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1、第二篇 数据融合,智能信息处理技术,2,第1讲 数据融合的基本原理,智能信息处理技术,3,数据融合的名称,类似的名称,多传感器相关,多源相关,多传感器混合,多传感器融合,信息融合,数据融合,4,多传感器数据融合,传感器在检测系统中的作用,什么是传感器？,智能信息处理技术,5,5,人与机器的机能对应关系图,智能信息处理技术,6,6,人与传感器,声敏传感器,味觉传感器,压敏、热敏、湿敏传感器,光敏传感器,声敏传感器,智能信息处理技术,7,定义：,传感器就是能感知外界信息并能按一定规律将这些信息转换成可用信号的器件或装置。如下图所示:,智能信息处理技术,8,传感器的组成,敏感元件,被测信息,转换元件
2、,信号调节电路,辅助电路,输出信息,传感器组成框图,敏感器件的作用是感受被测物理量；,辅助器件则是对输出的电信号进行放大、阻抗匹配，以便于后续仪表接入；,转换元件是对信号进行转换输出；,9,应变式压力传感器,弹性膜片,电阻应变片,压力,应变,电阻变化量,敏感元件,转换元件,定义,由半导体材料制成的物性性传感器基本是敏感元件与转换元件二合一。直接能将被测量转换为电量输出。压电传感器、光电池、热敏电阻等。,传感器系统的基本特性,传感器系统,对传感器系统的基本特性研究， 主要用于两个方面： 第一，用于建立一个测量系统。 只有知道传感器系统的基本特性，才能通过测量输出信号y(t)，推导得到输入信号x(
3、t)。 第二，用于传感器系统本身的研究、设计与建立。通过观测系统的输入x(t)及输出y(t)，推断建立系统的特性。 如果系统特性不满足要求，则应修改相应的内部参数，直至合格为止。,静态特性 静态特性又称“刻度特性”、“标定曲线”或“校准曲线”。它表示当输入系统的被测物理量x(t)为不随时间变化的恒定信号， 即x(t)=常量时，系统的输入与输出之间呈现的关系。通常，静态特性可由如下的多项式来表示：,式中： s0,s1,s2,sn常量； y输出量； x输入量。,一、 静态特性的基本参数,1. 零位(零点),2. 量程Y(FS),3. 灵敏度,4. 分辨率,二、 静态特性的性能指标,1. 迟滞,滞环
4、,2. 重复性,重复性,3. 线性度 线性度又称“直线性”，它表示系统静态特性对选定拟合直线(y=b+kx)的接近程度。在数值上用非线性相对误差L的百分数来表示,式中：Lm表示静态特性与选定拟合直线的最大拟合偏差。 由于拟合直线确定的方法不同，相应的拟合偏差值与线性度的数值也就不同。目前常用的有：理论线性度、平均选点线性度、端基线性度、最小二乘法线性度等。其中尤以理论线性度与最小二乘法线性度应用最普遍。,1) 最小二乘法线性度拟合直线的确定设拟合直线方程通式为,则第j个标定点的标定值yj与拟合直线上相应值的偏差为,最小二乘法拟合直线的确定原则是均方误差为最小值。,令其一阶偏导为零,可得两个方程
5、，并解得两个未知量b, k的表达式如下：,线性度,2) 理论线性度拟合直线方程的确定,最小二乘法线性度,4. 精度,系统误差的绝对值为,随机误差的绝对值为,故系统的总精度A为,动态特性,大量被测物理量是随时间变化的动态信号，即x(t)是时间t的函数，不是常量。 理想的传感器系统， 其输出量y(t)与输入量x(t)的时间函数表达式应该相同。但实际上，二者只能在一定频率范围内， 在允许的动态误差条件下保持所谓的一致。 动态特性用数学模型来描述, 对于连续时间系统主要有三种形式：时域中的微分方程、复频域中的传递函数H(s)、频率域中的频率特性H(j)。 ,一、 微分方程,1. 一阶系统,热电偶测温元
6、件,当热电偶接点温度To低于被测介质温度Ti时，ToTi, 则有热流q流入热电偶结点。它与Ti和To的关系可表示如下：,式中：R介质的热阻； C热电偶的比热。 若令=RC上式可写为,式中：=RC时间常数，具有时间量纲； K放大倍数，式中K=1。 上式为一阶微分方程，Ti, To分别是系统的输入量、输出量。 不仅是热电偶，其它类型的传感器系统也可能具有一阶微分方程形式所表征的动态特性，则广义的一阶微分方程为,式中： y系统的输出量； x系统的输入量； K放大倍数； 时间常数，由系统的固有属性决定的常数。,2. 二阶系统,m-k-b系统,这种系统可以是压力传感器的弹性敏感元件的等效结构。等效质量块
