多传感器多目标航迹关联与融合算法研究_硕士学位论文.doc

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1、 学学 位位 论论 文文 多多传传感感器器多多目目标标 航航迹迹关关联联 与与融融合合算算法法研研究究 申请学位级别 硕硕 士士 专业名称 控制理论与控制工程控制理论与控制工程 学位授予单位和日期 南京理工大学南京理工大学 答辩委员会主席 评阅人 声声 明明 本学位论文是我在导师的指导下取得的研究成果，尽我所知，在本学 位论文中，除了加以标注和致谢的部分外，不包含其他人已经发表或公布 过的研究成果，也不包含我为获得任何教育机构的学位或学历而使用过的 材料。与我一同工作的同事对本学位论文做出的贡献均已在论文中作了明 确的说明。 研究生签名： 年 月 日 学位论文使用授权声明学位论文使用授权声明

2、南京理工大学有权保存本学位论文的电子和纸质文档，可以借阅或上 网公布本学位论文的部分或全部内容，可以向有关部门或机构送交并授权 其保存、借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内容。对于保密论文， 按保密的有关规定和程序处理。 研究生签名： 年 月 日 硕士论文 多传感器多目标航迹关联与融合算法研究 I 摘摘 要要 随着现代科技的飞速发展以及现代战争的需求，在机动目标跟踪领域应用信息融 合技术是近年来研究的热点。面对现代战场中敌方飞行目标的高机动性和复杂性，为 了对目标实施有效地打击和防御，必须有机结合多部传感器提供目标的信息，进行精 确地跟踪。 本文结合某项科研项目，利用分布式雷达组网技术，对本

3、文采用的 IMM 滤波、航 迹关联与融合算法予以软件实现，并进行一系列计算机仿真。 首先，介绍了目标跟踪领域中的量测数据预处理技术，以及在 kalman 滤波基础上 分析了交互式多模型跟踪算法，并通过仿真实例，证明了该算法是行之有效的。为后 续研究航迹关联与融合算法提供了数据支持。 其次，基于实际工程研究背景，对目前广泛采用的加权、修正、独立序贯分布式 航迹关联算法进行了总结讨论，并分析了在航迹交叉、分岔以及合并的情况下，独立 序贯算法的理论可行性，并通过多组仿真实例，证明了算法的实用性。 最后，本文介绍了目标跟踪中几种常见的航迹融合算法，包括集中式和分布式两 种。鉴于集中式计算量大和对系统处

4、理器的要求较高，本文采用分布式融合算法，并 对关联成功的航路，采用无反馈最优分布式融合算法进行 50 次 Monte Carlo 仿真实验， 验证了此算法的可靠性。 本文从工程领域角度出发，探讨了目标跟踪中数据融合的关键技术，为实际工程 应用提供了有用的参考。 关键词关键词：多传感器，目标跟踪，IMM 滤波，航迹关联，航迹融合 Abstract 硕士论文 II Abstract Along with the rapid development of modern technology and the demand of modern war, Information fusion techno

5、logy has become the hotspot in the maneuvering target tracking field. In the face of modern battle with the enemy flying high maneuverability and complexity of targets, in order to strike and defend effectively, we must combine organically multiple sensors information to accurately track. Combining

6、a research project in this dissertation,Number of radars are used to compose the distributional network, software realization of IMM filtering, track correlation and track fusion algorithm are finished, also a series of computer simulation are carried on. Firstly, measurement data preprocesses techn

7、ologies in the field of the target tracking are introduced, and based on kalman filtering technology of the target tracking field, the dissertation analyses interactive model filter algorithm, through the simulation examples, and proves that the algorithm is effective. Data support for researching s

8、ubsequent track correlation and track fusion algorithm is provided. Secondly, based on the practical engineering research background, the distributed correlation algorithms which are currently widespread adoption are summarized and discussed in the dissertation. Include weighting, fixed, independent

9、 sequential correlation algorithm, and analyzes when track is crossing, bifurcating and combining, and the feasibility of the algorithm thought the several of simulation examples is proved. Finally, the dissertation describes several common track fusion algorithms of the target tracking field, inclu

