數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)形式解析PPT課件

1、1主要內(nèi)容 1、數(shù)據(jù)融合的主要結(jié)構(gòu) 2、數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)的功能模型 3、數(shù)據(jù)融合的層次 4、數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)的構(gòu)成第1頁/共58頁22.1 數(shù)據(jù)融合的主要結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)的主要結(jié)構(gòu)形式 1、集中式融合系統(tǒng) 2、無反饋的分布式融合系統(tǒng) 3、有反饋的分布式融合系統(tǒng) 4、有反饋的全并行融合系統(tǒng)第2頁/共58頁31 1、集中式融合系統(tǒng)、集中式融合系統(tǒng)第3頁/共58頁4主要特點(diǎn) 特點(diǎn)：可利用所有傳感器的全部信息進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)、速度估計(jì)和預(yù)測值計(jì)算。 主要優(yōu)點(diǎn)：利用全部信息，系統(tǒng)的信息損失小，性能好，目標(biāo)的狀態(tài)、速度估計(jì)是最佳估計(jì)。 不足：把所有的原始信息全部送給處理中心，通信開銷太大，融合中心計(jì)算機(jī)的存儲容量要大

2、。對計(jì)算機(jī)要求高及數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)困難。第4頁/共58頁52 2、無反饋的分布式融合系統(tǒng)、無反饋的分布式融合系統(tǒng)第5頁/共58頁6主要特點(diǎn) 每個(gè)傳感器都要進(jìn)行濾波，稱為局部濾波。 送給融合中心的數(shù)據(jù)是當(dāng)前的狀態(tài)估計(jì)，融合中心利用各個(gè)傳感器所提供的局部估計(jì)進(jìn)行融合，最后給出融合結(jié)果，即全局估計(jì)。 分布式融合系統(tǒng)所要求的通信開銷小，融合中心計(jì)算機(jī)所需的存儲容量小，且其融合速度快，但其性能不如集中式融合系統(tǒng)。第6頁/共58頁73 3、有反饋的分布式融合系統(tǒng)、有反饋的分布式融合系統(tǒng)第7頁/共58頁8主要特點(diǎn) 由融合中心到每個(gè)傳感器有一個(gè)反饋通道，這有助于提高各個(gè)傳感器狀態(tài)估計(jì)和預(yù)測的精度。 增加了通信量，在考

3、慮其算法時(shí)，要注意參與計(jì)算的量之間的相關(guān)性。第8頁/共58頁94 4、有反饋的全并行融合系統(tǒng)、有反饋的全并行融合系統(tǒng)第9頁/共58頁10主要特點(diǎn) 是全并行、有反饋的融合結(jié)構(gòu)。 通過傳送通道，各傳感器都存取其它傳感器的當(dāng)前估計(jì)，各傳感器都獨(dú)立地完成全部運(yùn)算任務(wù)。 系統(tǒng)有局部融合單元及全局融合單元，這是最復(fù)雜的融合系統(tǒng)，但它非常有潛力。 這種結(jié)構(gòu)方式可進(jìn)行擴(kuò)展，即把每個(gè)傳感器擴(kuò)展成一個(gè)包含多個(gè)傳感器的平臺。第10頁/共58頁11四種結(jié)構(gòu)的比較第11頁/共58頁12數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的主要設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)特點(diǎn)1）集中式處理結(jié)構(gòu) 所有傳感器數(shù)據(jù)都送到中心處理器處理和融合。 優(yōu)點(diǎn)如下： 所有數(shù)據(jù)對中心處理器都是可

4、用的； 可用較少種類的標(biāo)準(zhǔn)化處理單元； 傳感器在平臺位置上的選擇受限較少； 所有的處理單元都在可接近的位置，增強(qiáng)了處理器的可維護(hù)性。第12頁/共58頁13缺點(diǎn)： 可能要求專門的數(shù)據(jù)總線； 硬件改進(jìn)或擴(kuò)充困難； 由于所有的處理資源都在一個(gè)位置，所以易損性增加了； 分隔困難； 軟件開發(fā)和維護(hù)困難(因?yàn)榕c一個(gè)傳感器有關(guān)的變化可以影響到其余部分)。第13頁/共58頁14集中式系統(tǒng)的主要應(yīng)用收集來自單個(gè)平臺上的多個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)，可形成諸如艦艇或戰(zhàn)斗機(jī)的信息顯示，也可用于檢測對象相對單一的智能檢測系統(tǒng)。第14頁/共58頁152 2）分布式處理結(jié)構(gòu)）分布式處理結(jié)構(gòu) 各傳感器都有自己的處理器，進(jìn)行預(yù)處理，然后

