多传感器数据融合性能评估方法

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1、多传感器数据融合性能评估方法姓名：李素学号：2015223045139课程名称：空管信息处理基础指导老师：王运峰2016年1月15日目录1目的意义12研究现状13数据融合系统的性能评估方法13.1性能评估指标13.2融合性能指标23.3融合性能评估的综合评价33.3.1指标相对隶属度矩阵33.3.2指标权重43.3.3综合评价步骤54总结61目的意义近数十年来，多传感器数据融合在理论研究和实际应用方面取得了长足进展，但是，目前对融合系统的性能评估研究并不多，性能评估是研究多目标跟踪系统非常重要的手段。利用综合性能评估不仅可以分析在一定环境下系统所能达到的性能

2、，从而选择最优的设计方案，而且还可以反过来设计和确定满足系统性能要求的系统参数，也就是辅助系统设计。研究多传感器数据融合的性能评估对于跟踪算法的参数优化，跟踪系统的功能设计与优化，乃至于精确信息感知都具有十分重要的意义。2研究现状目前有关融合算法的研究很多，但是，对数据融合算法进行性能测试与评估的研究却不多见，并且，也没有形成一个普遍公认的评估标准。有关多传感器数据融合方法的研究已经比较成熟，但如何对这些形形色色的算法所构成的融合系统性能进行评估的研究却一直处于探索阶段，相关研究成果并不多见。3数据融合系统的性能评估方法一般进行评估时，通常要建立评估模型、评

3、价指标体系和评价准则，采用分析法或仿真法对算法和系统性能进行评估。实际上，融合算法的评估方法，也就是计算各个评估指标的方法。一、常规的仿真比较法，即你定输入数据或实测数据进行仿真，比较优劣（误差指标）和置信度概率，如：1)采用MonteCarlo仿真，可对整个系统进行数值评估和确认；2)采用实时仿真，连接模拟数据或记录数据时能够展示融合结果；3)建立效能评估模型，曹勇基于效能的评估方法等。二、专家打分、模糊测度准则评判，多用于目标识别。对航迹，用目标位置的均方误差来分析，对属性和类型，用综合正确概率评价。对结果的分析评估，多采用Matlab工具，还可以用Pe

4、tri网的性能来分析数据融合系统的性能。目前，最为广泛的是开展了基于仿真的数据融合系统性能评估方法的研究。3.1性能评估指标评价指标体系是融合系统性能评价的基础，它是否合理，完整，可测，无冗余，直接关系到最后的评价结果。数据融合系统评价指标的选择不仅要遵6循针对性，可测性，客观性，独立性等基本原则，而且必须反映现代战争对指挥自动化系统的需求。评估需要基于一定的标准，因此建立一组评估指标，对于评估融合跟踪系统和算法是必不可少的。一般对于数据融合系统性能表征有以下四个方面：1)尺度参数，用来直接定义数据融合系统和各组成部分（传感器、数据处理器、通信信道等）元素所

5、具有的性质和特征。他们直接描述系统的行为或结构，并且可以作为一些典型的可测量指标值（如带宽、误码率、物理维数等）来考虑；2)性能度量（MOP），用以描述系统重要行为属性的测量，通常与若干尺度参数有关，并以单变量形式对某个有意义的操作性能度量进行量化；3)效能度量（MOE），用于描述数据融合系统的功能发挥程度，如目标漏检率、目标指示率等都是典型的效能度量；4)兵力效能度量（MOFE），是四类测量中最高级的测量，它对整个军事力量（包括数据融合系统）完成其任务的能力进化量。典型的MOFE包括资源损耗的速度和比例、交战结果以及这些变量的变化情况。3.2融合性能指标很

6、多文献试图从航迹分类的角度探讨跟踪性能评估中数据关联、跟踪纯度、状态估计精度和滤波协方差可靠性内容的评估方法。虽然对其进行了描述，但很多都并未有达成共识的具体计算公式。一级指标：1)一般对于一个融合跟踪系统，系统检测率和虚警率是评估其性能的重要指标。还有虚假航迹数、丢失航迹数和遗漏航迹数、系统平均错误航迹数、系统平均遗漏航迹数、系统错误航迹率、平均航迹形成时间、平均航迹维持时间、误跟踪率等性能评估指标。2)对于跟踪起始、维持和终结部分，有航迹起始时间、航迹维持时间等指标；3)对于航迹相关与融合，有正确关联率、漏相关率、错误关联率、正确分离率、航迹综合相关度、

7、航迹精度和航迹状态估计偏差等指标。二级指标，二级指标由一级指标按一定规则构造成，如航迹相关性能、跟踪精度性能、实时跟踪性能等等，都可由数个一级指标综合评定。对于位置级目标跟踪融合系统，性能评估主要是针对尺度性能度量。多传感6器输入信息为航迹的三维方向、时间、速度、方位角、高低角等，输出信息包括一次航迹和最终融合航迹的三维方位、时间、方位角等。根据融合跟踪系统的基本结构，性能评估指标方面可以从以下三个部分进行考虑和提取：1)航迹起始及航迹辨识；2)航迹关联及数据融合；3)目标运动状态及精度质量。结构方面则主要从两部分进行：1)前的一次航迹；2)融合后的二次航迹

8、；3.3融合性能评估的综合评价系统评价是一个从多要素