10、ding centralized and distributed structure. Since centralized structure has large amount of calculation and the high requirements of system processor, the dissertation adopts the distributed fusion algorithm, and associated successful route, with no feedback optimal distributed fusion algorithm 50 t

11、imes Monte Carlo simulation to verify the algorithm reliability. From the Angle of engineering area, the key of target tracking data fusion area is discussed in this dissertation, and useful reference for the practical engineering application is provided. Keywords： Multi-sensor, target tracking, IMM

12、 filtering, track correlation, track fusion 硕士论文 多传感器多目标航迹关联与融合与算法研究 III 目目 录录 摘摘 要要 .I Abstract.II 1绪论绪论.1 1.1 论文研究背景与意义.1 1.2 国内外发展及研究现状.2 1.3 航迹关联与融合算法发展现状 3 1.3.1 航迹关联算法发展概况.3 1.3.2 航迹融合算法发展概况.4 1.4 本文的主要研究工作及内容安排 5 2多传感器多目标信息融合理论基础多传感器多目标信息融合理论基础.7 2.1 信息融合的定义.7 2.2 信息融合的基本原理.7 2.3 信息融合的系统结构.8

13、2.3.1 信息融合的层次结构.8 2.3.2 信息融合的体系结构.9 2.4 信息融合的技术与应用.10 2.4.1 信息融合的基本技术和方法.10 2.4.2 信息融合的应用.11 2.5 本论文研究的主要问题及解决思路.11 2.6 本章小结.12 3多目标跟踪中的数据处理多目标跟踪中的数据处理.13 3.1 量测数据预处理技术.13 3.1.1 坐标变换13 3.1.2 时间配准算法16 3.1.3 空间配准算法17 3.2 卡尔曼滤波.19 3.3 交互式多模型跟踪算法.20 3.4 仿真分析.23 3.4.1 仿真指标23 目录 硕士论文 IV 3.4.2 滤波仿真结果24 3.5

14、 本章小结.29 4基于统计理论的航迹关联算法基于统计理论的航迹关联算法.31 4.1 算法描述 31 4.1.1 加权航迹关联算法 32 4.1.2 修正航迹关联算法32 4.1.3 独立序贯航迹关联算法33 4.1.4 典型情况下的航迹关联34 4.2 独立序贯算法软件实现.36 4.3 仿真分析.37 4.4 本章小结.42 5基于统计理论的航迹融合算法基于统计理论的航迹融合算法.43 5.1 集中式融合系统 43 5.1.1 并行滤波43 5.1.2 序贯滤波44 5.1.3 数据压缩滤波45 5.2 分布式融合系统 46 5.2.1 简单凸组合航迹融合算法.46 5.2.2 Bar

15、Shalom-Campo 航迹融合算法47 5.2.3 无反馈的最优分布式航迹融合算法.47 5.3 仿真分析 49 5.4 本章小结 54 6总结与展望总结与展望.55 6.1 本论文工作总结 55 6.2 展望 56 致致 谢谢.57 参考文献参考文献.59 硕士论文 多传感器多目标航迹关联与融合算法研究 1 1绪论绪论 1.1 论文研究背景与意义论文研究背景与意义 在现代和未来的战争中，随着战争形式的信息化、武器种类的先进化、空间情形 的复杂化以及目标环境的多样化，信息瞬息万变，为了获得更佳的作战效果，利用单 个传感器的量测信息远远不能满足性能要求，这就决定了在战场上要用到种类繁多的 传

16、感器提供观测信息，进行优化处理，最终来获取目标的状态估计、目标属性、火力 控制、精确制导等信息。但是多传感器的使用必然会带来更为复杂的问题：信息量的 巨大化、信息表现形式的多样化以及处理信息的复杂化等，给实际系统的解决增加了 沉重的计算负担，这些问题将大大超过人脑的信息综合处理及分析能力。经过多年的 经验及总结，人们自然而然地将这些多种多样的信息进行综合利用、智能处理，去除 掉那些冗余的信息，一方面减轻了人工处理信息的工作量，另一方面提高了系统的容 错性、健壮性以及重组能力。在这种背景下，多传感器信息融合技术便应运而生。 促进多源信息融合理论发展的主要动因之一就是现代战争的迫切需要。当前，信

