多传感器数据融合目标识别算法综述_徐小琴

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1、第卷,增刊红外与激光工程年月·多传感器数据融合目标识别算法综述徐小琴北京跟,踪与通信技术研究所北京摘要多传感器数据融合作为一种特殊的数据处理手段在目标识别领域得到了较大的重视和发展在介绍多传感器数据融合,,目标识别基本原理及其算法理论依据基础上从概念分类方面对目前多传感器数据融合目标识别算法进行了全面综述,包括参数分类算法、基于认识模型的算法、物理模型算法及多类算法综合,,列举了,识别法等说明了各算法特点及对其的进一步改进目前国内外一些已经发表的重要算法为下一步多传感器融合目标识别研究提供了一定的理论依据关键词多传感器数据融合目标识别证据理论推理算法中图分类号仰文献标识

2、码文章编号一增一一一砌助,,一一一,,·明一知,,,五,,一·引言,,,。众所周知在高科技信息对抗环境下各种监测设备功能不断增加检测到的信息复杂多变且日益增多、,,另一方面由于各种隐身干扰和欺骗等反对抗技术的应用人为干扰的加重对独立单波段目标识别己提出了严峻的挑战,仅依靠单一传感器难以保证目标识别系统高性能稳定工作,这就使得多传感器数据融合作为一种特殊的数据处理手段在目标识别领域引起了世界各国的重视。收挤日用场刁冬作者,介徐小琴《,女,四川德阳人,硕士,主要从事光学工程及光电设备等方面的研究©1994-2010ChinaAcademicJournalElectronic

3、PublishingHouse.Allrightsreserved.http://www.cnki.net红外与激光工租光电信息处理技术第卷在对目标进行识别时,单个传感器提取的特征往往,不因其自身的探测特点不能获得对目标的完全描述,,,能充分利用与目标有关的信息影响了特征集的有效性和可靠性使得目标识别系统的性能不理想而利用、,,,多个传感器提取独立互补的特征向量采取综合处理的技术途径可获得对目标较为完全的描述从而有,。’利于提高识别的正确概率降低错误概率利用多种类传感器进行目标综合识别具有以下主要优点、,,拓展了识别系统的时间空间扭盖范围提高了识别系统的生存能力可发挥各

4、传感器的优点取长补,短以提高目标识别率多传感器抗干扰的性能大大优于单个传感器能够降低或消除非目标物体的欺骗和干扰,、可改善识别系统稳定性大大提高识别结果的有效性可靠性及容错性多传感数据胜合目标识别原理及其算法理论墓础多传感致据胜合目标识别旅理多传感。,器数据融合目标识别原理框图如图所示单个传感器先度量和处理待识别目标的属性对接,,然收到的目标信息进行采集和预处理得到表示观测数据的特征向量后进行特征提取和选择并将其结果作,,为识别基础继而对单个传感器的目标进行分类识别和后续处理再将多个传感器提供的关于目标身份的信息进行综合,、处理即进行数据对准与关联产生比系统中任一单传感

5、器更有效更精确的身份估计和分类判,。决最终稳定有效地给出目标的识别结果图多传感器数据融合目标识别原理框图一田飞传,呵呼,,,按信息抽象程度从输入信息的形式来看多传感器数据融合可分为三种结构层次数据层融合特征层融合和决策层融合。,。数据层融合是对每个传感器的观测数据进行特征抽取属于低层次的融合将所有特征参数。,。融合后得到关于目标的一个融合的特征向量数据级融合处理的数据量大代价高并且受传感器稳定性的,,。影响数据级融合很难获得稳定一致的综合信息具有较大的局限性。,特征层融合属于中层融合首先对单传感器数据进行特征抽取得到一个特征向量再对各组,特征信息进行融合该层次兼容了数据

6、层融合及决策层融合的优缺点具有较大的应用范围。各传感器的数据通,决策层融合高层次的数据融合过各自独立预处理并对目标属性进行独,,,获得整体一致的决策结果,有较,立决策得出一个独立的身份判定然后进行融合好的容错性另外决,,。策级融合对原始传感信息无特殊要求可使用异质传感器适应范围广多传感教据胜合识别算法的理论依据多传感器数据融算法主要是基于以下几种理论,判断或检测理论是通过把被测对象的测量值与被选假设进行比较以确定哪个假设能最佳地描述观测值如理论就是用测量值的概率描述和先验概率来计算每个假设的概率值。©1994-2010ChinaAcademicJournalElectr

7、onicPublishingHouse.Allrightsreserved.http://www.cnki.net增刊徐小琴多传感器数据触合目标识别算法蛛述。,估计理论需要与该参量相关的多个观测变量的测量值来实现估计据概率理论采用几种最优化准则来实现估计如观测残差的平方和最小法、加权的最小平方法和似然函数极大法等。关联理论对所有的测量值的相关性进行度量,在相关的基础上把测值按数据源分成若干集,,。合可将来自多传感器的数据源的测量值按来源不同分成不同的集合实现关联处理多传感器信息胜合目标识别算法种类,并没有完全统,多传感器数据融合目标识别涉