7、m在受到作用力F后产生位移y和运动速度dy/dt，在运动过程中，质量块m所受的力有：,作用力 F弹性反作用力 F(弹)=-ky阻尼力,直到位移量y足够大，使弹性反作用力与作用力相等，即F(弹)=F, 达到平衡，质量块不再运动F(阻)=0。在未达到平衡状态的运动过程中，运动规律服从牛顿运动定律，其运动加速度 由所受的合力决定,即,整理后得,式中： m运动部分的等效质量； k弹簧刚度系数； b阻尼系数。,质量弹簧阻尼(m-k-b)力学结构的动态特性由二阶微分方程描述。二阶微分方程可写成如下的标准形式：,式中： n系统无阻尼固有角频率； 阻尼比； K直流放大倍数/静态灵敏度。,n、K分别表示如下：,
8、n、 , K均是由系统本身固有属性决定的常数。y, x分别为系统的输出量、输入量。,二、 传递函数,系统的输入与输出(a) 时域； (b) 复频域； (c) 频域,在初始值为零即t0时，x(t)=0, y(t)=0，输出信号y(t)的拉氏变换Y(s)与输入信号x(t)的拉氏变换X(s)之比为系统的传递函数，记为H(s),其中：s=j+是复数。,1. 一阶系统的幅频与相频特性表达式一阶系统幅频特性：,一阶系统对数幅频特性：,一阶系统相频特性：,2. 二阶系统的幅频与相频特性表达式,二阶系统幅频特性：,二阶系统对数幅频特性：,二阶系统相频特性：,一阶系统(K=1),二阶系统(K=1),36,传感器
9、的主要应用,电子警察,37,胶片式“电子警察” 、数码式“电子警察” 、视频式“电子警察”；压力或磁电传感器，两个脉冲信号，触发拍照系统进行拍照,38,美国火星车“Sojourner”号上用QCM来检测太阳能电池板上的灰尘堆积情况每平方米范围内落下了一层4克重的尘埃，则会导致太阳能效率下降40%。,视频：QCM-D,雷达,C3I系统（ Communication，Command，Control and Intelligence systems通信、指挥、控制和情报，军事指挥自动化系统）所用传感器的种类很多，但它们是以雷达、电子情报机（ELINT)、电子支援测量系统（ESM）、声音、红外等传感器
10、为主， 再辅以其他类型的传感器，在整个三维空间形成一个传感器网阵。,雷达，主动雷达，被动雷达；波长长，预警雷达，波长短，跟踪雷达，火控雷达,视频：超宽带雷达穿墙进行室内多目标无标签跟踪,声呐,SONAR（sound navigation and ranging ），声音导航测距,声呐是各国海军进行水下监视使用的主要技术，用于对水下目标进行探测、分类、定位和跟踪；进行水下通信和导航，保障舰艇、反潜飞机和反潜直升机的战术机动和水中武器的使用。空气中，麦克风，阵列，狙击手定位空气中，声速340m/s;水中，1400m/s水中，其它探测信号如激光，电磁波等衰减很快，近的一两米，远的几十米，水声能达几公
11、里几十公里之外。,分类,按工作方式可分为,主动声呐：,被动声呐：,主动地发射水声信号，然后收测回波进行计算。,声呐被动接收舰船等水中目标产生的辐射噪声和水声设备发射的信号，以测定目标的方位。潜艇噪声，主要，辐射噪声（螺旋桨噪声）、空气水流噪声、自噪声等，中国潜艇噪声较大。美国噪声，基本达到海洋背景噪声(90分贝)。70分贝以上的声音就会对人来说会造成听力的伤害了。两者的单位大小一样是基准点不一样。一般指零分贝指的是声压20Pa，可是水下声学1Pa就有26dB，也就是说两者相差了52dB比方说所谓海洋背景噪音90dB实际上就是我们一般所说的38dB声纹库,麦凯恩事件,中国潜艇同美国“麦凯恩”号驱
12、逐舰拖曳声呐2009年6月11日在菲律宾苏比克附近相撞,有意相撞还是意外相撞？合理的解释是美国疑似有潜艇跟踪为确定目标放下了探测能力更强的拖曳声呐(1-2公里) ，中国潜艇在不知情的情况下继续按正常距离跟踪，于是两者相碰。,水听器,标准水听器外形图,实验水箱,消声水池,多传感器问题的引入,非关联测试项目测量不同目标或对同一目标的不同参数进行独立测量。,多传感器测试系统,关联的测试项目利用多个传感器对同一目标的相同或不同参数进行测量，综合测量结果用于分析目标特性。,当检测对象为多目标或快速机动目标时，单一传感器测量困难。,复杂的电磁环境使检测的目标信号淹没在大量噪声及不相关信号与杂波中。,当单一
13、传感器失效或传感器的可靠性有待提高时采用多传感器系统。,多传感器问题的引入,环境复杂,目标复杂,可靠性,为什么要采用多个传感器测量同一目标参数？,数据融合技术发展及应用,位置估计和身份识别,目前,海湾战争,20世纪70年代,1973年美国声呐信息融合研究,现代化战争的警钟,我国首次数据融合技术专题会议,数据融合技术首先应用于军事领域 , 包括水下、航空目标的探测、识别和跟踪, 以及战场监视、战术态势估计和威胁估计等.,应用在体育竞赛，鹰眼系统1,2；应用视频， 基于Kinect立体扩充实境影片,目前数据融合的应用领域已经从单纯军事上的应用渗透到其他应用领域:,在地质科学领域上, 数据融合应用于