17、息融合技术正在迅猛发展，已经渗透到现代化战争的各个领域，随着计算机技术和传 感器技术的发展，信息融合技术必将在现代和未来战争中发挥越来越重要的作用。 随着现代科技的飞速发展以及现代战争的需要，在机动目标跟踪领域应用信息融 合技术是近年来研究的热点。随着现代战场中目标的高机动性和复杂性，为了对目标 进行精确的跟踪，则必须获得更多的目标信息。然后将不同的传感器测得的目标信息 进行有机融合，综合利用各个传感器的测量信息，克服了单个传感器的局限性，能全 面准确描述被测对象。与传统的单传感器系统相比，在机动目标跟踪领域采用多传感 器信息融合系统具有以下优点1-2： (1) 增加系统的生存周期，提高系统的

18、健壮性：当有若干个传感器失效或受到干扰， 或某个事件某个目标不在其测量范围内，一般至少会有一种传感器向系统提供信息， 提高系统鲁棒性和可靠性，其生存能力大大增强。 (2) 扩展空间和时间搜索范围，加快信息处理速度。 (3) 改进探测性能：对量测信息采取有效融合，提高探测的有效性。 (4) 增加量测空间维数。 (5) 提高空间分辨率，提高系统可信度。 (6) 降低系统信息的不确定性：多传感器的联合信息必然降低目标或者事件的模糊 性，提高决策能力。 最近 20 年发生的几场高技术战争表明，传统的机械式作战已逐步成为历史，信息 战和电子战已成为现代以及未来战争的主体。由于电子信息技术的飞速发展，多兵

19、种 1 绪论 硕士论文 2 通过网络中心联合作战，协同各种武器平台共享战场作战信息，已成为海陆空天作战 的主要方式。多传感器信息融合系统充分发挥武器装备和作战部队的效能，使作战力 量倍增，其重要性是显而易见的。 近年来，随着网络通信技术的发展，将分布在一个战场范围内的多部传感器利用 通信网络实现信息共享，即网络化多传感器信息融合技术，是目前国内外学者研究的 热点。 网络化多传感器信息融合技术的核心，就是通过一个公共的网络平台，将分布在 较大战场范围内的若干目标探测单元即多传感器连接起来，使其同步工作，独立处理 信息以及工作同步，有效提高目标的跟踪、监测预警能力，从而突破单个传感器在探 测范围、

20、精度以及响应速度方面的能力瓶颈，从而获得全战场范围内实时、高效、准 确的目标信息，提高对未来战场高速机动目标的打击效能。本文就是在这样的背景下 展开研究工作的。 1.2 国内外发展及研究现状国内外发展及研究现状 自 1973 年首次提出信息融合技术以后，在短短 30 多年时间里，各个领域的研究 者都对信息融合技术在其研究领域的应用展开了理论研究，并进一步总结出了行之有 效的工程实现方法，取得了一大批的科技成果。在学术研究方面，美国三军数据融合 年会、SPIE 传感器融合年会和自动化会刊以及相关学术会议每年都有关于该技术的专 门讨论。1998 年由 NASA 埃姆斯氏试验研究中心、IEEE 信息

21、处理学会和控制系统学 会、美国陆军研究所等联合发起的国际信息融合年会，每年举办一次，系统地总结了 该项技术的最新发展概况和研究成果。除此之外，一些具有代表性的学术专著也都对 信息融合的基础理论及在此领域的新思想、新方法以及新进展进行了全面系统的描述。 Llinas、Waltz、Hall、Bar-Shalom 和 Fortmann 等人是活跃在此领域的国际大师。 信息融合的概念虽始于 70 年代初期，但真正的技术进步和发展乃是 80 年代的事， 尤其是近几年来引起了世界范围内的普遍关注，美、英、法、俄、日等发达国家不但 在所部署的一些重大研究项目上取得了突破性进展，而且已经取得了大量研究成果。

