多传感器数据融合技术及应用.ppt

目标评估：融合目标的位置、速度、身份等参数，以达到对这些参数的精确表达，主要包括数据配准、跟踪和数据关联、辨识（以航迹辨识为例）态势评估：检测当前的环境推断出检测目标与事件之间的关系，以判断出检测目标的意图01（ex：ATMS+D-S，意图逻辑）02威胁估计：结合当前的态势判断敌方的威胁和敌我双方的攻击能力等。（应该同时考虑当前的政治环境和对敌策略等因素，较为困难）01人机接口、数据库01总过程评估监视系统的性能，辨别改善性能所需要的数据，进行传感器资源的合理配置01二、White的三级数据融合模型该模型为我国学者研究数据融合的基本出发点：01一级：数据校准、关联（概率数据关联）、跟踪和识别（辨识）02二级：态势评估03三级：威胁估计04三、数据融合功能模型（五级）检测判决融合低级融合，经典信号处理的直接发展，适用于任何多传感器数据融合系统位置融合属性融合（目标识别）态势评估威胁估计和（3）为多传感器数据融合的最重要两级；（4）和（5）为决策级融合，是C4ISR的核心，适用于军事领域是信号级的数据融合，为一分布式检测问题根据所选择的检测准则形成最优门限，以产生最终检测输出传感器向融合中心传送经过某种处理的检测和背景杂波统计量，后在融合中心直接进行分布式恒虚警检测检测判决融合（一级处理）根据时间和空间、以及传感器类型分选和归并数据，控制进入第二级处理的信息量控制融合的数据收集，包括传感器的选择、任务分配（通过预测目标位置）、工作状态优选和监视Ex：计算传感器的指向角，规划观测等预滤波采集管理位置融合（二级处理）包括数据的校准、跟踪、预测、滤波和关联，综合传感器的位置信息，以获取目标的位置和速度（动态特性、属性信息），建立对象轨迹（航迹）数据库（3）属性融合（三级处理）组合来自多个传感器的属性信息，获取目标（身份）的联合估计（4）态势的提取与评估（第四级）态势的提取：从不完整的数据建立一般化的态势表示（实现战场解释）评估：通过战场环境的正确分析和表达，进行背景分析、多级推理给出意图、告警、规划与结论，对前三级处理的结果予以合理解释威胁估计（第五级）估计敌方杀伤力和危险性，估计我方薄弱环节，并对敌方的意图进行提示和警告辅助功能DBM+人机接口与评估计算如何将数据融合功能模型从特殊推广至一般领域？第二节数据融合的结构模型分类检测级融合的结构模型位置级融合的结构模型基于MAS的融合结构模型传感器自组织网络结构模型属性级融合的结构模型向融合中心传输检测以及背景杂波统计量（图）分散式：不需要全局推理，各传感器观测共同对象，在优化某种目标函数的同时获取局部判决并行：串行：树状：信息传递流程是从叶结点→根结点带反馈并行全局判决结果分别反馈到各局部传感器作为下一时刻局部决策的输入（先验信息），以改善局部判决的质量获取目标的动态属性，建立对象的动态数据库位置融合的结构模型分为：集中式、分布式、混合式和多级式集中式将传感器数据→融合中心，在融合中心进行数据对准、相关、互联、滤波、预测和综合优点：信息损失量最小缺点：数据互联较困难、系统需具备大容量、计算负担重位置融合结构模型—集中式分布式（自主式或分级式）多传感器先产生其局部多目标跟踪航迹，然后在融合中心产生航迹关联与融合，形成全局估计应用于C4ISR系统不仅具有局部独立跟踪能力，而且还具有全局监视和评估特征的能力毒品检测气敏、红外、微波火灾监测烟雾传感器、二氧化碳传感器瓦斯监测远程医疗X射线、核磁共振、超声波→肿瘤定位智能材料飞机机翼（有限元分析→表面应力计算）微机械手（压电陶瓷制备→温度发生形变：温度控制）刹车系统环境污染现状大气污染监测环境水污染监测检测指标水质建模、水质综合评判汽车尾气排放检测6、智能交通在雷达网的监视、引导和管理下进行工作，多雷达融合，通过二次雷达识别各种类型的飞机、确定民航机航班号、飞行状态，且与一次雷达进行配对空中交通：空中交通管制系统监视和控制设备：修正航线偏离、防止飞机相撞，并调度飞机流量；通信设备、调度人员城市交通：摄像、航拍、地感线圈、微波、雷达、地磁传感器、视频、FCD轨道交通导航设备：国防科技大学自主研制的红旗HQ3无人车7月14日首次完成了从长沙到武汉286公里的高速全程无人驾驶实验，创造了我国自主研制的无人车在复杂交通状况下自主驾驶的新纪录，标志着我国无人车在复杂环境识别、智能行为决策和控制等方面实现了新的技术突破，达到世界先进水平实验中，无人车自主超车67次，途遇复杂天气，部分路段有雾，在咸