必一運(yùn)動(dòng)科技：第6章多傳感器信息融合技術(shù)
式中 X=[x1，x2，….xn] 為輸入模式樣本； P(wi/X)稱(chēng)為已知樣本條件下 wi（某故 障模式）出現(xiàn)的概率。稱(chēng)為后驗(yàn)概率。 3．故障判定 根據(jù)極大后驗(yàn)概率判定邏輯，當(dāng) P ( wi / X ) = Bayes 推理主要不足是： ①先驗(yàn)概率定義困難； ②需要對(duì)應(yīng)的且互不相容的假設(shè)； ③缺少分配總的不確定性的能力。
信息融合技術(shù)自 80 年代一誕生，就引起了各國(guó)國(guó)防部門(mén)的高度重視，并將其列為軍 事高技術(shù)研究和發(fā)展領(lǐng)域中的一個(gè)重要專(zhuān)題，1984 年美國(guó)國(guó)防部就成立了信息融合專(zhuān)家 組(DFS, Data Fusion Subpanel)指導(dǎo)﹑組織并協(xié)調(diào)有關(guān)這一國(guó)防關(guān)鍵技術(shù)的系統(tǒng)研究， 1991 年將它列為 90 年代重點(diǎn)研究開(kāi)發(fā)的二十項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)之一，并制定了信息融合 1995 3 年，2000 年，2005 年發(fā)展目標(biāo)及預(yù)算。美國(guó)國(guó)防部長(zhǎng)領(lǐng)導(dǎo)下的 C I(Command, Control, Communication and Intelligence System)系統(tǒng)專(zhuān)家組專(zhuān)門(mén)成立了一個(gè)信息融合小組，并
圖 6-2 特征級(jí)融合 特征級(jí)融合的優(yōu)點(diǎn)是：實(shí)現(xiàn)了可觀的信息壓縮，有利于實(shí)時(shí)處理，并且由于所提取的 特征直接與決策分析有關(guān)，因而融合結(jié)果能最大限度地給出決策分析所需要的特征信息。 ③決策級(jí)融合 決策級(jí)融合是一種高層次融合， 它必須從具體決策問(wèn)題的需求出發(fā)， 充分利用特征級(jí) 融合所提取的測(cè)試對(duì)象的各種特征信息， 采用適當(dāng)?shù)娜诤霞夹g(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。 決策級(jí)融合是三級(jí) 融合的最終結(jié)果，是直接針對(duì)具體決策目標(biāo)的，融合結(jié)果直接影響決策水平。其融合過(guò)程 如圖 6-3 所示。
圖 6-3 決策級(jí)融合 其主要優(yōu)點(diǎn)是：靈活性高；能有效反映環(huán)境或目標(biāo)各個(gè)側(cè)面的不同類(lèi)型信息；對(duì)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； 當(dāng)一個(gè)或幾個(gè)傳感器出現(xiàn)錯(cuò)誤時(shí)， 通過(guò)適當(dāng)?shù)娜诤希到y(tǒng)還能獲得正確的結(jié)果，所以有容錯(cuò)性。但是，決策級(jí)融合首先要對(duì) 原傳感器信息進(jìn)行預(yù)處理以獲得各自的判定結(jié)果，所以預(yù)處理代價(jià)高。
組織了多項(xiàng)專(zhuān)題計(jì)劃研究數(shù)據(jù)融合技術(shù)。 因此， 早期信息融合技術(shù)的應(yīng)用主要是反應(yīng)在軍 事上。隨著技術(shù)本身的發(fā)展，現(xiàn)在信息融合技術(shù)已在工業(yè)和民用上得到應(yīng)用，如工業(yè)過(guò)程 監(jiān)視，工業(yè)機(jī)器人，空中交通管制，金融系統(tǒng)，氣象預(yù)報(bào)等。 1.信息融合的分類(lèi) 軍用信息融合與民用信息融合之間通常存在著明顯的差別， 這種差別的出現(xiàn)是由于大 部分民用系統(tǒng)在“人為設(shè)計(jì)的世界”或溫和的現(xiàn)實(shí)世界中運(yùn)行，而大部分軍事系統(tǒng)則必須 在敵對(duì)的現(xiàn)實(shí)世界中運(yùn)行。