22、美国是最早应用信息融合技术的国家，是此项技术的前沿领跑者。美国空军新型 的 GNCST 系统可以接受 E-8C、无人机、RC-135 等平台上合成孔径雷达、信息侦察装 置、光电等传感器近实时信息，在融合中心进行处理后以较高的精度和较快的速度传 递给一线作战士兵。美国海军的系统作战系统（CEC）把位于不同地点的并且具有不 同特征的传感器所提供的各种数据和信息进行完全融合处理，使所有单元能共享每个 传感器的测量数据。CEC 系统实现了武器平台之间的目标信息共享，分布处理的共享 信息能够直接提供给本平台的武器系统和指控系统使用，具备航迹合成和识别功能。 硕士论文 多传感器多目标航迹关联与融合算法研究

23、 3 英国的 BAE 系统公司开发的 DDF 信息融合新技术，已成功验证了将地面和空中 的分散的传感器组网互联并融合其信息。 法国的“米卡”地空型防空导弹系统也是一个网络化、开放式、分散部署的模块集 合系统，由于采用分散式的系统布局，探测模块、发射模块和战术指挥中心都是各自 独立的，不会因为某个模块被击毁而使整个作战单元瘫痪，从而保证了整个系统较高 的战场生存概率。 俄罗斯军方也在数据融合和信息处理方面做了大量的研究工作，并成功运用在新 型战斗机中。通过将各个传感器提供的数据数字化并进行信息融合处理，这就为飞行 员提供了一个空战景象的即时图像。通过传感器融合可以为飞行员提供一个唯一的跟 踪和识

24、别目标，避免了传感器的重复跟踪，从而大大提高了战场作战能力。 除此之外，已经研制出来的还有 AMSVI-自动多传感器部队识别系统，AIDD-炮 兵情报数据融合，PART-军用双工无线电/雷达瞄准系统等军用融合系统。 近 20 年来，我国信息融合理论及应用也在不断发展、不断创新，我国“八五”规划 亦已把信息融合技术列为发展计算机技术的关键技术之一，并部署了一些重点研究项 目，尽可能给予了适当的经费投入。在政府、军方的支持下，也出现了大批专著和译 著。大量的学术论文也相继涌现。上世纪 90 年代初，这一领域在国内才逐渐形成高潮， 并开始出现信息融合系统的实际应用，随后逐步在军事和民用的众多领域得到

25、推广。 目前新一代舰载、弹载、机载和各种系统正在向多传感器多目标航迹融合方向发 4 C I 展。近几年来，国家越来越重视信息融合技术的发展。2009 年 11 月，由中国航空学会 主办的首届全国信息融合年会在山东烟台举行，来自国内航空、航天、船舶、电子等 领域的多家单位从事信息融合研究与应用的百名专家学者代表参加了会议，会议内容 涉及信息融合基础理论、信息融合算法、信息融合技术及信息融合应用等方面。第二 届全国信息融合年会将于 2010 年 6 月在杭州举行，全国信息融合年会的举办，进一步 加强了我国信息融合领域的交流与合作，必将对今后我国信息融合事业的发展起到积 极的推动作用！尽管如此，我们

26、所面临的挑战和困难还是十分严峻的，与国际先进水 平技术相比，在信息融合理论与实践方面还存在着较大的差距，仍需加大步伐，努力 掌握先进技术赶超其它国家。 1.3 航迹关联与融合算法发展现状航迹关联与融合算法发展现状 1.3.1 航迹关联算法发展概况航迹关联算法发展概况 航迹关联问题就是确定几个不同传感器的量测信息是否来自同一个目标或者事件。 它在信息融合技术中占有极其重要的地位，是提高多传感器信息融合系统的预警能力 和实现自动化信息处理的重要途径和关键技术。 1 绪论 硕士论文 4 航迹关联主要应用于分布式融合系统中，其处理过程是：每个传感器根据自身的 信息处理系统，对目标进行状态估计。并按照一

