信息融合绪论

信息融合绪论

1.多源信息融合技术产生的背景,该如何定义？

背景

（1）关于多源信息融合的研究最早可追溯到第二次世界大战末期，当时出现了一个使用雷达、光学和测距装置、综合利用雷达和光学两种信息的系统，但此时，多源信息融合并未成为独立学科.

（2）真正的多源信息融合理论和技术研究始于1973年美国开展的多声呐信号融合系统研究，随后开发的战场管理和目标检测系统,进一步证实了信息融合的可行性和有效性，促进了多源信息融合的形成和发展。

（3）20世纪70年代末,多源信息融合开始出现在各种技术文献中，到目前为止，多源信息融合逐渐作为一门独立学科应用于军事指挥自动化系统、战略预警与防御、多目标跟踪与识别、精确制导武器等军用领域；并逐渐辐射到遥感监测、医学诊断、电子商务、无线通信、工业过程监控、故障诊断等民用领域。

定义

被大多数人接受的信息融合定义，是由美国三军组织实验室理事联合会（JDL）提出的：

信息融合是一个数据或信息综合过程，用于估计和预测实体状态。

2.与单传感器系统比，多源信息融合的优势有哪些？哪些信源可实现信息融合?

单传感器系统的问题：

（1）传感器故障会造成量测数据丢失,导致系统瘫痪崩溃

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（2）空间上仅能覆盖环境中某个特定区域，且只能提供本地事件、问题或属性的量测信息

（3）不能获取对象的全部环境特征

多源信息融合的优势：

（1）增强系统的生存能力---——-量测信息有一定冗余度。一个不能用,或目标不在此范围，还有另外的传感器可用

（2）扩展空间覆盖范围——--——--有多个交叠覆盖的传感器作用区域。某个传感器可能测到其他的测不到的地方

（3）扩展时间覆盖范围——-----—-多个传感器协同作用提高检测概率。某传感器该时间段不可通用,其他还可

（4）提高可信度————-——--多传感器对同一目标或事件加以确认，或一个探测结果有其他传感器确认

（5）降低信息模糊度—-—--—--联合信息降低了目标或事件的不确定性

（6）增强系统的鲁棒性和可靠性——--—-—-——一个出问题,系统可根据其他信息源提供的信息依然正常工作,有较好容错能力和鲁棒性

（7）提高探测性能———----——对多个信源的信息融合,取长补短，提高探测有效性

（8）提高空间分辨率—-—----—-—多传感器的合成可获得比任何单传感器更高的分辨率

（9）成本低、质量轻、占空少—-—---—多传感器的使用,使得对传感器的选择更具灵活性

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3.在现代战争的前提下，多源信息融合在军事上的应用主要包含那几个方面？包含哪几种主要技术？

信息融合理论和技术起源与军事领域,在军事上应用最早,范围最广，涉及各方面，具体概括为以下八方面:

（1）采用多源自主式武器系统和自备式运载器

（2）采用单一武器平台或分布式多元网络的广域监视系统

（3）采用多个传感器进行截获、跟踪和指令制导的火控系统

（4）情报收集系统

（5）敌情指示预警系统(对威胁和敌方企图进行估计）

（6）军事力量指挥和控制站

（7）弹道导弹防御中的BMC3I系统

（8）网络中心站、协同作战能力、空（地、海）单一态势图等复杂大系统中应用

主要技术包括:

估计理论方法 （卡尔曼滤波与平滑、信息滤波器、强跟踪滤波器）

不确定性推理方法 （主观bayers方法、D—S证据推理、模糊集和理论、模糊推理等）

智能计算与模式识别理论 （粗糙集理论、随机集理论、灰色系统理论、支持向量机、神经网络、遗传算法等）

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4.多源信息融合有哪些典型的模型,各自特点是啥？什么是JDL——User模型？简述该模型的信息融合过程。

4。1 JDL模型

JDL模型是美国国防信息融合系统的一种实际标准

其基本结构为（自己画）

信息预处理功能主要指初级过滤，它可以自动控制进入融合系统的数据流量，即根据观测时间、报告位置、数据或传感器类型、信息属性和特征来分选和归并数据，以控制进入融合中心的信息量.信息预处理还将数据进行分类，并按后续处理优先次序排列。

第1级,目标位置/身份估计（数据校准、互联、跟踪、身份融合）

数据校准 将各传感器的观测值变换为公共坐标系，（坐标变换、时间变换、单位转换等） 互联 将各传感器的数据分为一系列组，每一组代表某一目标；

跟踪 是融合各传感器信息，获得最佳融合航迹；

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身份融合 是综合与身份有关的数据进行身份识别，

采用技术主要有：聚类方法、神经网络、模板法、D-S证据理论及贝叶斯推理方法等。

第2级，态势评估（态势的处理和评估)

