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1、多传感器数据融合性能评估法姓 名：素学 号： 39课程名称：空管信息处理根底指导老师：运峰2021年1月15日目录1目的意义12研究现状13数据融合系统的性能评估法 13.1 性能评估指标13.2 融合性能指标23.3 融合性能评估的综合评价 33.3.1 指标相对隶属度矩阵 33.3.2 指标权重43.3.3 综合评价步骤 64总结6z.1目的意义近数十年来,多传感器数据融合在理论研究和实际应用面取得了长足进展, 但是,目前对融合系统的性能评估研究并不多, 性能评估是研究多目标跟踪系统 非常重要的手段.利用综合性能评估不仅可以分析在一定环境下系统所能到达的 性能,从而选择最优的设计案,而且还
2、可以反过来设计和确定满足系统性能要求 的系统参数,也就是辅助系统设计.研究多传感器数据融合的性能评估对于跟踪 算法的参数优化,跟踪系统的功能设计与优化,乃至于精确信息感知都具有十分 重要的意义.2研究现状目前有关融合算法的研究很多,但是,对数据融合算法进行性能测试与评估 的研究却不多见,并且,也没有形成一个普遍公认的评估标准. 有关多传感器数 据融合法的研究已经比拟成熟,但如对这些形形色色的算法所构成的融合系统性 能进行评估的研究却一直处于探索阶段,相关研究成果并不多见.3数据融合系统的性能评估法一般进行评估时,通常要建立评估模型、评价指标体系和评价准那么,采用分 析法或仿真法对算法和系统性能
3、进行评估. 实际上,融合算法的评估法,也就是 计算各个评估指标的法.一、常规的仿真比拟法,即你定输入数据或实测数据进行仿真,比拟优劣误 差指标和置信度概率,如：1采用Monte Carlo 仿真,可对整个系统进行数值评估和确认；2采用实时仿真,连接模拟数据或记录数据时能够展示融合结果；3建立效能评估模型,勇基于效能的评估法等.二、专家打分、模糊测度准那么评判,多用于目标识别.对航迹,用目标位置 的均误差来分析,对属性和类型,用综合正确概率评价.对结果的分析评估,多采用 Matlab工具,还可以用Petri网的性能来分 析数据融合系统的性能.目前,最为广泛的是开展了基于仿真的数据融合系统性能评估
4、法的研究.3.1 性能评估指标评价指标体系是融合系统性能评价的根底,它是否合理,完整,可测,无冗余,直接关系到最后的评价结果.数据融合系统评价指标的选择不仅要遵 循针对性,可测性,客观性,独立性等根本原那么,而且必须反映现代战争对 指挥自动化系统的需求.评估需要基于一定的标准,因此建立一组评估指标,对于评估融合跟踪系 统和算法是必不可少的.一般对于数据融合系统性能表征有以下四个面：1尺度参数,用来直接定义数据融合系统和各组成局部传感器、数据 处理器、通信信道等元素所具有的性质和特征.他们直接描述系统 的行为或结构,并且可以作为一些典型的可测量指标值如带宽、误 码率、物理维数等来考虑；2性能度量
5、MOP,用以描述系统重要行为属性的测量,通常与假设干 尺度参数有关,并以单变量形式对某个有意义的操作性能度量进行量 化；3效能度量MOE,用于描述数据融合系统的功能发挥程度,如目标 漏检率、目标指示率等都是典型的效能度量；4兵力效能度量MOFE,是四类测量中最高级的测量,它对整个军 事力量包括数据融合系统完成其任务的水平进化量.典型的MOFE 包括资源损耗的速度和比例、交战结果以及这些变量的变化情况.3.2 融合性能指标很多文献试图从航迹分类的角度探讨跟踪性能评估中数据关联、跟踪纯度、 状态估计精度和滤波协差可靠性容的评估法.虽然对其进行了描述,但很多都并 未有达成共识的具体计算公式.一级指标
6、：1） 一般对于一个融合跟踪系统,系统检测率和虚警率是评估其性能的 重要指标.还有虚假航迹数、丧失航迹数和遗漏航迹数、系统平均错误航迹 数、系统平均遗漏航迹数、系统错误航迹率、平均航迹形成时间、平均航迹 维持时间、误跟踪率等性能评估指标.2对于跟踪起始、维持和终结局部,有航迹起始时间、航迹维持时间等指标；3对于航迹相关与融合,有正确关联率、漏相关率、错误关联率、正 确别离率、航迹综合相关度、航迹精度和航迹状态估计偏差等指标.二级指标,二级指标由一级指标按一定规那么构造成,如航迹相关性能、跟踪精度性能、实时跟踪性能等等,都可由数个一级指标综合评定.对于位置级目标跟踪融合系统,性能评估主要是针对尺
7、度性能度量.多传感 器输入信息为航迹的三维向、时间、速度、位角、上下角等,输出信息包括一次 航迹和最终融合航迹的三维位、时间、位角等.根据融合跟踪系统的根本结构, 性能评估指标面可以从以下三个局部进行考虑和提取：1航迹起始及航迹辨识；2航迹关联及数据融合；3目标运动状态及精度质量.结构面那么主要从两局部进行：1前的一次航迹；2融合后的二次航迹；3.3 融合性能评估的综合评价系统评价是一个从多要素的高维的指标体系到一个低维的评价结果的转换 过程,在这一过程中还要求评价结果能尽可能反映原指标体系中各要素的信息. 如确定各要素的权重是亟待解决的问题.如对融合后的指标进行综合评价一直是多传感器信息融合