27、定的时间，把本传感器的所有航迹的 状态送给系统的信息处理即融合中心，在信息处理中心经过坐标变换和时空对准，然 后对各局部航迹进行关联判断，形成系统航迹。 航迹关联是分布式多传感器信息融合系统中的一个关键环节，有着潜在的实用价 值和明确的应用前景。目前，国内外研究学者和专家对各种航迹关联的理论和方法都 有大量的研究3-8。Singer 和 Kanyuch 首先提出了加权航迹关联算法9-11。后来 Bar- Shalom 对该算法中的距离度量提出了修正，即修正航迹关联算法12-13。Kosaka 等人研 究了最近邻域(NN)法14。Bowman 则运用极大似然(ML)估计描述了航迹关联问题， Ch

28、ang 和 Youens 基于运筹学中的经典分配(CA)15-16问题来对航迹(测量)进行关联。国 内信息融合领域的权威之一何友教授在上述前人提到的加权关联法、修正关联法、K- NN 法基础之上，提出了空间和时间联合融合的思想，在基于似然比检验上引入了独立 序贯航迹关联和相关序贯航迹关联法17-18，并在基于双门限信号检测的基础上提出独 立和统计双门限法17、MK-NN 法、修正的 K 近邻法19以及多局部节点情况下的统计 航迹关联算法。以上方法从数学角度上讲，均属于统计方法。由于目标分布、传感器 测量误差、目标运动模型及信息处理方法等因素的影响，要判别来自部局部传感器N 的航迹是否来自一个目

29、标是相当困难的，特别在目标交叉、分岔、密集等较多的场合。 尤其当系统包含导航较大、传感器有通信、校准等延迟误差时，统计算法将显得力不 从心。何友又将模糊模式识别的思想引入航迹关联问题，并将影响航迹关联结果的因 素进行分类，由此产生了一系列模糊类航迹关联算法，文献20-21中提到了如模糊双 门限法、基于模糊综合函数的航迹关联法、多因素模糊综合决策法、基于多局部节点 下的模糊航迹法。 1.3.2 航迹融合算法发展概况航迹融合算法发展概况 对多传感器获得的目标航路信息，如何使来自同一个目标的信息融合为一体，并 减少所提供目标信息的噪声值，这就是航迹融合。其目的是利用多个传感器的测量数 据更准确地估计

30、系统状态，解决航迹求精，提高目标的跟踪精度。 航迹融合是多源信息融合理论的一个重要领域，基于航迹状态估计的航迹融合算 法也日趋完善和发展。 从融合中心角度考虑，可以把航迹融合算法分为两种：一种是基于测量值，另一 种是基于各个局部传感器的状态估计值，即所谓的集中式航迹融合和分布式航迹融合。 集中式航迹融合算法是将各个传感器的测量值进行数据融合，只有一个融合中心。20 世纪 70 年代，Singer 22在假设各个状态估计相互独立情况下，首次提出多传感器航迹 融合问题，标志着多传感器航迹融合算法研究的开始。在此基础上 Bar-Shalom 等人解 硕士论文 多传感器多目标航迹关联与融合算法研究 5

31、 决了在多传感器估计误差相互不独立情况下的多传感器航迹融合问题。随后，Willner 提出的集中式多传感器 Kalman 滤波算法23、以及 Chong 提出的分层估计融合算法24。 分布式航迹融合是非常有效的数据处理方法。它将大系统划分为多个小系统，从而改 变全局最优估计的数据处理结构，便于计算机实时并行处理。其主要研究把融合估计 如何分解为若干个局部估计，以及各个局部估计之间的组合问题。在此基础上， Bierman 从数据值稳定性的角度考虑，提出了平方根信息滤波和平滑形式的分布式估计 方法，Roy 等研究了平方根并行卡尔曼滤波器，Castanon 等则把这些研究成果推广到 非线性系统中去。

32、最近几年来，Hong 研究了通信网络中具有不确定性的分布式多传感 器融合方法。 我国对信息融合航迹融合算法研究起步较晚，始于 20 世纪末。在上述研究成果上， 何友等人提出了多坐标系中的分级式、混合式、带反馈式的航迹融合算法。李晓榕等 提出了基于最佳线性无偏估计和基于加权最小的二乘估计的融合规则。王志胜等研究 了基于非线性系统的最优融合估计理论，提出了非线性信息的统一决策、测量模型。 金学波等提出了相关估计方差说的分布式融合算法。 目前常采用的航迹融合算法有卡尔曼加权航迹融合、简单凸组合航迹融合、协方 差加权航迹融合、最优分布式航迹融合算法、自适应航迹融合、模糊航迹融合、利用 伪点迹的航迹融合

