2015信息融合概述.ppt

* JDL: Joint Directors of Laboratories, 实验室理事联合会————隶属于美国三军组织 * 参照杨露菁《多源信息融合理论与应用》 5-7 * * * * * JDL 模型 1984 年，美国国防部成立了数据融合联合指挥实验室，该实验室提出了他们的JDL 模型，经过逐步改进和推广使用，该模型已成为美国国防信息融合系统的一种实际标准。JDL模型把数据融合分为3 级：第1 级为目标优化、定位和识别目标；第2 级处理为态势评估，根据第 1 级处理提供的信息构建态势图；第3 级处理为威胁评估，根据可能采取的行动来解释第2 级处理结果,并分析采取各种行动的优缺点. 过程优化实际是一个反复过程，可以称为第4 级，它在整个融合过程中监控系统性能，识别增加潜在的信息源，以及传感器的最优部署。其他的辅助支持系统包括数据管理系统存储和检索预处理数据和人机界面等。 * * * * * * * * * * * * * * 主讲内容及教学计划 信息融合概述（2课时） 多源检测融合原理（4课时） 不确定推理（6课时） 分布式检测与融合（4课时） 集中式检测与融合（4课时） 多传感器目标识别与融合模型（4课时） 应用实例（4课时） 复习(2课时) * Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 1.2 信息融合定义 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适时完整的评价。 JDL(美国三军组织实验室理事联合会)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，为完成所需任务（目的）的估计和决策而进行的信息处理过程。 一般定义： * Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 1.4 信息融合的分类 假设检验型 滤波跟踪型 人工智能 按融合技术分类 模式识别型 聚类分析型 基于专家系统的 基于人工神经网络 以生物为基础 * Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 硬判决 软判决 按融合判决方式 同类传感器 异类传感器 按传感器组合方式 1.4 信息融合的分类 * Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 集中式 分布式 按信息融合结构模型 检测融合 估计融合 按融合的目的 属性融合 1.4 信息融合的分类 * Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 增加系统的生存能力 扩展空间和时间覆盖范围 提高可信度 降低信息的模糊度 1.5 信息融合的优点 改善探测性能 提高空间分辨率 增加测量空间的维数 * Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 3 数据融合系统模型与处理结构 3.1 JDL数据融合模型-从军事应用的角度 数据源 人机接口 数 据 预处理 一级处理 目标评估 二级处理 态势评估 三级处理 影响评估 四级处理 过程评估 数据库管理系统 支持数据库 融合数据库 * Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 3.1 JDL数据融合功能模型（实际应用标准） 数据配准、数据关联、目标位置和运动学、属性参数、身份估计