為了說(shuō)明這種差別，根據(jù)問(wèn)題的性質(zhì)，可以將信息融合問(wèn)題分 為三類(lèi): 設(shè)計(jì)世界﹑溫和的現(xiàn)實(shí)世界和敵對(duì)世界。 ①設(shè)計(jì)世界 如工業(yè)過(guò)程監(jiān)視與故障診斷，工業(yè)機(jī)器人，空中交通管制等。其特點(diǎn)是：已知正常狀 態(tài)；可靠精確的信息源；固定的數(shù)據(jù)庫(kù)；互相協(xié)作的系統(tǒng)要素。 ②溫和的現(xiàn)實(shí)世界 如氣象預(yù)報(bào)，金融系統(tǒng)和病人監(jiān)護(hù)等。其特點(diǎn)是：部分已知狀態(tài)；可靠的信息源但覆 蓋范圍差；部分可變的數(shù)據(jù)庫(kù)；系統(tǒng)不受感覺(jué)影響。 ③敵對(duì)世界 3 如各種軍用 C I，陸海空警戒，目標(biāo)指示，目標(biāo)跟蹤和導(dǎo)航系統(tǒng)。其特點(diǎn)是：不易確 定正常狀態(tài)；信息源可能不精確﹑不完整﹑不可靠，易受干擾；高可變的數(shù)據(jù)率；主觀感 覺(jué)可有效地影響系統(tǒng)；不相互協(xié)作的系統(tǒng)要素。 2.信息融合與故障診斷 信息融合技術(shù)應(yīng)用到故障診斷領(lǐng)域還是近些年的事。 在設(shè)備故障診斷領(lǐng)域， 由于設(shè)備 本身的復(fù)雜性和運(yùn)行環(huán)境的不穩(wěn)定性， 單傳感器反應(yīng)的設(shè)備信息具有不確定性， 具體地講， 診斷問(wèn)題的不確定性的來(lái)源有：事實(shí)中的不確定性；準(zhǔn)則中條件的不確定性；準(zhǔn)則本身有 效性的不確定性； 推理時(shí)的不確定性以及不完全的知識(shí)和片面的數(shù)據(jù)導(dǎo)致的不確定性。 由 此可以歸納為三種： 隨機(jī)性或可能性﹑模糊性﹑不完全性或稱(chēng)不知性。 這種不確定性的存 在，必然導(dǎo)致故障診斷準(zhǔn)確率的降低，甚至出現(xiàn)漏檢和誤診斷現(xiàn)象。 多傳感器信息融合技術(shù)的發(fā)展， 為解決復(fù)雜系統(tǒng)故障診斷的不確定性問(wèn)題提供了一條 新的途徑。 這是由信息融合獨(dú)特的多維信息處理方式?jīng)Q定的。 單維的信息含量顯然有其局 限性，根據(jù)信息論的原理，由單維信息融合起來(lái)的多維信息，其信息含量比任何一個(gè)單維 信息量都要大。多傳感器信息融合在解決目標(biāo)識(shí)別﹑故障搜尋等問(wèn)題上,存在著許多優(yōu)越 性: ①擴(kuò)展了空間覆蓋范圍 通過(guò)多個(gè)交疊覆蓋的傳感器作用區(qū)域, 擴(kuò)展了空間覆蓋范圍， 一些傳感器可以探測(cè)其 它傳感器無(wú)法探測(cè)的地方，進(jìn)而增加了系統(tǒng)的監(jiān)視能力和檢測(cè)概率。 ②擴(kuò)展了時(shí)間覆蓋范圍 當(dāng)某些傳感器不能探測(cè)時(shí)， 另一些傳感器可以測(cè)試目標(biāo)模式。 即多個(gè)傳感器的協(xié)同作 用可以提高系統(tǒng)的時(shí)間監(jiān)視范圍或檢測(cè)概率。 增加了可信度， ③增加了可信度，減少了信息的模糊性 一個(gè)或多個(gè)傳感器能確認(rèn)同一目標(biāo)或事件。 多傳感器聯(lián)合信息降低了目標(biāo)或事件的不 確定性。 改善了識(shí)別性能：對(duì)目標(biāo)的多種測(cè)量的有效融合，提高了探測(cè)的有效性。 ④改善了識(shí)別性能 改善了系統(tǒng)的可靠性：多傳感器相互配合使用具有內(nèi)在的冗余度。 ⑤改善了系統(tǒng)的可靠性 信息融合應(yīng)用于故障診斷的起因有三個(gè)方面：一是多傳感器形成了不同通道的信號(hào)； 二是同一信號(hào)形成了不同的特征信息； 三是不同診斷途徑得出了有偏差的診斷結(jié)論。 融合 診斷的最終目標(biāo)是綜合利用各種信息提高診斷準(zhǔn)確率。 由此可見(jiàn)， 利用多傳感器信息融合