33、，在实际应用过程中，应根据不同的情况，选择合适的算法。 1.4 本文的主要研究工作及内容安排本文的主要研究工作及内容安排 航迹融合是多传感器信息融合中一个重要分支，在海、陆、空作战系统中都得到 了广泛的应用。多年来，许多研究工作者致力于此方面的研究，并取得了大量的研究 成果。本文在这些成果的基础上，对目标跟踪以及数据融合中关键技术做深入探讨与 实现。 本文基于实际工程背景，研究内容属于某科研项目“网络化探测系统数据融合技 术”的一部分，利用多部雷达组成分布式探测网，对本文采用的交互式多模型滤波算 法、航迹关联、航迹融合算法进行软件实现，并模拟多批航路，进行一系列仿真分析， 来证明算法的有效性。

34、 本文内容安排如下： 第一章 首先概述了本论文的研究背景，并简单介绍了国内外发展现状及航迹关联 与融合算法的发展概况，最后对本论文研究内容及结构做出安排。 第二章 叙述了多传感器多目标信息融合技术的基本理论，包括定义、基本原理、 系统结构、技术应用等，为研究航迹关联、航迹融合算法打下理论基础，并对本论文 的研究问题及解决思路进行介绍。 第三章 介绍了目标跟踪领域中的量测预处理技术，以及对目标跟踪中交互式多模 1 绪论 硕士论文 6 型跟踪算法理解分析和编程实现，并通过仿真实例来证明算法的实用性，为后续研究 航迹关联、融合算法提供了数据支持。 第四章 详细分析了用于分布式航迹关联的加权、修正、独

35、立序贯航迹关联算法， 以及将独立序贯法编程实现，并当目标交叉、分叉或密集情况下，进行仿真实验，验 证了算法的可行性。 第五章 在航迹关联的基础上，对目标状态进行融合处理，总结分析了常见的集中 式和分布式融合算法，以及对无反馈最优分布式航迹融合算法编程实现，并模拟多批 航路，通过仿真实验来验证算法的可靠性。 第六章 总结论文的研究工作，指出论文的不足之处并对今后的研究方向做出展望。 硕士论文 多传感器多目标航迹关联与融合算法研究 7 2 多传感器多目标信息融合理论基础 硕士论文 8 2多传感器多目标信息融合理论基础多传感器多目标信息融合理论基础 信息融合是 20 世纪 70 年代提出来的，在 8

36、0 年代形成和发展起来的一种自动化信 息综合处理技术。它充分利用多源的信息的冗余互补性和电子计算机的高速运算与智 能处理来提高结果信息的质量。随着计算机技术、通信技术的快速发展，且日趋紧密 地互相结合，加之军事应用的特殊迫切需求，作为信息处理的新兴技术信息融合 技术，在近 10 年中得到了惊人的发展并已进入诸多军事应用领域。由于在军用和民用 都有广阔的应用潜力，各国政府和科研院所都投入大量的人力、物力、财力进行广泛 的研究。本章就对信息融合的定义、模型结构、技术方法等一一介绍，为论文的后续 研究打下理论基础。 2.1 信息融合的定义信息融合的定义 近二十年来，信息融合技术得到了普遍的应用与发展

37、，融合一词几乎不被限制地 被众多领域所引用，正由于应用范围的广泛性和多样性，各个研究领域会按照自己的 理解给出不同的定义，从而很难给出一个统一的定义。 由于信息融合最早用于军事领域，目前能被普遍接受的有关信息融合的定义，是 1991 年由美国三军组织实验室理事联合会 JDL（Joint Directors of Laboratories）提出来 的25，并于 1994 年由澳大利亚 DSTO 加以扩展的。它把信息融合定义为一个处理探测、 互联、相关、估计以及组合多源信息和数据的多层次多方面的过程，以便获得准确的 状态和身份估计、完整而及时的战场态势和威胁估计，为指挥员提供有用的决策信息。 根据