5、把中間結(jié)果送到中心處理器進(jìn)行融合處理。 優(yōu)點(diǎn)如下： 處理器連到每個(gè)傳感器上以改進(jìn)其性能； 現(xiàn)有的平臺數(shù)據(jù)總線(一般是低速的)可以頻繁地使用； 分隔容易； 增加新傳感器或改進(jìn)老傳感器，可以更少地觸動系統(tǒng)軟件和硬件。第15頁/共58頁16缺點(diǎn)： 提供給中心處理器的有限數(shù)據(jù)，降低傳感器融合的有效性； 某些傳感器對環(huán)境的嚴(yán)重干擾可以限制處理器部件的選擇，并增加了成本； 傳感器位置的選擇受更多地限制； 增加的各種單元都降低了可維護(hù)性，增加了計(jì)算支持的負(fù)擔(dān)和成本。第16頁/共58頁17分布式系統(tǒng)的主要應(yīng)用組合和相關(guān)來自空間和時(shí)間上各不相同的多平臺多個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)，大型軍事防御系統(tǒng)采用這種融合方式，多參數(shù)或

6、參數(shù)間交叉影響的智能檢測系統(tǒng)也采用這種融合方式。第17頁/共58頁182.2 數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)的功能模型數(shù)據(jù)融合的通用功能模型第18頁/共58頁19通用模型的特點(diǎn)分為四級處理1、第一級處理的主要內(nèi)容：1）數(shù)據(jù)和圖像的配準(zhǔn)2）關(guān)聯(lián)3）跟蹤和識別第19頁/共58頁201）數(shù)據(jù)配準(zhǔn)：把從各個(gè)傳感器接收的數(shù)據(jù)或圖像在時(shí)間和空間上進(jìn)行校準(zhǔn)，使它們有相同的時(shí)間基準(zhǔn)、平臺和坐標(biāo)系。第20頁/共58頁212）數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)：把各個(gè)傳感器送來的點(diǎn)跡與數(shù)據(jù)庫中的各個(gè)航跡相關(guān)聯(lián)，同時(shí)對目標(biāo)位置進(jìn)行預(yù)測，保持對目標(biāo)進(jìn)行連續(xù)跟蹤；關(guān)聯(lián)不上的那些點(diǎn)跡可能是新的點(diǎn)跡，也可能是虛警，保留下來，在一定條件下，利用新點(diǎn)跡建立新航跡，消除虛

7、警。第21頁/共58頁223）識別主要指身份或?qū)傩宰R別，給出目標(biāo)的特征，以便進(jìn)行態(tài)勢和威脅評估。第22頁/共58頁23第一級處理的特點(diǎn)所采用的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不同，所對應(yīng)的信息處理方法也有所不同。對分布式融合系統(tǒng)，所處理的對象是各個(gè)傳感器送來的航跡，首先要對它們進(jìn)行關(guān)聯(lián)，以保證不同傳感器對同一目標(biāo)觀測的航跡得到合并。第23頁/共58頁242、第二級處理主要內(nèi)容：態(tài)勢評估1）態(tài)勢提取2）態(tài)勢分析3）態(tài)勢預(yù)測第24頁/共58頁251）態(tài)勢提取從大量不完全的數(shù)據(jù)集合中構(gòu)造出態(tài)勢的一般表示，為前級處理提供連貫的說明。靜態(tài)態(tài)勢包括敵我雙方兵力、兵器、后勤支援對比及綜合戰(zhàn)斗力估價(jià)；動態(tài)態(tài)勢包括意圖估計(jì)、遭遇點(diǎn)估計(jì)