首先由不完整的数据集合建立一般化的态势表示，对前几级处理产生的兵力分布情况给出一个合理的解释

然后通过对复杂战场环境的正确分析与表达，导出敌我双方兵力的分布判断,给出意图、行动计划和后果

第3级，威胁估计

包括 确定我方和敌方力量的薄弱环节，我方和敌方的编成估计、危险估计、临近事件的指示和预警估计、瞄准计算和武器分配等。

第4级，过程优化 （包括采集管理及系统性能评估功能）

采集管理用于控制融合的数据收集，包括传感器的选择、分配和传感器工作状态的优选和监视等。传感器任务分配要求预测动态目标的未来位置，计算传感器的指向角，规划观测和最佳资源利用。

性能评估进行系统的性能评估及有效性度量。此外,过程优化还进行各融合功能的需求分析，对通信设施、武器平台等资源的管理。

此外，数据库管理系统、人机界面也是信息融合系统的重要组成部分。

4.2 JDL-User模型

更符合工程实际，更具操作性

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信息融合分为六级,目标跟踪位于第一级，是多源信息融合最基本的功能

结构图如下

第0级，预处理过程

在像素/信号级数据关联的基础上估计、预测信号/目标的状态

第1级,目标估计过程(目标状态估计、目标属性估计）

在关联量测与跟踪的基础上，估计目标的状态（如空间位置、速度)

对传感器数据进行特征提取和处理,估计目标身份

目标状态估计==传统JDL中的位置融合

属性融合（身份融合）按功能结构可分为:数据级、特征级、决策

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数据级融合：将每一传感器的属性观测数据融合，提取特征矢量，再变成身份报告

常用方法：模板法,聚类分析，自适应神经网络

特征级融合：将每一传感器的属性观测数据提取矢量特征,再融合，得目标身份报告

常用方法：聚类算法，神经网络

决策级融合：根据每一传感器的属性观测数据得目标身份的初步报告，再用决策级融

合技术，将各初步报告融合，完成目标身份估计

常用方法：经典推理，贝叶斯推理，D—S证据推理

位置融合与属性融合不是分开的，而是统一的

第2级，态势评估过程

根据第一级处理提供的信息对战场中战斗力分布情况评估，构建整个战场综合态势图

第3极，威胁估计过程

在态势评估基础上，考虑各种可能的行动和武器配置估计战事的出现程度与严重性，指

示警告作战意图

态势评估与威胁估计

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采用基于知识的数据融合方法，解释第一级处理的结果

分析的问题：目标所处范围，目标间关系，目标分级组合，目标未来行动预测

侧重点：态势评估是建立关于作战活动、事件、机动、位置、兵力等要素组织，形成视图，

估计可能发生或已发生的事

威胁估计在态势评估基础上估计战事的出现程度与严重性

区别在于，前者仅指出敌军行为模式,后者对其威胁能力给出定量估计,指出敌军意图

第4级，过程优化过程（传感器管理）

整个过程中监控系统性能，识别并增加潜在信息源,并根据要求,随时改变传感器部署，这是一个闭环反馈环节，有利于系统性能优化

传感器管理目的，利用有限的资源,满足作战要求条件下，对多个目标进行跟踪，以某一最优准则,对传感器资源进行合理分配（选择何种传感器、传感器工作方式、参数）

多传感器资源管理系统完成的功能有：目标排列、事件预测、传感器预测、传感器对目标的分配等

第5级，优化用户过程

自适应地决定查询和获取信息的用户,自适应的获取和显示数据以支持决策制定和行动

4.3 JDL其他修正模型

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4。3.1 修正瀑布模型

瀑布模型重点强调了较低级别的处理功能。

缺点：瀑布模型的融合过程划分得最为详细，但是它并没有明确反馈过程

改进：学者提出修正瀑布模型,存在反馈循环,包括开环控制和反馈回路控制.