38、国外研究成果，也有专家学者把信息融合这样确切的概括：信息融合是利用 计算机技术将来自多个传感器或多源的观测信息进行分析、综合处理，从而得出决策 和估计任务所需的信息的处理过程。 也可以这么认为，信息融合是指把多个同类或异类的信息源所提供的局部观测量 加以综合，消除信息之间的冗余和矛盾，利用信息的互补，形成对环境的相对完整一 致的感知描述，其目的是获得精确的被测目标的状态、一致性估计、完整的实时评价。 综合考虑以上两个定义，可以把信息融合简单地定义为将来自多传感器或多源的 信息和数据进行综合处理，从而得到更为准确可信的结论。 由于早期的融合方法是针对数据的，也有文献把信息融合叫做数据融合，但其内

39、 涵更广泛、更确切、更合理，也更具有概括性。不仅包括数据，而且包括了信号和知 识。 硕士论文 多传感器多目标航迹关联与融合算法研究 9 2.2 信息融合的基本原理信息融合的基本原理 人是一个很复杂并且自适应能力很强的多源信息融合系统。多源信息融合的原理 就如同人感知世界万物一样，人的各个器官比如耳、眼、鼻子、嘴巴等就是多个功能 不同的传感器，人自然而然地把这些多传感器感知的信息进行组合起来，并使用先验 知识去估计周围环境和正在发生的各种各样的事情。单靠单一的感知器官，对事物的 估计常会出现偏差甚至错误， “盲人摸象”的故事就是这个道理。由于人类感知器官具 有不同的度量特征，因而可以感知出不同范

40、围内的物理现象，这一过程是非常复杂的， 但也是自适应的。把各种信息或者知识转化为对周围环境的有价值的解释，需要对各 个传感器观测的信息综合支配与利用，以及适合于解释集成信息的知识库。 我们所研究的多源信息融合系统，实际上就是对人脑综合处理复杂问题的一种功 能模拟。在模仿人脑处理问题的信息融合系统中，各种传感器(感知器官)所提供的信号 具有不同的特征：可能是快变的或者缓变的，精确的或者模糊的，实时的或者离线的， 甚至相互促进或者相互矛盾的。综上可知，多源信息融合的基本原理就是充分利用每 部传感器提供的信息资源，再加上对人工观测信息的合理支配和使用，依照某种优化 准则将这些互补或者对立的信息资源组

41、合起来，就如同人脑对周围事物的认知一样， 最后得到对观测对象的一致性解释和描述。其目标是通过对各传感器检测出的信息进 行优化组合而不是利用单个传感器所测得的单一信息，推导出更多有效的信息，得到 最佳组合结果。即利用多个传感器联合处理信息的优势，提高整个系统的有效性。 2.3 信息融合的系统结构信息融合的系统结构 信息融合的系统结构研究包含两部分，即信息融合的层次结构和信息融合的体系 结构。下面将这两种融合结构进行简单阐述。 2.3.1 信息融合的层次结构信息融合的层次结构 在多传感器信息融合模型结构中，可以根据数据和处理过程的分辨率来对融合结 构分类，一般可分为三层：像素层融合，特征层融合，决

42、策层融合3。 (1)像素层融合 所谓像素层融合是指把经过各传感器最低程度处理的像素数据或者以一块为单 位的数据进行信息融合。来自各传感器或同一传感器的不同信道的数据在融合前一 般不进行很多处理。 (2)特征层融合 从每个传感器数据中提取出代表传感器视野中目标的特征数据，然后把各目标 的特征数据又融合成一个新的综合特征。一个特征融合的例子就是把来自单个传感 器的特征向量头尾串联起来，形成一个“更长”的特征向量，然后输入给某个分类器。 2 多传感器多目标信息融合理论基础 硕士论文 10 (3)决策层融合 在这种融合方法中，每个传感器处理自己接收到的数据，实现对目标的检测与 分类，然后再把各自的结果

