图1是多传感器 信息融合的示意图,传 感器之间的冗余信息增强了系统的可靠性,多传感器之间的互补信息扩展了单个传感器的性 一般而言,多传感器融合系统具有以下优点:一是提高系统的可靠性和鲁棒性,二是扩展时间上和空间上的观测范围,三是增强数据的可信任度,四是增强系统的分辨能力。 多传感器信息融合的层次问题在此,主要介绍普遍为学者所接受的3层融合结构,即数据层、特征层和决策层。 据层融合见图2,首先将全部传感器的观测数据融合,然后从融合的数据中提取特征向量,并进行判断识别。这便要求传感器是同质的,如果多个传感器是异质的, 那么数据只 能在特征层或决策层进行融合。数据层融合不存在数据丢失的问题,得到的结果也是最准确 的,但对系统通信带宽的要求很高。 特征层融合见图3,每种传感器提供从观测数据中提取有代表性的特征,这些特征融合成单 一的特征向量,然后运用模式识别的方法进行处理。这种方法对通信带宽的要求很低,但由 于数据的丢失使其准确性有所下降。 决策层融合是指在每个传感器对目标做出识别后,将多个传感器的识别结果进行融合(见图 4)。由于对传感器的数据进行了浓缩,这种方法产生的结果相对而言最不准确,但它对通 信宽带的要求最低。 对于多传感器融合系统特定的工程应用,应综合考虑传感器的性能、系统的计算能力、通信 宽带、期望的准确率以及资金能力等因素,以确定哪种层次是最优的。另外,在一个系统中, 也可能同时在不同的融合层次上进行融合。 多传感器信息融合的主要方法国内外多传感器信息融合的方法主要有:概率论方法、D-S证据推理、模糊集合理论、神 经网络方法。 3.1 概率论方法 率论方法较早应用于信息的融合。这种方法首先对各种传感器信息作相容性分析,删除可信度很低的错误信息,在假设已知相应的先验概率的前提下,对有用的信息 进行贝叶斯 估计,以求得最优的融合信息。H.Pan等认为,贝叶斯方法的优点是简洁,易于处理相 关事件;缺点是不能区分不知道与不确定的信息,而且要求处 理的对象相关。特别是在实 际应用中很难知道先验概率,当假设的先验概率与实际矛盾时,推理的结果会很差,在处理 多重假设和多重条件时会显得相当的复杂。 3.2 证据理论 据理论是对概率论的扩展,依据信任函数运算,解决了一般的不确定问题。它能融合不同层次上的属性信息,能区分不确定性信息与未知性信息,还能较好地解决报 告冲突,容 错能力强,但是证据理论也存在着不足,即证据冲突的情况下,D-S证据组合将无法进行 或组合结果与实际不相符合。 3.3 模糊集方法 该方法是用某种模型,系统地反映数据融合过程的不确定性,并通过模糊推理来完成数据融 3.4神经网络算法 神经网络算法是在现代神经生物学和认知科学对人类信息处理研究成果的基础上提出的,它 具有良好的容错性、层次性、可塑性、自适应性、联想记忆和并行处理能力。 多传感器信息融合技术存在的问题信息融合作为一门新兴的学科,目前尚存在以下问题: (1)未形成基本的理论框架和广义融合算法。目前,绝大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,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,这就造成关联的二义性。如何降低关联的二义性是信息融合研究必 须解决的问题。 信息融合方法与融合系统实施存在问题。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,而且目前很多研究工作是基础研究和仿真工作。因此,信息融合系统的设计实施还 存在许多实际问题:传感器动态测量误差模型的建立、传感器系统 优化、复杂动态环境下 系统实时性、大型知识库的建立与管理,与其他领域的很多新技术的“嫁接和融合”,如人工 智能技术、神经网络计算、虚拟实现技术等。 多传感器信息融合技术研究方向展望(1)确立具有普遍意义的信息融合模型标准和系统结构标准。目前已有的信息融合模型大 都脱胎于军事应用领域,具有较浓重的军事应用色彩,而且对系统的融合层次架构存在着不 同的看法,因此需要确立较为统一的标准,以方便相互交流。 (2)将信息融合技术应用到更广泛的新领域。虽然信息融合已经从军事领域扩展到民用领 域,但是它涉及的领域还有扩展的余地,比如说智能建筑系统集成等。 (3)改进融合算法以进一步提高融合系统的性能。目前,将模糊逻辑、神经网络、遗传算 法等计算智能技术有机地结合起来,已经成为一个重要的发展趋势。各种算法按照优势互补 原则相互结合,以克服单独使用一种算法所存在的不足。 (4)开发相应的软件和硬件,以满足具有大量数据且计算复杂的多传感器融合的要求。 结语多传感信息融合技术方兴未艾,几乎一切信息处理方法都可以应用于信息融合系统,随着科 学技术的发展,特别是人工智能、神经网络等理论和技术的进步,新的和更有效的信息融合 方法将不断推出并取得更加广泛的应用。 参考文献 YangDongyong Multisensordata itsapplication industrialco ntrol SICE2000[J].Iizuka,2000:215-220. 李树涛.多传感器信息融合及其应用综述[J].控制与决策,2001, 16(5):518-522. 刘宁宁,田捷,胡志刚,等.基于神经网络的纹理和灰度信息融合方法[J].软件学报,1999,10(6):575-579. FuzzyEvidential Reason ing Approach TargetIdentity MultisensorEnvironments[J].Optic al Engineering,1997,36(3):669-683. 仇国芳,李怀祖.模糊性偏序关系上的信息融合[J].工程数学学报,2002,19(1):37-45. 康耀红.数据融合理论与应用[M].西安:西安电子科技大学出版社,1997.(责任编辑:胡建平)多传感器信息融合文章编号:1005-6033(2006)19-0212- 02 收稿日期:2006-04-04摘