大学自动化学院西安 710072 E-mail: liyaojun@https://www.360docs.net/doc/6112957547.html, 摘要: 无人机和有人飞机安全共享空域是无人机发展的一个关键问题。本文基于多源信息融合对无人机感知与规避做了深入研究。通过多传感器信息融合技术解算并共享无人机与有人飞机的坐标和实时运动状态，利用多模态图像的优势互补，实现昼夜、远距离、高分辨率的目标检测、识别与跟踪，从而提高无人机感知与规避的实时性与可靠性。借鉴有人飞机空中交通警戒与防撞系统的基本工作原理，通过机载计算机计算相关参数，判定闯入飞机对自身安全的威胁程度，并提供预警分析与决策。最后，结合实际情况给出了无人机的规避策略，包括避让方法和协调解脱。关键词: 感知与规避,多源信息融合,多模图像融合,预警分析,规避策略 Multi-source Information Fusion for Sense and Avoidance of UAV * LI Yao-Jun, PAN Quan, YANG Feng, LI Jun-Wei, ZHU Ying School of Automation, Northwestern Polytechnical University, Xi ’an 710072, P.R.China E-mail: liyaojun@https://www.360docs.net/doc/6112957547.html, Abstract: Sharing safety airspace is a key issue for UAV and manned aircraft as the development of UAV. In this paper, UAV airspace obstacles sense was thoroughly studied based on multi-source information fusion. Through multi-sensors information fusion technologies, positions and runtime space state of UAV were computed and shared with manned aircraft. Taking advantage of alternative ascendancy of multi-image was to realize all-time, all-weather, remote and high-resolution of target detecting, identifying and tracking. So the run-time and reliabilities of airspace obstacles sense for UAV was improved greatly. Referring the basically working principle of the manned aircraft air traffic alert and collision avoidance system, we determine the aircraft whether fly into a threat to the safety of their own and provide early warning analysis and decision-making by calculating the relevant parameters. Finally, avoid strategies are given according to the actual situation, including avoidance methods and make way mutually. Key Words: Sense And Avoidance; Multi-source Information Tusion; Multi-mode Image Fusion; Warning Analysis; Avoidance Strategy Proceedings of the 29th Chinese Control Conference July 29-31, 2010, Beijing, China

多源数据融合的交通指数标准化云平台技术

多源数据融合的交通指数标准化云平台技术丘建栋庄立坚周勇段仲渊（深圳市城市交通规划设计研究中心，广东深圳 518021）摘要：交通指数是城市交通治理中最基础、最直观的评估方法。多源数据融合技术，能有效提高交通运行评估的精度。引入互联网实时数据提升指数的空间维度偏差，尤其是偏远区域；引入定点检测技术则有效校核了指数在时间维度的偏差。基于多年的大数据工作实践，首次提出标准化云平台概念，阐述“多源数据接入与处理—软件硬件架构—在线动态发布”等完整的解决方案与实践，通过云平台技术转移，使各城市交通研究者从繁琐的大数据处理和IT无边的海洋中解放出来，轻松拥有自身的大数据分析系统，让更多的精力投注于交通本身的技术和算法创新。关键词：大数据；交通运行指数；标准化；云平台技术 The T echniques for Traffic Index Standardization Cloud Platform Based on Multi-source Data Fusion Qiu Jiandong Zhuang Lijian Zhou yong Duan Zhongyuan (Shenzhen Urban Transport Planning Center,Shenzhen Guangdong518021) Abstract: Traffic index is the most basic and intuitive assessment method of urban traffic management. The technology of multi-source data fusion is an effective way to improve the accuracy of traffic operation evaluation. The introduction of Internet real-time data can reduce the spatial dimension bias of traffic index. Moreover, the introduction of fixed-point detection technology can check the deviation of traffic index in the time dimension effectively. With personal accumulated practice and working experiences of several years in big data, the authors first put forward the concept of standard cloud platform which proposes a complete set of solution and practice, including multi-source data access and processing, software and hardware architecture, online dynamic publishing, etc. Urban traffic researchers can free themselves from the tedious big data processing and the complex and changeable information technology, be able to easily use big data analysis system and pay more attention to the technology and algorithm innovation of transportation Key words: Big Data, Traffic Operation Index, Standardization, Cloud Platform Technology

多源信息融合数字模型

多源信息融合数字模型研究员、博导　岳天祥研究员、博导　刘纪远 (中国科学院地理学与资源研究所,　北京100101) 摘　要:研究结果表明,在目前基础条件下,多源信息融合数字模型的实现需要解决现行数字地面模型和空间插值模型的误差问题、点—面信息有效融合问题、多尺度转换问题和多维GIS面临的理论问题。建立多源信息融合数字模型的基本步骤可归纳为:(a)建立基于曲面论数字模型的基本方程,(b)运用遥感数据反演数字模型的首次近似表达形式,(c)如果有更新信息,重复以上过程,直至理论模型与实际需求完全相符。关键词:曲面论　遥感反演　多源信息融合　数字模型 A Digital Model for Multi-Sources Information Fusion Professor　YUE Tianxiang Professor　LIU Jiyuan (Institute of Geographical Sciences and Natural Resources Research,C AS,Beijing100101) A bstract:Our re search re sult shows that realization of the digital m odel for multi-sourc es information fusion needs to solve problems of e rrors of existing digital te rrain model and spatial inte rpolation model,virtual fusion of point and surface information,information transformation at various scales,and multi-dimension G I S.The basic ste ps of constructing the digital model include,(a)establishing basic equations of the digital model by means of surface the ory,(b)retrie ving first approximate formulation using remote sensing data,(c)if the re are more available information,the ste p above is repeated until requirement is re ache d. Key words:surface the ory,remote se nsing retrie val,information fusion,digital model 1　引言七十年代初,美国研究机构发现,利用计算机技术对多个独立的连续声纳信号进行融合后,可以自动检测出敌方潜艇的位置[1]。这一发现使信息融合作为一门独立的技术首先在军事应用中得到青睐,美国相继研究开发了几十个军事融合系统。进入八十年代,研制出了应用于大型战略系统、海洋监视系统和小型战术系统的第一代信息融合系统,它们包括军用分析系统(TCAC)、多平台多传感器跟踪信息相关处理系统(INCA)、全员分析系统(PAAS)、海军战争状态分析显示系统(TOP)、辅助空中作战命令分析专家系统(DAGR)、空中目标确定和截击武器选择专家系统(TATR)、自动多传感器部队识别系统(AMSUI)和目标获取与武器输送系统(TR-WDS)。九十年代研制的主要数据融合系统包括全源信息分中国科学院知识创新工程项目(No.kzc x2-308-02)