8、、致命點(diǎn)估計(jì)等。第25頁/共58頁262）態(tài)勢分析包括實(shí)體合并，協(xié)同推理與協(xié)同關(guān)系分析，敵我各實(shí)體的分布和敵方活動或作戰(zhàn)意圖分析。態(tài)勢預(yù)測包括未來時(shí)刻敵方位置預(yù)測和未來兵力部屬推理等。第26頁/共58頁273 、第三級處理威脅評估是關(guān)于敵方兵力對我方殺傷能力及威脅程度的評估；具體包括綜合環(huán)境判斷、威脅等級判斷及輔助決策。第27頁/共58頁28 4、第四級處理優(yōu)化融合處理，包括優(yōu)化利用資源、優(yōu)化傳感器管理和優(yōu)化武器控制，通過反饋?zhàn)赃m應(yīng)，提高系統(tǒng)的融合效果。輔助決策說明：“級”的概念并不意味各級之間有時(shí)序特性，這些過程經(jīng)常并行處理。第28頁/共58頁29DFS模型第29頁/共58頁30 數(shù)據(jù)融合技

9、術(shù)的綜合應(yīng)用模型，其描述的是數(shù)據(jù)融合技術(shù)支持下的綜合性信息處理過程，而不是數(shù)據(jù)融合技術(shù)本身。 第30頁/共58頁312.3 數(shù)據(jù)融合的層次 1、數(shù)據(jù)層(像素級)融合 2、特征級融合 3、決策級融合第31頁/共58頁321、數(shù)據(jù)層(像素級)融合 特點(diǎn)： 1)直接在采集到的原始數(shù)據(jù)層上進(jìn)行融合； 2)原始觀測信息未經(jīng)預(yù)處理之前或只進(jìn)行很少的處理就進(jìn)行數(shù)據(jù)綜合分析，是最低層次的融合； 3) 參與融合的傳感器信息間具有一個(gè)像素的配準(zhǔn)精度。 應(yīng)用： 多源圖像復(fù)合、圖像分析和理解； 同類雷達(dá)波形的直接合成； 多傳感器數(shù)據(jù)融合的卡爾曼濾波等。第32頁/共58頁33優(yōu)點(diǎn)： 1)能保持盡可能多的現(xiàn)場數(shù)據(jù) 2)提

10、供其他融合層次所不能提供的細(xì)微信息第33頁/共58頁34局限性局限性 1)所處理的傳感器數(shù)據(jù)量大，處理代價(jià)高、時(shí)間長、實(shí)時(shí)性差； 2)數(shù)據(jù)通信量較大，抗干擾能力較差； 3)在信息的最低層進(jìn)行的，由于傳感器原始信息的不確定性、不完全性和不穩(wěn)定性，要求在數(shù)據(jù)融合時(shí)有較高的糾錯(cuò)能力； 4)各傳感器信息之間校準(zhǔn)精度要求較高，各傳感器信息必須來自同質(zhì)傳感器。第34頁/共58頁352、特征級融合 對來自傳感器的原始信息進(jìn)行特征提取(特征可以是被觀測對象的各種物理量)，然后對特征信息進(jìn)行綜合分析和處理。 特征級融合屬于中間層次，融合過程為： 1)提取特征信息(數(shù)據(jù)信息表示量或統(tǒng)計(jì)量) 2)按特征信息對多傳感

11、器數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、綜合和分析。 特征級融合分類： 1)目標(biāo)狀態(tài)數(shù)據(jù)融合 2)目標(biāo)特性融合第35頁/共58頁361）特征級目標(biāo)狀態(tài)數(shù)據(jù)融合主要應(yīng)用： 多傳感器目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域融合過程： 對傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理以完成數(shù)據(jù)校準(zhǔn)； 實(shí)現(xiàn)參數(shù)相關(guān)的狀態(tài)向量估計(jì)。第36頁/共58頁372)特征級目標(biāo)特性融合 在融合前必須先對特征進(jìn)行相關(guān)處理，把特征向量分成有意義的組合。 優(yōu)點(diǎn)： 實(shí)現(xiàn)可觀的信息壓縮，有利于實(shí)時(shí)處理； 所提取的特征直接與決策分析有關(guān)，融合結(jié)果能最大限度地給出決策分析所需特征信息。 應(yīng)用： C3I系統(tǒng)第37頁/共58頁383、決策級融合特點(diǎn)： 1)是一種高層次融合，其結(jié)果為檢測、控制、指揮、決策提供