貝葉斯法(Bayes)是基于概率統(tǒng)計(jì)的推理方法。它以概率密度函數(shù)為基礎(chǔ)，綜合設(shè)備 的各種信息，來(lái)描述設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，進(jìn)行故障分類(lèi)。具體步驟可以歸納如下： 1．先驗(yàn)概率假設(shè) 設(shè)備運(yùn)行過(guò)程是一個(gè)隨機(jī)過(guò)程， 各類(lèi)故障出現(xiàn)的概率一般是可以估計(jì)的。 這種根據(jù)經(jīng) 驗(yàn)知識(shí)對(duì)故障所做出的概率估計(jì)稱(chēng)為先驗(yàn)概率。記為 P(wi)，i=1，2….，n， P(w0) 表示 正常工作的概率。對(duì)一故障樣本 X（由多傳感器對(duì)被診斷對(duì)象測(cè)試而得） ，P（X/wi） ，表 示輸入模式為 i 類(lèi)故障 wi 的條件概率密度函數(shù)，其中 i=1，2….n， 。 2．后驗(yàn)概率計(jì)算 根據(jù)貝葉斯公式有：
②特征級(jí)融合 特征級(jí)融合屬于中間層次， 它先對(duì)來(lái)自多傳感器的原始信息進(jìn)行特征提取， 然后對(duì)特 征信息進(jìn)行綜合分析和處理。以便作出正確的決策。其融合過(guò)程如圖 6-2 所示。
近十幾年來(lái)，多傳感器信息融合技術(shù)（MSIF：Multi-Sensor Information Fusion） 獲得了普遍的關(guān)注和廣泛的應(yīng)用， 融合一詞幾乎無(wú)限制地被許多領(lǐng)域所引用。 這些應(yīng)用領(lǐng) 域主要有：機(jī)器人和智能儀器系統(tǒng)；戰(zhàn)場(chǎng)任務(wù)和無(wú)人駕駛飛機(jī)；目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤；自動(dòng)目 標(biāo)識(shí)別；多源圖像復(fù)合等。顯然，信息融合是針對(duì)一個(gè)系統(tǒng)中使用多種傳感器（多個(gè)或多 類(lèi)）這一特定問(wèn)題而展開(kāi)的一種信息處理新的研究方向，因此，信息融合又稱(chēng)作多傳感器 融合（MSF） 。根據(jù)國(guó)外研究成果和國(guó)內(nèi)最近出版的一些專(zhuān)著，信息融合比較確切的定義可 以概括為： 利用計(jì)算機(jī)技術(shù)將來(lái)自多傳感器或多源的信息和數(shù)據(jù)， 利用計(jì)算機(jī)技術(shù)將來(lái)自多傳感器或多源的信息和數(shù)據(jù)，在一定準(zhǔn)則下加以自 動(dòng)分析﹑綜合以完成所需要的決策和估計(jì)而進(jìn)行的信息處理過(guò)程， 動(dòng)分析﹑綜合以完成所需要的決策和估計(jì)而進(jìn)行的信息處理過(guò)程，以便得出更為準(zhǔn)確可 信的結(jié)論。 信的結(jié)論。 信息融合的另一種普遍說(shuō)法是數(shù)據(jù)融合， 但就信息和數(shù)據(jù)的內(nèi)涵而論， 用信息融合一 詞更廣泛﹑更合理也更有概括性。一般說(shuō)來(lái)，人們普遍認(rèn)為，信息不僅包括了數(shù)據(jù)，而且 包括了信號(hào)和知識(shí)。
1.模 1.模糊變換 模糊集的基本思想是把普通集合中的絕對(duì)隸屬關(guān)系靈活化， 使元素對(duì)集合的隸屬度從 原來(lái)只能取 0，1 值擴(kuò)充到取[0，1]區(qū)間中的任一數(shù)值，因此很適合于用來(lái)對(duì)傳感器信息 的不確定性進(jìn)行描述和處理。 在應(yīng)用多傳感器信息進(jìn)行融合時(shí)， 模糊集理論用隸屬函數(shù)表 示各傳感器信息的不確定性，再利用模糊變換進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。 設(shè) A 為故障診斷系統(tǒng)可能決策的集合， 如被診斷的設(shè)備 （電子電路板） 故障元件集合； B 為傳感器的集合（如電路元件的電壓和溫度等參數(shù)） 和 B 的關(guān)系矩陣 RA*B 中的元素μ 。A ji 表示由傳感器 j 推斷決策為 i 的可能性，X 表示各傳感器判斷的可信度，經(jīng)過(guò)模糊變換 得到的 Y 是融合后各決策的可能性。 