多传感器多传感器数据融合技术数据融合技术多传感器多传感器数据融合技术数据融合技术1.1.引言引言2.2.基本原理、融合过程及关键技术基本原理、融合过程及关键技术3.3.数据融合系统的结构及功能模型数据融合系统的结构及功能模型4.4.数据融合方法数据融合方法5.5.应用应用6.6.研究方向和存在问题研究方向和存在问题11、引言、引言11、引言、引言1.11.1定义定义数据融合，是多元信息综合处理的一项新技术,它有多种译名,如多传感器相关、多源相关、多传感器融合、信息融合等。数据融合从20世纪70年代末被提出，多年来“融合”一词几乎无限制地被众多领域所引用。数据融合比较确切的定义可概括为:充分利用不同的时间和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的准则下加以自动分析、综合、支配和使用,获得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个组成部分更优越的性能。1.11.1定义定义数据融合，是多元信息综合处理的一项新技术,它有多种译名,如多传感器相关、多源相关、多传感器融合、信息融合等。数据融合从20世纪70年代末被提出，多年来“融合”一词几乎无限制地被众多领域所引用。数据融合比较确切的定义可概括为:充分利用不同的时间和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的准则下加以自动分析、综合、支配和使用,获得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个组成部分更优越的性能。1.2内容1.数据关联:确定从多传感器来的数据是否反映同一个目标。2.多传感器ID/轨迹估计:假设从多源来的报告反映的是同一目标,对这些数据进行综合以改进对该目标的估计,或是改进对整个当前/未来情况的估计。3.采集管理:给定传感器环境的一种认识状态,通过分配多个信息捕获和处理源,以最大限度地发挥其性能,从而使其操作成本降到最低。简言之,传感器的数据融合功能主要包括多传感器的目标探测、数据关联、跟踪与识别、情况评估和预测。1.2内容1.数据关联:确定从多传感器来的数据是否反映同一个目标。2.多传感器ID/轨迹估计:假设从多源来的报告反映的是同一目标,对这些数据进行综合以改进对该目标的估计,或是改进对整个当前/未来情况的估计。3.采集管理:给定传感器环境的一种认识状态,通过分配多个信息捕获和处理源,以最大限度地发挥其性能,从而使其操作成本降到最低。简言之,传感器的数据融合功能主要包括多传感器的目标探测、数据关联、跟踪与识别、情况评估和预测。1.31.3特点特点1.生存能力强；2.扩展了空间覆盖范围；3.扩展了时间的覆盖范围；4.提高了可信度；5.降低了信息的模糊度；6.改进了探测性能；7.提高了空间分辨率；8.增加了测量维数；1.31.3特点特点1.生存能力强；2.扩展了空间覆盖范围；3.扩展了时间的覆盖范围；4.提高了可信度；5.降低了信息的模糊度；6.改进了探测性能；7.提高了空间分辨率；8.增加了测量维数；2、基本原理、融合过程及关键技术2、基本原理、融合过程及关键技术2.12.1基本原理基本原理多传感器数据融合就像人脑综合处理信息一样多传感器数据融合就像人脑综合处理信息一样,,其基本其基本原理就是充分利用多传感器资源，通过对这些传感器及观测原理就是充分利用多传感器资源，通过对这些传感器及观测信息的合理支配和使用，把多传感器在空间或时间上的冗余信息的合理支配和使用，把多传感器在空间或时间上的冗余或互补信息依据某种准则进行组合，以获得被测对象的一致或互补信息依据某种准则进行组合，以获得被测对象的一致性解释或描述。性解释或描述。数据融合的目的是通过数据信息组合而不是出现在输入数据融合的目的是通过数据信息组合而不是出现在输入数据中的任何个别信息，推导出更多的信息，得到最佳协同数据中的任何个别信息，推导出更多的信息，得到最佳协同作用的结果。也就是利用多个传感器共同或联合操作的优势，作用的结果。也就是利用多个传感器共同或联合操作的优势，提高传感器系统的有效性，消除单个或少量传感器的局限性。提高传感器系统的有效性，消除单个或少量传感器的局限性。在多传感器...