14、遥感技术, 包括卫星图像和航空拍摄图像的研究;,在机器人技术和智能航行器研究领域, 数据融合主要被应用于机器人对周围环境的识别和自动导航;,智能信息处理技术,50,生物系统数据融合的过程,生物系统对多源信息的融合处理,1）获取信息的多样性,2）信息交融得到感知信息,典型系统：人,智能信息处理技术,51,人对多源信息的处理,处理过程特点：,复杂性（信息的来源）、自适应性（对外界）歧义性（信息的解读）、不完整性（盲人摸象）与人的已有知识密切相关,智能信息处理技术,52,生物系统数据融合的过程,特点：,1)自适应性(信息的多样性),2)高智能化处理(各种解决手段),3)先验知识(先验知识越丰富，综合
15、信息处理能力越强),特点：,利用多传感器资源，把多传感器在空间或时间上可冗余或互补信息，依据某种准则来进行组合，获得被测对象的一致性描述,1、人模仿自身信息处理能力的过程,2、数据融合系统模仿人的信息处理能力,智能信息处理技术,53,数据融合系统研究的对象,后端系统用,研究对象：,各类信息,表现形式：,信号、波形、数据、文字或声音等,信息获取：,各类传感器（信息的多样性）,智能信息处理技术,数据融合的研究内容,对多源不确定信息进行综合处理及利用，即对来自多个信息源的数据进行多级别、多方面、多层次的处理，产生新的有意义的信息。,几个重要的概念,多源、多级别、多方面、多层次多源，多种信息源，主要是
16、传感器，还应包括数据库、知识库以及人类本身获取的有关信息。多级别，数据融合一般模型中会讲到，分为四级处理。多方面，检测、关联、识别、综合等多方面处理。多层次，包括低层次的状态和属性估计，以及高层次上的战场态势和威胁评估等。,智能信息处理技术,55,最简单的融合是合并多个相同（同质）传感器的数据，这种合并并可以获得较为满意的解决。例如，雷达防空系统，对飞机进行跟踪（跟踪数据，位置、速度、方向）。由于每部雷达提供的数据类似（位置、方向、速度），那么数据融合就建立在相同类型数据的基础上进行处理。问题在于，多传感器切换，目标的确定，即目标唯一性。,智能信息处理技术,军事上的数据融合定义,所谓多传感器数
17、据融合就是人们通过对空间分布的多源信息(各种传感器的时空采样)，对所关心的目标进行检测、关联（相关）、跟踪、估计和综合（信息组合）等多级功能处理，以更高的精度、较高的概率或置信度得到人们所需要的目标状态和身份（属性）估计，以及完整、及时的态势和威胁评估，为指挥员提供有用的决策信息,智能信息处理技术,57,数据融合在军事领域中的目的,组合多源信息和数据完成目标检测、关联、状态评估的多层次、多方面过程；（发现敌人）,获得准确的目标识别(两个方面，1是不是同一目标，2是什么目标)、完整而及时的态势评估（SA）（敌人在哪以、敌人武器装备、敌方行动意图）和威胁评估（TA）（关于敌方兵力对我方杀伤能力及威
18、胁程度的评估）。,前提：,计算机技术、传感器技术的发展；多渠道信息获取、处理成为可能。,数据融合的一般定义,充分利用不同时间与空间的多传感器数据资源，采用计算机技术按时间序列获得多传感器的观测数据，在一定准则下进行分析、综合、支配和使用。获得对被测对象的一致性解释与描述，进而实现相应的决策和估计，使系统获得比它各组成部分更为充分的信息。,该定义的重点：,方法：分析、综合、支配、使用；,目的：一致性解释与描述、更为充分的信息,智能信息处理技术,59,数据融合的时空性,分布在不同空间位置上的多传感器在对运动目标进行观测时，各传感器在不同时间和不同空间的观测值有所不同，从而形成一个观测值集合。,Z
19、= Zj (j=1,2,s)Z = Zj(k) (k=1,2,n),如：,s个传感器在n个时刻观测同一个目标可有s*n观测值，其集合Z,Zj：j号传感器观测值集合； Zj(k)：j号传感器在k时刻观测值。,智能信息处理技术,60,多传感器观测值在时空上的排列,时刻,.,.,.,智能信息处理技术,61,数据融合的时间性与空间性问题,按时间先后对观测目标在不同时间的观测值进行融合。,对同一时刻不同空间位置的多传感器观测值进行数据融合。,智能信息处理技术,62,时空性的处理方法,先对各传感器不同时间的观测值进行融合，得到每个传感器对目标状态的估计，然后各传感器进行空间融合得到最终估计,同时考虑数据融合的时间性与空间性，即上述两个同时进行，可以减少信息损失，提高系统的实时性。但同时进行的难度大，只适合于大型多计算机的数据融合系统。,在同一时间对不同空间位置的各传感器的观测值进行融合，得出各不同时间的观测目标估计，然后对不同时间的观测目标估计按时间顺序进行融合，得出最终状态。,为获得观测目标的准确状态，同时考虑数据融合的时间性与空间性。实现方法分为3种：,
