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天 津 师 范 大 学 大学生创新创业训练计划项目 开题报告 项目名称：基于多传感器信息融合的家庭智能防误报和防漏报监控系统 项目负责人姓名：李赛超 负责人所在学院：电子与通信工程学院 项目负责人学号：1330310026 项目负责人专业：电子信息科学与技术 项目负责人年级：2013级 指导教师：韩亮 撰写日期：2015年5月1日 目录 一、选题缘由 2 二、研究目的和意义 2 三、国内外研究现状综述 2 四、研究的理论基础 4 五、研究的主要内容、方法、步骤 5 （一）研究内容 5 （二）研究方法 6 （三）研究进度安排 7 六、研究条件和现存问题 8 （一）研究条件 8 （二）现存问题 8 七、研究成果的表现形式 8 八、参考文献 8 一、选题缘由 尽管多传感器信息融合技术已经成功运用于多种领域，但目前在理论上尚未形成统一的框架，而且在智能监控方面的研究还不够充分。因此，利用通信、计算机等技术，将来自多传感器或多源的信息和数据，在一定准则下加以分析和综合，从而应用于物联网的智能监控之中，具有重要的理论和实际应用价值。 三、国内外研究现状综述 传感器是获取信息的重要工具，其作用类似于人类的感知器官。多传感器信息融合(Infomation Fu—sbn)技术是通过多类同构或异构传感器数据进行综合(集成或融合)获得比单一传感器更多的信息，形成比单一信源更可靠、更完全的融合信息。它突破单一传感器信息表达的局限性，避免单一传感器的信息盲区，提高了多源信息处理结果的质量，有利于对事物的判断和决策。在这里，传感器的概念是广义的”l，它是指与环境匹配的各种信息获取系统。同样，融合的概念也是广义的，它包括对各种传感器综合的有用信息的分析、处理、集成和融合等。信息融合是多维信息综合处理的一项新技术，广泛应用于信息获取与处理领域，已成为当前信息领域的一个十分活跃的研究热点。 信息融合有时亦称为数据融合(Data Fusion)。1973年，美国相关研究机构在国防部的资助下，开展了声纳信号的理解系统研究，从那以后，数据融合技术发展十分迅速。到20世纪80年代，初步形成信息融合技术。在这近30年的研究中，信息融合技术得到了飞速发展，已广泛应用于信息与控制的各个领域。近年来，信息融合技术在知识管理领域也引起了极大关注，形成了知识融合的新兴学科。可以看出，信息融合技术的应用已渗透到几乎所有的信息领域，成为现代信息处理的一种通用工具与思维模式”。 通常，多传感器信息综合包括信息集成与融合。信息集成是指把来自多类传感器的信息进行综合统一，它强调的是系统中的不同数据的转换与流动的总体结构。而信息融合则是指在多传感器信息集成过 程中，完成来自不同传感器的信息合并成综合信息的任何一个阶段，它强调的是数据转移与合并中的具体方法与步骤，强调的是执行结果的信息优化，目的是得到高品质的有用信息，最后得到有利于决策的对被感知对象的更加精确的描述。 美国是信息融合技术起步最早，发展最快的国家。美国早在70年代就开始启动信息融合技术的研究。1984年成立了数据融合专家组。1988年美国国防部将融合技术列为90年代重点开发的20项关键技术之一，且列为优先开发的A类。美国国防部下设的美国国防部三军实验室理事联席会(JDL)专门成立了信息融合专家组，负责组织和指导有关信息融合的研究。除美国外，其他西方国家也普遍正视信息融合技术的研究。1998年成立了国际信息融合学会(IsⅢ)，每年举行一次信息融合国际学术会议。促进了信息融合技术的交流与发展，相继取得了一些有重要影响的研究成果。和国外相比，我国在信息融合领域的研究起步较晚，1991年海湾战争结束以后，信息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信息融合的理论、系统框架和融合算法开展了大量研究，但基本上处于理论研究的层次上，在工程化、实用化方面尚未取得有成效的突破，有许多关键技术问题尚待解决，在工程应用领域，需要开发出有重要应用价值的实用系统。 四、研究的理论基础 五、研究的主要内容、方法、步骤（研究计划） （一）研究内容 （二）研究方法 1.卡尔曼滤波（） KF分为分散卡尔曼滤波(DKF)和扩展卡尔曼滤波(EKF)。DKF可实现多传感器数据融合完全分散化，其优点是，单个传感器节点失效不会导致整个系统失效。而EKF的优点是，可有效克服数据处理不稳定性或系统模型线性程度的误差对融合过程产生的影响。 2.人工神经网络法 神经网络多传感器信息融合的实现，分三个重要步骤：根据智能系统要求及传感器信息融合的形