8、系统中未能达成共识的难点问题.现在普遍的评价式是采用对各个指标进行加权平均累加的法.本文欲采用数学法中的模糊综合评价法.模糊综合评价就是以模糊数学为根底,应用模糊关系合成的原理,将一些边 界不清,不易定量的因素定量化、进行综合评价的一种法.其具体实现时,对于 某一具体指标值,需要通过构造等级模糊子集来确定该指标所属的评价等级即确定从优隶属度,然后利用模糊变换原理对各指标综合,得到直观的量化评价.3.3.1 指标相对隶属度矩阵设有n个评价指标,m个评价对象每次实验产生的指标对应于一个评价对 象,构成评价指标样本集hLDIi = l-nJ = l-in,其中HU应为非负值.为 消除指标间不同的量纲
9、效应,对单个指标采取了如下的标准化处理式, 得到由m 个评价对象构建的一个相对隶属度模糊评价矩阵 Ro首先对系统的融合性能进行评价的指标,进行划分：越小越优型：其指标量化值越大,从优度越高.越中越优型：其指标量化值越靠近中间值,从优度越高越大越优型：其指标量化值越小,从优度越高以这些rftfi值作为元素可组成单评价指标的模糊评价矩阵R = (MDLm03.3.2 指标权重从数学变换的角度看,各评价对象是由评价对象各指标所组成的高维空间的 一些点,系统评价模型就是一种从高维空间到低维空间的映射,要求这种映射能 尽可能反映评价对象样本在原高维空间中的分类信息和排序信息,这些信息具体反映在如合理地确
10、定这些评价指标的权重上, 这仍是目前系统评价模型研究的难 点之一.在近年来提出确实定权重的主要法中： 等权重法在各评价对象的综合评 价值相差不大时常常给决策带来困难；统计试验法、专家评分法和集值统计迭代 法在评价指标较多时实现起来较为困难.根据模糊评价矩阵,可以构建一个新的矩阵B =3皿山,用以计算指标间的排序权重fwli= 1-nl o这种法是利用数据计算评价指标都具有怎样的重要性,即其对评价分类的影响力.=min ( 9, int 0.5 4-m等=2出.其中 一根据B的定义：q m加 MD =：i=i j=i称判断矩阵B具有完全的一致性.假设判断矩阵B不具有完全的一致性,即后续实验的样本
11、集和当前样本发生 了很大的变化,那么需要对B进行修正,记作W(i)l扛1n).对应的一致性判 断形式是：优化条件:式中,d是非负参数,经验数据d 0, 0,5 o1)当权重fWR =和网获得最正确值时,B具有完全的一致性.2)不能满足完全一致性时,bC(n)越小,那么乎断矩阵b越能获得满意的一 致性,CIC(n)0 , 1那么可以认为该判断矩阵具有满意的一致性.根据式(4. 5. 4)式(4. 5. 7)求取w(D在获得各个指标对应的权重系数 1W(i冲=卜口后,对系统的第j次样本的初步评价可以通过如下的表达式进 行：c的结果越大,说明对系统进行本次实验对应的指标越优.通过对 m次 的样本集进
12、行排序,可以为融合系统的综合性能做出量化评估.3.3.3 综合评价步骤本文的评估系统以评估信息融合处理性能为根底,根据上文制定的数据融合 评估单项指标,运用统计与计算的法,得出每个评估指标的具体值.然后根据得 出的每个指标,采用模糊评判的法,对数据融合系统进行评估.3.3.4 价跟踪系统的指标集合U;2选取数项指标,根据仿真数据计算单项指标量化值,并且考虑一次航迹 及二次航迹融后的数据进行计算比拟,精度指标等改善度G;3进行单指标评价,建立模糊关系矩阵 R,在构造了等级模糊子集后,就 要对跟踪系统从每个性能指标进行量化；也就是确定从单个性能指标来 看被评系统对各个等级模糊子集的隶属度, 进而得
13、到归一化模糊关系矩 阵；4利用适宜的权值算法确定评价指标的模糊权向量 W;5利用适宜的合成算子将 W与被评价算法的R合成得到其模糊综合评价 结果向量Co6对模糊综合评价结果向量进行分析,可采用最大隶属度原那么、加权平均 原那么和模糊向量单值化等法,获取系统的总体评价.7根据模糊评价所的系统综合从优度评分,结合实际场景,为融合系统综 合分析.4总结很多文献中都阐述了有关数据融合系统的性能评估的法,并对其效果进行了 分析：1试图从航迹分类的角度探讨跟踪性能评估中数据关联、跟踪纯度、状态 估计精度和滤波协差可靠性容的评估法；2描述了评估系统的重要性和关联统计、跟踪纯度、跟踪维持统计等评估 容,但并未
14、给出具体计算公式；3初步给出了多目标跟踪性能评估的指标,但这些指标仅包括失跟率、正 确起始、终结率、滤波性能等,但都尚不完善.个人理解：跟踪系统的应用环境具有以下特点：目标的机动时刻与机动水平往往是未知的和突变的；多个目标存在编队与航迹交叉,传感器探测概率小于1,存在盲区,虚警, 测量误差,对付对抗性干扰；一次航迹起始及跟踪出错也可导致数据融合性能降低.所以,事实上,很多因素影响着多传感器数据融合的综合性能：航迹起始的质量,对融合航迹的影响；杂波干扰及传感器的观测噪声等对融合精度的影响；一次航迹的数据精度对融合航迹精度的影响；所以光是简单的黑箱测试法或是单纯的指标加权并不能完全准确的评判融合算法.应具体分析这些因素,探索一种科学的定量法判断融合性能.