多传感器数据融合技术及应用65799

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1、现代信号处理技术及应用 AdvancedSignalProcessingTechnology anditsApplication Sept 9 2013 课程简介 现代信号处理技术及应用 多传感器数据融合 小波分析 课程简介 数据融合 数据融合概述 数据融合模型 数据融合功能模型 数据融合结构模型 Agent模型 课程简介 数据融合 分布式检测与数据融合 Beyas融合规则 Neyman Pearson融合规则 K N融合规则 串行结构融合规则 异步传输融合规则 带反馈并行融合规则 模糊先验概率和代价融合规则 融合系统的性能评估 课程简介 数据融合 数据融合的数学基础 数据融合的应用 D S理

2、论 Kalman滤波 概率数据关联 课程简介 小波分析 小波分析 WaveletAnalysis 20学时 预备知识 连续小波变换 离散小波变换 小波框架 多分辨率分析 正交小波变换 Mallat算法 WA在信号处理中的应用 参考资料 科学出版社 信息融合 2007 电子工业出版社 多传感器信息融合及其应用 2010 清华大学出版社 多源信息融合 第二版 2010 相关论文 第一章多传感器数据融合概述 什么是多传感器数据融合 数据融合的作用 多传感器数据融合的处理对象 数据融合源于仿生学人和动物 感官具有不同的度量特征 可测量出不同空间范围内发生的各种物理现象 自适应的复杂的 将各种信息转换为

3、对环境有价值的解释数据融合 信息融合 一 数据融合的定义 定义1 llinas hall 利用计算机技术对按时序获得的若干传感器的观测信息在一定准则下加以自动分析 优化综合以完成所需要的决策和估计任务而进行的信息处理过程相互关系分析 多传感器 基础多源信息 加工对象协调优化和综合处理 核心定义2 军事领域 是对来自多传感器的数据进行多级别 多方面 多层次的处理 从而产生新的有意义的信息定义3 综合定义 指对来自不同知识源和传感器采集的数据进行综合处理 从而得出更加准确 可靠的结论 融合被多领域频繁应用 滥用 由于所研究内容的广泛性和多样性造成了统一定义较为困难思考 定义的作用 二 数据融合的必

4、要性 随着科学技术的发展 传感器的性能得到很大的提高 新型的传感器不断涌现 如复合传感器 生物传感器 纳米传感器等多传感器系统中信息表现形式多源性信息数量的海量异构信息关系的复杂性实时性信息处理的要求远远超出了人脑的综合处理能力 军事需求 随着新型武器 精确制导 远程打击等 的出现 战场范围扩大 五维空间 必须应用多传感器系统 微波 毫米波 电视 红外 激光 电子支援措施 ESM 以及电子情报技术 提供观测数据 优化综合 实现 实时发现目标获取目标状态估计提供火力控制 精确制导 电子对识别目标属性抗 作战模式和辅助决策等作战信息分析行为意图态势评估威胁分析 20世纪70年代末 多传感器数据融合

5、迅速发展 成为独立的学科 并在军事 民用领域得到了广泛的应用具有代表性的工作 美国的C3I系统 command control communicationandintelligence 目前已经发展至C4I系统 command control communication computerandintelligence 和C4ISR surveillanceandrecon 云时代和大数据 近年来 随着互联网 无线传感网络和物联网等技术的发展 形成了海量数据 massivedata 大数据 bigdata 数据融合进入了新的发展阶段大数据通常用来形容所创造的大量非结构化和半结构化数据大数据的特点

6、 4V 数据体量巨大 volume 从TB跃升到PB级别数据类型繁多 variety 包括网络日志 视频 图片 地理位置信息等价值密度低 value 以视频为例 连续不间断监控过程中 可能有用的数据仅仅有一两秒处理速度快 velocity 1秒定律 与传统的数据处理技术有本质的不同 三 数据融合的目标 目标基于各传感器分离观测信息 通过对信息的优化组合导出更多的有效信息本质目标利用多传感器共同操作的优势 提高整个传感系统的有效性 四 多传感器数据融合系统的优点 冗余信息 增强了可靠性 互补信息 扩展了单传感器的性能 提高了系统的可靠性和鲁棒性扩展了时间或空间的观测范围增强了系统的可信度增强了系

