多传感器信息融合技术研究

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1、基于多传感器融合新技术研究摘要：多传感器信息融合，是对多种信息的获取、表示及其内在联系进行综合处理和优化的技术。而且信息融合技术已经广泛应用于电子信息学、自动化控制等领域。单一传感器只能获得环境或被测对象的部分信息段，而多传感器信息经过融合后能够完善地、准确地反映环境的特征。关键词：多传感器；信息融合；综合处理1引言随着传感器技术、数据处理技术、计算机网络通讯技术、人工智能技术以及并行计算的软硬件技术的发展，多传感器信息融合技术已受到了广泛关注。我国从20世纪90年代也开始了多传感器信息融合技术的研究和开发工作，并在工程上开展了多传感器识别、定位等同类信息融合的应用系统的开发。而且随

2、着科学技术的进步，多传感器信息融合至今已形成和发展成为一门信息综合处理的专门技术。2多传感器信息融合基本原理多传感器信息融合的基本原理就像人脑综合处理信息的过程一样，将各种传感器在空间和时间上的互补与冗余信息依据某种优化准则组合起来，产生对观测环境的一致性解释和描述。这个过程中充分地利用多个传感器资源，通过对各种传感器及其观测信息进行合理支配与使用。而信息融合的目标则是基于各传感器的分离观测信息，通过对信息的优化组合导出更多有效信息。最终目的是利用多个传感器共同或联合操作的优势，来提高整个传感器系统的有效性。3通用体系结构在信息融合处理过程中，根据对数据处理方法的不同，信息融合系统的

3、体系结构有三种：分布式、集中式和混合式。（1）分布式：先对每个传感器对获得的原始数据进行局部处理，然后将结果送入融合中心进行融合来获得最终的决策。分布式对通信带宽的需求低、计算速度快、可靠性和延续性好，但跟踪的精度却远没有集中式高。（2）集中式：集中式将各传感器获得的原始数据直接送至中央处理器进行融合处理，可以实现实时融合，其数据处理的精度高，算法灵活，缺点是对处理器的要求高，可靠性较低，数据量大，故难于实现。（3）混合式：大多情况是把上述二者进行不同的组合，形成一种混合式结构。它保留了上述两类系统的优点，但在通信和计算上要付出较昂贵的代价。但是，此类系统也有上述两类系统难以比拟的优

4、势，在实际场合往往采用此类结构。4多传感器信息融合的几种方法4.1卡尔曼滤波(KF)KF分为分散卡尔曼滤波(DKF)和扩展卡尔曼滤波(EKF)。DKF可实现多传感器数据融合完全分散化，其优点是，单个传感器节点失效不会导致整个系统失效。而EKF的优点是，可有效克服数据处理不稳定性或系统模型线性程度的误差对融合过程产生的影响。KF用于测量模型的统计特性，递推决定统计意义下最优融合数据合计。如果系统具有线性动力学模型，且系统噪声和传感器噪声可用高斯分布的白噪声模型来表示，则KF为融合数据提供惟一的统计意义下的最优估计，它的递推特性使系统数据处理不需大量的存储和计算。4.2人工神经网络法这种

5、方法通过模仿人脑的结构和工作原理，设计和建立相应的机器和模型并完成一定的智能任务。神经网络根据当前系统所接收到的样本的相似性，确定分类标准。这种确定方法主要表现在网络权值分布上，同时可采用神经网络特定的学习算法来获取知识，得到不确定性推理机制。4.3D-S推理假设F为所有可能证据所构成的有限集，Ai为集合F中的某个元素(证据)。引入信任函数B(f)∈[0，1]，它表示每个证据的信任程度：，。引入基础概率分配函数m(f)∈[0，1]，满足和，与之相对应的信任函数：其中信任度最大的即为信息融合过程最终判定的环境特征。D-S证据推理优点：算法确定后，无论是静态还是时变的动态证据组合，其具体

6、的证据组合算法都有一共同的算法结构。其缺点：当对象或环境的识别特征数增加时，证据组合的计算量会以指数速度增长。5多传感器信息融合技术的应用多传感器信息融合技术的应用领域大致分为军事应用和民事应用两大类。军事应用是多传感器信息融合技术诞生的源泉，具体应用包括海洋监视系统和军事防御系统。在民事应用领域，主要用于机器人、智能制造、无损检测、环境监测、医疗诊断等领域。6多传感器信息融合技术的不足信息融合作为一门新兴的学科，目前尚存在以下的问题：(1)未形成基本的理论框架和广义融合的算法。目前，绝大多数的融合研究皆是针对特定的应用领域的特定问题展开的。即根据问题的种类，各自建立直观的融合准则，

7、形成“最佳”融合方案，未形成完整的理论框架和融合模型，使得融合系统的设计具有一定的盲目性。(2)关联的二义性。在一个多传感器的系统中，每一种传感器所提供的数据不可避免地受环境状态和传感器本身特性的制约，因而不同的传感器对环境中同一特征所测的数据有时彼此差别很大甚至是矛盾的。(3)信息融合方法与融合系统实施存在的问题。目前大多数信息融合是经一种简单的方法合成信息的，并未充分有效地利用多传感器所提供的冗余信息，融合方法研究还处于初步阶段。。7多传感器信息融合技