2020多源测试信息融合真题及参考答案

2012—2013学年第一学期期末试卷学号__________ 姓名 __________________ 成绩___________________ 考试日期：2013年1月7日考试科目：《多源测试信息融合》（A卷）注意事项：1、闭卷考试，考试时间120分钟； 2 、请在答题纸和试卷上写明自己的姓名和学号。题目：一、简答题（本题共50分，每小题10分） 1. 简述多源测试系统数据融合的目的和定义。答：目的：对多源知识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，禾I」用信息互补来降低不确定性，以形成对系统环境相对完整一致的理解，从而提高系统智能规划和决策的科学性、反应的快速性和正确性，进而降低决策风险过程。定义：利用计算机技术，对不同传感器按时序获得的观测信息，按照一定的准则加以自动分析、优化和综合，为完成所需的决策和估计任务而进行的信息处理过程。 2. 简述D-S证据理论中，mass函数的定义，什么是焦元和焦元的基？答：（1）基本置信度指派m是2°^[0,1集合的映射，A为2?—子集，记A 2?, 且满足： m（一）二0 \ Z m（A）=1 A 2。 m（A）也称为假设的质量函数或massi数；

(2)若m(A)>0,则称元素A 为证据的焦元；焦元中所包含识别框架中的元素个数称为该焦元的基，记作|A| o ( 4 分) 3. 分布式融合系统常见的融合策略有哪些？(论述其中五个即可得满分) 答：常见的融合策略：“与”融合检测准则、“或”融合检测准则、表决融合检测准则、最大后验概率融合检测准则、 Neyma n-Pearso 融合检测准则、贝叶斯融合检测准则、最小误差概率准则。 4. 举例说明D-S 证据理论中的0信任冲突悖论答：如果识别框架下的多条证据中的一个证据的某一焦元的基本置信度分配为0,且该焦元与同一证据中其它基本置信度指派值不为 0的焦元的交集不是其本身，则无论其它证据对该焦元的基本置信度分配有多大，组合结果中该焦元的基本置信度分配始终为 0。 0.5 A 二{A} 0.0 A 二{A ,} 0.55 A 二{A ,} g(A)二 0.2 A ={A>}, m 2 (A) = 0.9A={A 2 }, m 3 (A)二 0.10 A 二{A 2 } 0.3 A ={A 3 } 0.1 A ={A 3} 0.35 A ={A J 5. 简述分布式融合检测系统二元假设检验问题，并分析二元假设检验结果可能出现的几种可能性。答：在二元假设检验问题中，每个传感器的决策值 ui 为二元值，定义如下： 0,假设H 0 (判定为无目标) 1，假设 H (判定为有目标) 0.55 A ={A 1} m 4 (A)=二 0.10 A ={民}, I 0.35 A 二{A 3} 0.00 A={A} m(A) 5.33 A ={A 2 } o I 0.67 A 二{A 3} U i (i =1,2,…,N)

多源信息融合软件的设计与实现

多源信息融合软件的设计与实现 Company number：【0089WT-8898YT-W8CCB-BUUT-202108】

作为数据级的多源数据融合模型的结构如图1所示。多源数据经过数据清理、数据集成、数据变换，形成有效数据，通过数据处理形成数据挖掘分析等处理工作的有效数据。数据清理是指去除源数据集中的噪声数据和无关数据，处理遗留数据和清洗脏数据，去除数据域的知识背景上的白噪声，考虑时间顺序和数据变化等。主要包括处理噪声数据，处理空值，纠正不一致数据等。数据集成就是将多文件或多数据库运行环境中的异构数据进行合并处理，将多个数据源中的数据结合起来存放在一个一致的数据存储中。数据变换就是将数据变换成统一的适合处理的形式。数据变换主要包括平滑、聚集、属性构造、数据泛化和规范化等内容。 2 多源信息融合软件设计软件架构多源信息融合软件的技术要求是实现多源异构数据向指定关系数据库进行可靠转换。就是按照指定关系数据库的表结构要求，实现多源异构数据的数据导入及格式转换问题。软件的组成框图如图2所示。软件主要包括2个主要模块，多源数据预处理模块和数据导入模块。数据预处理模块主要进行数据清理及格式转换，实现常用的数据（txt、xls、关系数据库等数据）转换为目标数据库支持的数据格式。数据导入实现指定类型数据转换为指定结构数据。