多传感器信息融合技术.研究

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1、第一章引言1．1信息融合概述1．1．1研究背景第一章引言随着现代科学技术在军事领域的广泛应用，现代战争已经突破了传统模式，发展成为陆、海、空、天、电磁五位一体的战争【lJ。在现代战术系统中，依靠单一传感器提供信息已无法满足作战需要，必须运用包括雷达、红外、激光、电子支援措施(ElectronicSupportMeasures，ESM)等在内的多种有源、无源传感器来提供观测信息。这就需要对多数据源获取的信息进行综合处理，实时进行目标发现和优化综合处理来获取目标状态估计、目标属性及目标身份、态势评估、威胁估计等作战信息【2】。多传感器系统具有更

2、强的生存能力，扩展了空间覆盖范围，并能够减少信息的模糊性而得到更精确的估计结果，这些优点都使得多传感器系统的应用越来越重要。然而在多传感器系统中，信息表现的多样性，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实时性，都已大大超出了人脑的信息综合处理能力。因此，从20世纪70年代起，一个新兴的学科——多传感器信息融合(MultisensorDataFusion，MSDF)便迅速地发展起来，并在现代C4，(Command，Control，Communications，Computers，Intelligence)系统中和各种武器平台上

3、以及许多民事领域得到了广泛地应用。1．1．2信息融合的定义目前，信息融合还没有一个统一、精确的定义，这是因为信息融合所研究的内容具有广泛性和多样性。已经给出的信息融合(数据融合)概念的定义都是功能性的【3捌。美国国防部JDL(JointDirectorsofLaboratories)从军事应用的角度将信息融合定义为这样一种过程，即把来自多传感器和信息源的数据和信息加以联合、相关和组合，以获得精确的位置估计和身份估计，以及对战场情况和威胁及其重要程度进行适时的完整评价。这一定义基本上是对信息融合技术所期望达到的功能的描述，包括低层次上的位置和

4、身份估计，以及高层次上的态势评估和威胁估计。电子科技大学硕士学位论文EdwardWaltz和JamesLinas对上述定义进行了补充和修改，用状态估计代替位置估计，并加上了检测功能，从而给出了如下定义：信息融合是一种多层次的、多方面的处理过程，这个过程是对多源数据进行检测、结合、相关、估计和组合以达到精确的状态估计和身份估计，以及完整、及时的态势评估和威胁估计。1．1．3信息融合的基本原理多传感器信息融合其实是人类和其他生物系统中常见的一种基本功能。人类本能地具有将人体各功能器官(眼、耳、鼻、四肢)所探测到的信息(图像、声音、气味、触觉)与

5、先验知识进行综合的能力，以对周围环境和正在发生的事件作出估计。由于人类感官具有不同的度量特性，因而可以测出不同空间范围的各种物理现象，这一过程是复杂的，也是自适应的。多传感器信息融合实际上是对人类综合处理复杂问题的一种功能模拟。在模仿人脑综合处理复杂问题的数据融合系统中，各种传感器获取的信息可能具有不同的特征：时变的或非时变的，实时的或非实时的，快变的或缓变的，模糊的或确定的，精确的或不完整的，可靠的或不可靠的，相互支持的或互补的，也可能是相互矛盾或冲突的。而多传感器信息融合的基本原理也和人脑综合处理信息一样，充分利用多个传感器在空间和时间

6、上的冗余与互补信息按照某种准则来进行组合，以获得对观测环境的一致性解释和描述【lJ。多传感器信息融合的目标是基于各传感器分离观测的信息，通过对信息的优化组合导出更多的有效信息。这是最佳协同作用的结果，它的最终目的是利用多个传感器共同或联合操作的优势，来提高整个系统的性能。多传感器信息融合有三个基本特征：(1)多传感器获取信息，即有多个信息来源；(2)准确有效的融合准则；(3)统一的判决和估计结果。1．2多传感器多目标电子侦察跟踪系统概述1．2．1多传感器多目标电子侦察跟踪系统的功能模型多传感器信息融合跟踪系统中，按融合的功能层次，把数据的融

7、合分为五级，即五个层次，分别是检测级融合、位置级融合、属性级融合、态势估计、威胁估2第一章引言计。其中，第一、二、三级的融合适用于任何多传感器信息融合系统，第四、五级是高层次的融合概念，主要应用于C4，系统。这种分级方法在一定程度上有利于多传感器信息融合技术的研列7。91。如图1．1所示。图1-1信息融合跟踪系统功能框图第一级处理是信号处理级的信息融合，也是一个分布检测问题，属于低级融合，它是经典信号检测理论的直接发展，目前绝大多数多传感器数据融合系统还不存在这一级，仍然保持集中式检测，而不是分布式检测。第二级处理是为了获得目标的位置和速度

8、，它通过综合来自多传感器的位置信息建立目标的航迹和数据库，主要包括数据关联、跟踪、滤波、预测等。由于本课题中的电子侦察跟踪系统采用的是测向交叉定位，因此交叉定位前的数据关联显得尤