修正的瀑布模型是一种面向行为控制的模型。它包含了修正的局部反馈环:

（1) 从决策制定到态势评估，反映态势改进及作出的新的控制行为。

（2） 从模式处理到信号处理，反映改善的模式处理对态势评估的影响。

（3） 从决策制定到特征提取，反映改善的决策对提高特征的处理和制定行为和影响。

修正瀑布模型

4.3.2 情报环模型

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情报环模型是宏观处理的数据融合模型,它对应于修正瀑布模型的顶层。

由于数据融合处理中一些循环处理在JDL模型中无法体现，情报环模型旨在体现出这些循环特性，它主要由以下四部分组成：

采集：获取传感器信息和原始情报信息

整理：对所获得的信息进行分析、比较和相关处理

评估：对经整理后的信息进行融合和分析，并在情报分发阶段将融合信息传带给用户，以

便做出行动决策和下一步的情报工作

分发：把融合结果和决策分发给用户

4.3.3 Boyd模型

Boyd循环回路模型用于军事指挥处理

使问题的反馈迭代特性显得十分清楚

模型包括四个处理阶段：

观测阶段：获取传感器数据

定向阶段：对数据综合处理,了解态势变化

决策阶段:制定反应计划

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行动计划：执行计划

Boyd模型的优点是：使各阶段构成一个闭环，表明了数据的循环性

随融合的进行，传递到下一阶段的数据量不断减少

缺点是:决策和执行阶段对其他阶段影响力欠缺，并且各阶段也是顺序执行的

5.根据系统需求和外界环境,多源信息融合一般分为哪三种系统结构？请作简要比较，并绘制系统框图。

（1）集中式结构

特点：将各信源的量测传给融合中心，由中心统一进行目标跟踪处理。

优点：充分利用了信源信息，系统信息损失少，性能比较好

缺点：对通信带宽要求高，系统可靠性差

无跟踪集中式：

特点：信源量测不经过跟踪，只起数据收集作用

优点：最大可能的利用信源信息,结构简单,对信源处理能力要求低,仅在融合中心

存在处理过程

缺点：对融合中心处理能力要求高，通信带宽要求非常高，系统可靠性差

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融合中心出问题，整个系统崩溃

各信源不在同一参考空间带来配准误差,产生虚假航迹的概率比各信源独自跟

踪高很多，大大降低系统性能。

有跟踪集中式：

特点:信源模块本身有跟踪处理能力,用自身获取的量测形成目标航迹。将跟踪处理

关联的量测传给融合中心，进一步实现各信源量测的综合跟踪处理.

优点:融合中心处理能力要求降低,通信带宽要求降低,系统可靠性增强，融合中心

的跟踪结果反馈给各信源跟踪处理环节，改善信源局部航迹性能。

缺点：信息损失较大,性能较差，信源处理能力要求高，信源跟踪处理复杂度上升,

通信带宽要求增加。

（2）分布式结构

特点：各信源模块对所获得量测进行跟踪处理,对各传感器形成的目标航迹融合

优点:可靠性高,对系统通信带宽要求低

缺点：信息损失大于集中式结构，性能也略差

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有融合中心:

特点:各信源模块对所获得量测进行跟踪处理，融合中心对各传感器形成的目标航迹

进一步融合

有融合中心的分布式结构与有跟踪的集中式结构近似，差别在于，信源对量测

跟踪处理后，前者传给融合中心的是目标航迹，后者是关联量测。

与有跟踪的集中式相比：

优点:融合中心处理能力要求降低

缺点：信息损失略大，性能略低

相当:系统可靠性、信源处理能力相当,通信带宽在一个数量级

无融合中心共享航迹:

特点：信源模块本身有跟踪处理能力，利用自身获取的量测形成目标航迹，将航迹传

到通信链路，同时从中接受其他信源发送的航迹信息，与本信源的航迹信息融

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合处理,处理结果反馈到本信源跟踪环节，改善本信源跟踪性能

与有融合中心的分布式结构比：

优点：由于无融合中心,系统可靠性很高，任一节点损坏对系统影响小，鲁棒性好

缺点：信源处理能力要求提高

相当：信息损失，性能，通信带宽要求相当

无融合中心共享关联量测：

特点：信源模块本身有跟踪处理能力，利用自身获取的量测形成目标航迹，将跟踪处

理关联的量测传到通信链路,同时从中接受其他信源发送的关联量测，与本信

源的关联量测信息融合处理，处理结果反馈到本信源跟踪环节，改善本信源跟

踪性能

与无融合中心共享航迹比:

优点:系统信息损失较小，性能略高。由于无融合中心，系统可靠性很高，任一节点

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损坏对系统影响小，鲁棒性好

相当：信息处理能力,通信带宽要求基本相当

（3）混合式结构(集中式和分布式的组合）

特点：同时传递各信源的量测和经过跟踪处理的航迹，综合融合量测以及目标航迹

优点：充分利用了信源信息,系统信息损失少，性能比较好，可靠性高

缺点:通信带宽、存储量、计算量上有更大要求