具體來(lái)說(shuō)， 假設(shè)有 m 個(gè)傳感器對(duì)被診斷系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試， 而系統(tǒng)可能決策有 n 個(gè)，那么 A={y1/決策 1，y2/決策 2,…，yn/決策 n} (6-2) B={x1/傳感器 1，x2/傳感器 2，…，xm/傳感器 m} (6-3) 傳感器對(duì)各可能決策的判斷用定義在 A 上的隸屬度函數(shù)表示， 設(shè)傳感器 j 對(duì)待診斷系 統(tǒng)的判斷結(jié)果為： [μj1/決策 1，μj2/決策 2,…，μjn/決策 n] 其中 0≤μji≤1 （6-4） 即認(rèn)為結(jié)果為決策 i 的可能性為μji，記為向量（μj1,μj2,…,μjn） 個(gè)傳感器構(gòu)成 ，m A×B 的關(guān)系矩陣
1．信息融合的基本原理 多傳感器信息融合是人類(lèi)和其他生物系統(tǒng)普遍存在的一種基本功能， 人類(lèi)具有將自身 的各種功能器官（眼﹑耳﹑鼻﹑四肢）所探測(cè)的信息（圖像﹑聲音﹑氣味和觸覺(jué)）與先驗(yàn) 知識(shí)進(jìn)行綜合的能力， 以便對(duì)他周?chē)h(huán)境和正在發(fā)生的事件作出估計(jì)。 由于人類(lèi)的感官有 不同的度量特征， 因而可以測(cè)出不同空間范圍內(nèi)發(fā)生的各種物理現(xiàn)象。 這一處理過(guò)程是復(fù) 雜的，也是自適應(yīng)的，它將各種信息轉(zhuǎn)換為對(duì)環(huán)境的有價(jià)值的解釋。 多傳感器信息融合是對(duì)人腦綜合處理復(fù)雜問(wèn)題的一種功能模擬。在多傳感器系統(tǒng)中， 各種傳感器提供的信息可能有不同的特征：時(shí)變的或非時(shí)變的，實(shí)時(shí)或非實(shí)時(shí)的，模糊的 或確定的，精確的或不完全的，可靠的或非可靠的，互補(bǔ)的或相互矛盾的。多傳感器信息 融合的基本原理就像人腦綜合處理信息的過(guò)程一樣， 它充分利用多個(gè)傳感器資源， 通過(guò)對(duì) 各種傳感器及其觀測(cè)信息的合理支配與使用， 將各種傳感器在空間和時(shí)間上的互補(bǔ)與冗余 信息依據(jù)某種優(yōu)化準(zhǔn)則組合起來(lái)， 產(chǎn)生對(duì)觀測(cè)環(huán)境的一致性解釋和描述。 信息融合的目標(biāo) 是基于各傳感器分別觀測(cè)信息， 通過(guò)對(duì)信息的優(yōu)化組合導(dǎo)出更多的有效信息， 它的最終目 的是利用多傳感器共同聯(lián)合操作的優(yōu)勢(shì)，來(lái)提高整個(gè)傳感器系統(tǒng)的有效性。 2．信息融合的級(jí)別 按照數(shù)據(jù)抽象的三個(gè)層次，目標(biāo)識(shí)別的信息融合方法可以分為三級(jí)：數(shù)據(jù)級(jí)融合（也 稱(chēng)像素級(jí)融合）﹑特征級(jí)融合和決策級(jí)融合。 ①數(shù)據(jù)級(jí)融合 數(shù)據(jù)級(jí)融合是對(duì)來(lái)自同等量級(jí)的傳感器原始數(shù)據(jù)直接進(jìn)行融合， 是在各種傳感器的原 始測(cè)試數(shù)據(jù)未經(jīng)預(yù)處理之前就進(jìn)行的綜合與分析。 這是最低層次的融合。 這種融合的主要 優(yōu)點(diǎn)是：能保持盡可能多的現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)，提供其它融合層次所不能提供的細(xì)微信息。其局限 性是：所要處理的傳感器數(shù)據(jù)量太大，故處理代價(jià)高，時(shí)間長(zhǎng)，實(shí)時(shí)性差；這種融合是在 信息的最低層進(jìn)行的， 傳感器原始信息的不確定性﹑不安全性和不穩(wěn)定性要求在融合時(shí)有 較高的糾錯(cuò)能力； 由于是原始數(shù)據(jù)直接關(guān)聯(lián)， 故要求各傳感器的信息要來(lái)自同類(lèi)型或相同 量級(jí)的。 其融合過(guò)程如圖 6-1 所示。 數(shù)據(jù)級(jí)信息融合主要用于多源圖像復(fù)合﹑圖像分析及 同類(lèi)雷達(dá)波形的直接合成等。