7、统的分辨能力 多传感器数据融合与经典信号处理方法的区别 本质上 关键在于数据融合所处理的多传感器信息具有更加复杂的形式 而且在不同的信息层上出现 包括数据 特征和决策层 五 多传感器数据融合应用领域 一 军事领域TMD 战区导弹防御系统 theatermissiledefensesystem C4ISR 飞行目标跟踪 虚拟战场 科索沃虚拟战场 战场监测士兵机器人 惯性导航惯性导航系统是利用惯性元件来感测航行体的运动加速度 经过积分计算 从而解算出导航参数来确定航行体的位置 惯性导航系统可以连续给出载体的航向 姿态 速度 位置等导航参数 具有隐蔽性好 抗干扰性强 能全天候工作等优点 但其导航需要

8、一段对准时间 存在 漂移 现象 误差随时间积累 长时间工作会产生较大的积累误差星图导航天文导航系统的航向精度在现有导航设备中是最高的 可为武器系统提供精确的位置 航向和姿态信息 二 民用领域 1 机器人传感器包括 摄像机 声纳 陀螺仪 激光测距仪等pioneer 月球车 六足机器人 俄罗斯 火星探测车制造业机器人服务机器人导游机器人机械手Robotcup路径规划 机器人舞蹈 qiro机器人 20个机器人Nao在上海世博会法国馆完美演出了长达10分钟的全自主集体舞蹈表演 创造了类人机器人历史性一幕 这也是世界上第一次大规模机器人同时跳 集体舞 机器人Nao的表演分三个音乐片段 其中包括法国作曲家

9、莫里斯拉威尔的著名交响作品Bolero 完美展示了Nao完成稳定 灵活并有节奏的动作的能力 这也是机器人史上第一次在艺术领域达到饱含情感并与观众产生共鸣的高度 由类人机器人领域的世界顶尖公司AldebaranRobotics研发 星球车 勇气号火星车 好奇号火星车 2 工业过程监控 识别引起系统状况超出正常运行范围的故障条件 触发报警器石油勘探火力发电 发电机组监控 转炉炼钢 温度和含碳量 核反应堆 3 遥感图像融合处理 主要对地面目标或实体进行监视 识别与定位 使用的传感器主要为合成孔径雷达 在多源图像进行融合时 要利用像素级配准通过高空间分辨率全色图像和低光谱分辨率图像的融合 得到高空间分

10、辨率和高光谱分辨率的图像 融合多波段和多时段的遥感图像来提高分类的准确性 采用合成孔径雷达 卫星遥感等对地面进行监视 以识别地貌 气象模式 矿产 植物生长 农作物种植面积和产量预测 环境条件 省气象局 火灾 和威胁状况 原油泄漏 辐射泄漏等 对物理现象 事件进行定位 识别和解释 4 公共安全 毒品检测气敏 红外 微波火灾监测烟雾传感器 二氧化碳传感器瓦斯监测远程医疗X射线 核磁共振 超声波 肿瘤定位智能材料飞机机翼 有限元分析 表面应力计算 微机械手 压电陶瓷制备 温度发生形变 温度控制 刹车系统 5 环境污染监测 环境污染现状大气污染监测环境水污染监测检测指标水质建模 水质综合评判汽车尾气排

11、放检测 6 智能交通 空中交通 空中交通管制系统在雷达网的监视 引导和管理下进行工作 多雷达融合 通过二次雷达识别各种类型的飞机 确定民航机航班号 飞行状态 且与一次雷达进行配对导航设备 监视和控制设备 修正航线偏离 防止飞机相撞 并调度飞机流量 通信设备 调度人员城市交通 摄像 航拍 地感线圈 微波 雷达 地磁传感器 视频 FCD轨道交通 无人驾驶汽车 法国公司INRIA花费十年心血 于2009年5月研制出无人驾驶汽车Cycab自动驾驶 GPS定位误差小于1米 德国大众中国自主车大赛 国防科技大学自主研制的红旗HQ3无人车 7月14日首次完成了从长沙到武汉286公里的高速全程无人驾驶实验 创

