多传感器数据融合技术和应用

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1、现代信号处理技术及应用AdvancedSignalProcessingTechnologyanditsApplicationSept.9,2013课程简介现代信号处理技术及应用多传感器数据融合小波分析课程简介-数据融合数据融合概述数据融合模型数据融合功能模型数据融合结构模型Agent模型课程简介-数据融合分布式检测与数据融合Beyas融合规则Neyman-Pearson融合规则K/N融合规则串行结构融合规则异步传输融合规则带反馈并行融合规则模糊先验概率和代价融合规则融合系统的性能评估课程简介-数据融合数据融

2、合的数学基础数据融合的应用D-S理论Kalman滤波概率数据关联课程简介-小波分析小波分析:WaveletAnalysis（20学时）预备知识连续小波变换离散小波变换小波框架多分辨率分析正交小波变换Mallat算法WA在信号处理中的应用参考资料科学出版社：信息融合（2007）电子工业出版社：多传感器信息融合及其应用（2010）清华大学出版社：多源信息融合（第二版）（2010）相关论文第一章多传感器数据融合概述什么是多传感器数据融合？数据融合的作用？多传感器数据融合的处理对象数据融合源于仿生学人和动物：感官具

3、有不同的度量特征，可测量出不同空间范围内发生的各种物理现象（自适应的复杂的），将各种信息转换为对环境有价值的解释数据融合—信息融合一、数据融合的定义定义1：（llinas&hall）利用计算机技术对按时序获得的若干传感器的观测信息在一定准则下加以自动分析、优化综合以完成所需要的决策和估计任务而进行的信息处理过程相互关系分析：多传感器—基础多源信息—加工对象协调优化和综合处理—核心定义2：（军事领域）是对来自多传感器的数据进行多级别、多方面、多层次的处理，从而产生新的有意义的信息定义3：（综合定义）指对来自不

4、同知识源和传感器采集的数据进行综合处理，从而得出更加准确、可靠的结论融合被多领域频繁应用、滥用，由于所研究内容的广泛性和多样性造成了统一定义较为困难思考：定义的作用？二、数据融合的必要性随着科学技术的发展，传感器的性能得到很大的提高，新型的传感器不断涌现，如复合传感器、生物传感器、纳米传感器等多传感器系统中信息表现形式多源性信息数量的海量异构信息关系的复杂性实时性信息处理的要求远远超出了人脑的综合处理能力军事需求：随着新型武器（精确制导、远程打击等）的出现→战场范围扩大（五维空间）→必须应用多传感器系统：微

5、波、毫米波、电视、红外、激光、电子支援措施（ESM），以及电子情报技术→提供观测数据→优化综合→实现：实时发现目标获取目标状态估计提供火力控制、精确制导、电子对识别目标属性抗、作战模式和辅助决策等作战信息分析行为意图态势评估威胁分析20世纪70年代末，多传感器数据融合迅速发展→成为独立的学科，并在军事、民用领域得到了广泛的应用具有代表性的工作：美国的C3I系统（command,control,communicationandintelligence）目前已经发展至C4I系统（command,control,

6、communication,computerandintelligence）和C4ISR(surveillanceandrecon)云时代和大数据近年来，随着互联网、无线传感网络和物联网等技术的发展，形成了海量数据(massivedata)-大数据(bigdata)，数据融合进入了新的发展阶段大数据通常用来形容所创造的大量非结构化和半结构化数据大数据的特点（4V）数据体量巨大(volume):从TB跃升到PB级别数据类型繁多(variety):包括网络日志、视频、图片、地理位置信息等价值密度低(value)

7、:以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒处理速度快(velocity):1秒定律，与传统的数据处理技术有本质的不同三、数据融合的目标目标基于各传感器分离观测信息，通过对信息的优化组合导出更多的有效信息本质目标利用多传感器共同操作的优势，提高整个传感系统的有效性四、多传感器数据融合系统的优点冗余信息（增强了可靠性）、互补信息（扩展了单传感器的性能）提高了系统的可靠性和鲁棒性扩展了时间或空间的观测范围增强了系统的可信度增强了系统的分辨能力多传感器数据融合与经典信号处理方法的区别本质上，关键

8、在于数据融合所处理的多传感器信息具有更加复杂的形式，而且在不同的信息层上出现，包括数据、特征和决策层五、多传感器数据融合应用领域（一）、军事领域TMD：战区导弹防御系统（theatermissiledefensesystem）C4ISR飞行目标跟踪虚拟战场科索沃虚拟战场战场监测士兵机器人惯性导航惯性导航系统是利用惯性元件来感测航行体的运动加速度，经过积分计算，从而解算出导航参数来确定航行体的位置。惯性导航系统可以