43、输入给一个融合算法进行决策。 2.3.2 信息融合的体系结构信息融合的体系结构 信息融合体系结构不同，可能在其性能上就会有很大的区别。根据传感器数据 在送入融合中心之前已经处理的程度分类，一般可分为三大类：集中式、分布式和 混合式26-27。 (1)集中式融合结构 集中式融合是将各传感器节点的量测数据经过最小程度处理后送至唯一的融合 中心，在那里进行数据对准、点迹相关、数据关联、综合跟踪等融合处理。此方法 的优点是信息损失量小，能优化目标的航迹及位置估计，因此融合结果是最优的。 但是这种结构对融合中心处理器的性能要求太高，计算负担大，系统生存能力也较 差，此方法在工程中很难实现。图 2.1 给

44、出了一个简单的集中式融合结构框图。 融合中心 传感器N传感器2传感器1 图 2.1 集中式融合结构 (2)分布式融合结构 分布式融合就是每个传感器有自己的局部处理器，把处理过的信息送至融合中心， 中心根据各局部传感器传送的航迹数据完成航迹关联、状态融合，以形成全局估计。 这种结构的优点是对传感器信息进行了压缩处理，降低了对通信带宽的要求，另外可 靠性高，工程易于实现。这类系统很普遍，尤其是在现代作战系统中，不仅具有局部 跟踪能力，还具有全局监视特性。此外，由于各个局部节点在融合系统网络中传送的 是经滤波后的估计结果，因此网络负载比集中式要小得多，从而使系统的工作量非常 均衡，系统效率也很高。因

45、此分布式融合成为融合系统首选的结构。然而由于融合中 心得到的数据是经过各局部节点处理过的，因此不可避免地造成信息的损失，其跟踪 性能较集中式差。 图 2.2 为最常见的分布式融合结构。 硕士论文 多传感器多目标航迹关联与融合算法研究 11 融合中心 传感器节点传感器节点传感器节点 传感器传感器传感器 图 2.2 分布式融合结构 (3)混合式融合结构 混合式是集中式与分布式的一种综合，典型的混合式融合式结构见图 2.3。传送到 融合中心的数据可能是原始传感器测量数据，也可能是经过传感器经过局部节点处理 过的数据，它可以在通信带宽、处理速度、跟踪精度上得以取得平衡，它保留了上述 两类结构的优点，其

46、不足之处就是加大了数据处理的复杂程度，代价成本较高，并且 需要提高数据的传输速率，一般常在大型融合系统中运用。 融合中心 传感器 传感器节点传感器节点 传感器传感器传感器 图 2.3 混合式融合结构 2.4 信息融合的技术与应用信息融合的技术与应用 2.4.1 信息融合的基本技术和方法信息融合的基本技术和方法 信息融合是一门跨学科、涉及范围广的综合处理技术，不是一门单一的技术，实 际上是传统学科和新技术的融合与应用。信息融合虽然是一门年轻的新兴学科，但从 诞生之日起就表现出旺盛的活力，30 年来基于各种理论的方法层出不穷。目前常采用 的主要技术有以下几种： (1)基于统计理论的方法 包括经典推

47、理、D-S 证据理论、贝叶斯技术以及支持向量机理论等 (2)基于估计理论方法 2 多传感器多目标信息融合理论基础 硕士论文 12 包括极大似然估计、最小二乘法、卡尔曼滤波 (3)基于信息论的多传感器信息融合技术 包括聚类分析理论、熵理论、表决法等 (4)基于认识模型的多传感器信息融合技术 主要涉及到模糊集理论和逻辑模板法 (5)智能信息融合技术 主要涉及到 AI 技术、神经网络、遗传算法、专家系统 (6)分布式和并行处理技术 虽然目前有一大批研究成果，但是信息融合技术发展还不完善，当前制约多传感 器信息融合技术深入发展的因素有三28： (1)信息来源种类的高度相异性、涉及内容的模糊性； (2)多源信息和任务本身所固有的复杂性； (3)目前还没有统一的数学工具来描述信息融合系统； 2.4.2 信息融合的应用信息融合的应用 军事应用是多源信息融合技术