12、依據(jù)； 2)從具體決策問題出發(fā)，充分利用特征級融合的最終結(jié)果，直接針對具體決策目標(biāo)，融合結(jié)果直接影響決策水平。第38頁/共58頁39主要優(yōu)點(diǎn) 1)融合中心處理代價(jià)低，具有很高靈活性； 2)通信量小，抗干擾能力強(qiáng)； 3)當(dāng)一個(gè)或幾個(gè)傳感器出現(xiàn)錯(cuò)誤時(shí)，通過適當(dāng)融合，系統(tǒng)還能獲得正確結(jié)果，具有容錯(cuò)性； 4)對傳感器的依賴性小，傳感器可以是同質(zhì)的，也可以是異質(zhì)的； 5)能有效反映環(huán)境或目標(biāo)各側(cè)面不同類型信息。第39頁/共58頁40缺點(diǎn)： 1)對原傳感器信息進(jìn)行預(yù)處理以獲得各自的判定結(jié)果； 2)預(yù)處理代價(jià)高。第40頁/共58頁414、跟蹤融合(航跡融合) 當(dāng)用不同空間位置上的多個(gè)傳感器觀測目標(biāo)運(yùn)動航跡時(shí)

13、，考慮數(shù)據(jù)融合的時(shí)空性； 實(shí)現(xiàn)： 先對各傳感器不同時(shí)刻的觀測值進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，得出各傳感器的航跡估計(jì) 再對各傳感器輸出的航跡估計(jì)進(jìn)行融合，從而得出目標(biāo)的最終航跡，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)跟蹤。 應(yīng)用：跟蹤掃描系統(tǒng)，如跟蹤雷達(dá)網(wǎng)等。 第41頁/共58頁42融合層次的優(yōu)缺點(diǎn)比較第42頁/共58頁43數(shù)據(jù)融合分類-按融合判決方式 分類：硬判決、軟判決指數(shù)據(jù)處理活動中用于信號檢測、目標(biāo)識別的判決方式。 應(yīng)用：每個(gè)傳感器內(nèi)部或信息融合中心都既可以選用硬判決方式，也可選用軟判決方式。第43頁/共58頁441）硬判決特點(diǎn)：設(shè)置有確定的預(yù)置判決門限，只有數(shù)據(jù)樣本特征量達(dá)到或超過預(yù)置門限時(shí)，系統(tǒng)才作出判決斷言；只有當(dāng)系統(tǒng)作出了確

14、定的斷言時(shí)，系統(tǒng)才向更高層次系統(tǒng)傳送“確定無疑”的判決結(jié)論；這種判決方式以經(jīng)典的數(shù)理邏輯為基礎(chǔ)，是確定性的。第44頁/共58頁452）軟判決特點(diǎn)：不設(shè)置確定不變的判決門限。無論系統(tǒng)何時(shí)收到觀測數(shù)據(jù)都要執(zhí)行相應(yīng)分析，都作出適當(dāng)評價(jià)，也都向更高層次系統(tǒng)傳送評判結(jié)論意見及有關(guān)信息，包括評判結(jié)果的置信度。這些評判不一定是確定無疑的，但它可以更充分的發(fā)揮所有有用信息的效用，是信息融合結(jié)論更可靠更合理第45頁/共58頁462.4數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)的構(gòu)成數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)基本框圖：第46頁/共58頁47數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)主要組成多傳感器、校準(zhǔn)、相關(guān)、識別、估計(jì)部分。 校準(zhǔn)與相關(guān)是為識別和估計(jì)做準(zhǔn)備的，實(shí)際融合在識別和估計(jì)中進(jìn)

