多传感器信息融合层次的划分,对于我们设计融 合系统结构,有效地利用多传感器信息具有重要的指导意义, 多传感器信息融合在不同问题领域采用不同的实现形式,也使得我们难以对大 量涌现的信息问题进行分类描述.一般来说,大多数的融合问题都是针对同一层次 上的信息形式来开展研究的,因此我们根据融合系统所处的信息层次,对信息融合 的方法进行简单的描述. 1.数据层融合 图2.3说明了数据层融合的基本内容,数据层融合通常用于多源图象合成,图 象分析与理解等方面. 浙江大学博士学位论文 图2.3数据层融合 数据层融合对数据传输带宽、数据之间配准精度要求很高。例如在图象分析与 理解中,为了再现立体图象的深度,必须首先识别出相应于物体上的同一点象素. 从信息融合的角度看,由于没有任何办法对多传感器原始数据所包含的特性进行一 致性检验,医此数据层上的合成具有很大的盲目性.因而信息融合原则上不赞成在 数据层上直接进行.但由于图象处理本身的特殊性,才保留了数据层这一带有浓厚 图象处理色彩的融合层次. 2.特征层融合 特征层融合可划分为两大类:目标状态信息融合、目标特性融合。 (1)目标状态信息融合 目标状态信息融合主要应用于多传感器的目标跟踪领域,目标跟踪领域的大量 方法都可以修改移植为多传感器目标跟踪方法.跟踪问题亦有了一整套渐趋成熟的 理论,因此通常能建立起一个严格的数学模型来描述多传感器的融合跟踪过程. 图2.4特征层状态信息融合 图2.4说明了特征层目标状态信息融合的基本内容.融合系统首先对传感器数 据进行预处理以完成数据配准,即通过坐标变换和单位换算,把各传感器输人数据 变换成统一的数据表达形式,在数据配准之后,融合处理主要实现参数关联和状态 估计.常见的是序贯估计技术,其中包括卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波。目前该领 域发展所遇到的核心问题是如何针对复杂的环境建立具有较强的鲁棒性及自适应能 浙江大学博士学位论文 力的目标机动和环境模型,以及如何有效地控制和降低数据关联和递推估计的计算 复杂性。 (2)目标特征融合 特征层目标特性融合就是特征层联合识别,它实质就是模式识别问题.多传感 器系统为识别提供了比单个传感器更多的有关目标的特征信息,增大了特征空间维 数。具体的融合方法仍是模式识别的相应技术,只是在融合前必须先对特征进行关 联处理,把特征矢量分类成有意义的组合,如图2.5所示。 图2.4特征层目标特性融合对目标进行的融合识别,就是基于关联后的联合特征矢量.具体实现技术包括 参量模板法、特征压缩和聚类算法、K阶最近邻、神经网络等,除此之外,基于知 识的推理技术也常试图被应用于特征融合识别,但由于难以抽取环境和目标特征的 先验知识,因而这方面的研究仅仅才开始. 特征层融合无论在理论还是应用上都逐渐趋于成熟,形成了一套针对问题的具 体解决方法.在融合的三个层次中,特征层上的融合可以说是发展最完善的,而且 由于在特征层已建立了一整套的行之有效的特征关联技术,可以保证融合信息的一 致性,所以特征层融合有着良好的应用与发展前景.但由于跟踪和模式识别本身所 存在的困难,也相应牵制着特征层融合的研究和发展的进一步深入. 3.决策层融合 图2.5是一决策层的融合框图,不同类型的传感器观察同一目标,每个传感器 在本地完成处理,其中包括预处理、特征抽取、识别或判决,以建立对所观察目标 的初步结论。然后通过关联处理、决策层融合判决,最终获得联合推断结果. 图2.5决策层融合 浙江大学博士学位论文 决策层融合输出是一个联合决策结果,在理论上这个联合决策应比任何单传感 器决策更精确或更明确,决策层融合所采用的方法有:Bayes理论、B—s证据理论、 模糊集理论及专家系统方法等。