12、造了我国自主研制的无人车在复杂交通状况下自主驾驶的新纪录 标志着我国无人车在复杂环境识别 智能行为决策和控制等方面实现了新的技术突破 达到世界先进水平实验中 无人车自主超车67次 途遇复杂天气 部分路段有雾 在咸宁还遭逢降雨一辆高速行驶的汽车上 司机 不扶方向盘还不时扭头跟车上其他人聊天 全然不看前方的路 当这样一辆车从你身边驶过 你肯定会大吃一惊 不敢相信自己眼睛 然而 这一幕7月14日从长沙到武汉的高速公路上已经真实上演 车路协同 车路协同系统主要包含智能车辆 车车通信 VehicletoVehicle V2V 车路通信 VehicletoInfrastructure V2I 车路协同控制

13、和微观仿真等 它显著提高道路基础设施的使用效率道路 大大降低交通事故 延误和环境污染 CVIS展望图 7 农业 精准农业 无土栽培 食品检测农作物农药残留量检测酶抑制法 通过光谱分析 确定有害物质水产养殖分拣系统8 其他电子鼻 electronicnose 电子舌 electronictongue 9 物联网 物联网 Theinternetofthings 物联网是新一代信息技术的重要组成部分是物物相连的互联网 其含义包括 1 物联网的核心和基础仍然是互联网 是在互联网基础上的延伸和扩展的网络2 其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间 进行信息交换和通信物联网的定义是通过射频识别 RFID

14、红外感应器 GPS 激光扫描器等信息传感设备 按约定的协议 把任何物品与互联网相连接 进行信息交换和通信 以实现对物品的智能化识别 定位 跟踪 监控和管理的一种网络信息融合是物联网的核心技术 体系结构 信息融合是物联网的核心技术之一 五 多传感器数据融合研究现状 自20世纪70年代末以来 MSDF受到了各国学术界 工业界和军届的广泛关注 成为研究热点 一 国外美国将MSDF技术列为90年代重点研发的二十项关键技术之一 A类 发展C4I系统 经费投资数亿美元学术方面 87年起 美三军每年召开一次数据融合学术会议 出版SPIE专集IEEE94年首次举办智能系统多传感器融合与集成会议MFI94 MF

15、I96 MFI99 MFI01 德国 IEEE系统和控制论会议IEEE航空航天与电子系统会议IEEE自动控制会议IEEEC3MIS会议 1998在美国成立了国际信息融合学会ISIF 每年举行一次学术会议专著LLINAS HALL multi sensordatafusionHALL mathematicaltechniquesinmulti sensordatafusion学术期刊IEEEsensorsjournalIEEEsystem manandcyberneticsInformationfusionInformationscienceSensorandactuatorASensorand

16、actuatorB 二 国内 六 多传感器数据融合方法的进展 经典的理论方法经典推理法 kalman滤波 Bayes推理 证据理论 聚类分析法 参数模板法 物理模型法 熵法 品质因数法 ES等人工智能法FuzzySets NeuralNetwork RoughSet SVM和WaveletAnalysis等 一 数据融合研究存在的问题 多传感器数据融合尚缺乏一套成熟 完整的理论体系与方法多传感器数据融合尚无通用的体系框架和术语多元假设检验的数据融合算法及其数学基础 关键问题 在于如何对误差和不确定进行建模 ex 同一传感器在相同的条件下多次检测存在着差异 误差与不确定建模具体包括 1 融合过程的误差误差的传播 2 传感信息的误差 通常可用Gauss白噪声表示 实际中 这种假设难以满足 传感过程中存在着错误的信息 3 系统运行的误差 假设多sensor的测量相互独立 而当sensor之间的耦合带来系统误差时 系统无法处理这样的误差 一致性处理 sensor的标定已知环境下的标定 未知环境下的标定 建立知识库 实现自主标定 系统必须具备从sensor失效后恢复的能力 二 研究方向 未知环境

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