15、行。數(shù)據(jù)融合過程： 1）低層處理，對應(yīng)于數(shù)據(jù)層融合和特征級融合，輸出狀態(tài)、特征和屬性等； 2）高層處理(行為估計(jì))，對應(yīng)的是決策級融合，輸出抽象結(jié)果，如威脅、企圖和目的等。第47頁/共58頁481、檢測 1)多傳感器掃描觀測目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)信號檢測； 2)每次掃描，傳感器都輸出各自觀測區(qū)域的檢測結(jié)果； 3)掃描過程中，各傳感器進(jìn)行獨(dú)立的測量和判斷，并將各種測量參數(shù)(目標(biāo)特性參數(shù)和狀態(tài)參數(shù))報(bào)告給數(shù)據(jù)融合中心。 第48頁/共58頁492、校準(zhǔn)數(shù)據(jù)校準(zhǔn)的作用： 為統(tǒng)一各傳感器的時(shí)間和空間參考點(diǎn)。前提： 各傳感器在時(shí)空上是獨(dú)立異步工作的，則必須事先進(jìn)行時(shí)間和空間校準(zhǔn)，即進(jìn)行時(shí)間搬移和坐標(biāo)變換，形成融合所需

16、的統(tǒng)一的時(shí)間和空間參考點(diǎn)。第49頁/共58頁503 3、數(shù)據(jù)相關(guān)、數(shù)據(jù)相關(guān)( (數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、數(shù)據(jù)互聯(lián)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、數(shù)據(jù)互聯(lián)) )數(shù)據(jù)相關(guān)的作用： 判別不同時(shí)空的數(shù)據(jù)是否來自同一目標(biāo)。每次掃描結(jié)束時(shí)，相關(guān)單元將收集到的多傳感器的新的觀測信息與其他傳感器的新的觀測信息以及該傳感器過去的觀測結(jié)果進(jìn)行相關(guān)處理。 利用多傳感器觀測結(jié)果對目標(biāo)進(jìn)行估計(jì)時(shí)，要求這些觀測結(jié)果來自同一目標(biāo)。第50頁/共58頁51設(shè)s個(gè)傳感器在n個(gè)時(shí)刻的觀測值數(shù)據(jù)集合為： Z = Zj (j=1，2，,s) Z = Zji(k) (i=1，2，,m;k=1，2，,n) Zj為第j個(gè)傳感器的觀測值的集合； Zji(k)為第j個(gè)傳感器在k時(shí)

17、刻對i個(gè)目標(biāo)的觀測值； m為觀測區(qū)域內(nèi)目標(biāo)個(gè)數(shù)，即測量對象數(shù)量。第51頁/共58頁52多傳感器目標(biāo)的觀測數(shù)據(jù)集第52頁/共58頁53 數(shù)據(jù)融合具有時(shí)間性和空間性，必須先進(jìn)行相關(guān)處理，以判別屬于同一目標(biāo)的數(shù)據(jù)。在相關(guān)的基礎(chǔ)上，將收集到的每個(gè)傳感器新的觀測結(jié)果指派給以下假設(shè)中的一個(gè)假設(shè)： 1)新目標(biāo)觀測集，即建立迄今為止尚未觀測到的新的觀測對象的報(bào)告。 2)已存在的目標(biāo)集，即根據(jù)以前觀測到的觀測對象標(biāo)識報(bào)告的來源。 3)虛警，即假定傳感器觀測不形成一個(gè)實(shí)際目標(biāo)，并根據(jù)進(jìn)一步的分析刪除該觀測結(jié)果。第53頁/共58頁544、參數(shù)估計(jì)(目標(biāo)跟蹤) 傳感器每次掃描結(jié)束時(shí)就將新的觀測結(jié)果與數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)原有的觀測結(jié)果進(jìn)行融合； 根據(jù)傳感器的觀測值估計(jì)目標(biāo)參數(shù)(如位置、速度、溫度、水分等)； 利用這些估計(jì)預(yù)測下一次掃描中參數(shù)的量值，或目標(biāo)的位置，預(yù)測值又被反饋給隨后的掃描，以便進(jìn)行相關(guān)處理。 狀態(tài)估計(jì)單元的輸出是目標(biāo)的參數(shù)與狀態(tài)估計(jì)，如狀態(tài)向量航跡等。第54頁/共58頁555、目標(biāo)識別(屬性分類、身份估計(jì)) 根據(jù)多傳感器的觀測結(jié)果可形成一個(gè)N維的特征向量，其中每一維代表目標(biāo)的一個(gè)獨(dú)立特征。 若已知被觀測的目標(biāo)有m個(gè)類型及每類目標(biāo)的特征，則可將實(shí)測特征向量與