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多传感器异步数据融合问题研究(4)

时间:2017-01-10 17:32来源:毕业论文
2.3 数据融合系统的基本框架 数据融合系统通常可用4个基本单元表示:一是信息源单元(含传感器元素),它向系统提供原始的信息;二是数据转换、传递



2.3 数据融合系统的基本框架

数据融合系统通常可用4个基本单元表示:一是信息源单元(含传感器元素),它向系统提供原始的信息;二是数据转换、传递、交换单元,它完成数据的预处理;三是数据互补、综合处理单元,它完成数据的再生、升华;四是数据融合处理报告单元,即输出融合处理结果。下图表示了数据融合系统的四个基本单元。

总之,从数据处理角度看,无论数据融合是以何种方式进行,数据融合系统应该包含以下3方面的内容。
(1)    汇总  首先是汇总系统中不同类型传感器的所有信息,汇总系统全部信息是实现融合的基本前提。
(2)    模块  包含了具有不同功能的模块、综合和连接不同模块的模块以及完成模块之间的信息交换与互补运算的处理模块。
(3)    指标  融合系统要求实时、准确、抗干扰、高可靠性[12]。
2.4  多传感器数据融合系统的处理模型
形成详细合理的处理模型和功能结构是数据融合学科逐渐走向成熟的一个标志。由于数据融合理论的应用领域广泛,其模型有很多种。为了建立公共的语言和概念,white[13]给出了一个著名的一般处理模型,其模型结构图所示。该模型分为三级:
  图1.1   数据融合处理模型
(1)第一级处理:融合的位置和标识估计,包括数据和图像的配准、关联、跟踪及识别。数据配准是把各个传感器发送的数据或图像在时间和空间上进行校准,使它们有相同的时间基准、平台和坐标系;数据关联是把从各个传感器接收的点迹与数据库中的各个航迹相关联,同时对目标的位置进行预测,对目标进行继续跟踪;数据识别主要指身份或属性识别,通过识别给出目标的特征,以便进行态势和威胁估计。
(2)第二级处理:敌我军事态势估计,包括态势提取、态势分析和态势预测。态势提取是从大量不完全的数据集合中构造出态势的一般表示形式;态势分析包括实体合并,协同推理与协同关系分析,敌我各实体的分布和敌方活动或作战意图分析;态势预测包括预测推理将来时刻敌方位置和未来兵力部署等。
(3)第三级处理:敌方兵力威胁评估,包括综合环境判断、威胁等级判断及辅助决策。
这个模型已经成为我国学者研究数据融合的基本出发点。美国国防部实验室联合指导委员会数据融合小组后来将其扩展到四级。第四级处理也称为优化融合处理,包括优化利用资源、优化传感器管理和优化武器控制。

2.5 多传感器数据融合系统的结构模型

由于数据融合通常主要发生在检测、跟踪和属性级上,因此主要考虑上述这三个级上的结构融合模型[14]。

2.5.1 检测级融合层次结构

 检测级融合是直接在多传感器分布检测判决或信号层上进行的融合。它应用在多雷达系统中可以提高反应速度、生存能力、增加覆盖区域和监视目标数,并且提高系统在单个传感器情况下的可靠性。从分布检测的角度看,检测级结构的融合模型主要分为4种:并行结构、分散式结构、串行结构和树状结构。
 
 图1.2 检测级结构融合模型

并行拓扑结构的集中检测应用较为普遍,其系统模型见图 (a),   N个局部节点 , ,…, 的传感器收到未经处理的原始数据 ,  ,…, 之后,在局域节点分别先作出局部检测判决 ,   ,…, ,然后将它们送往检测中心通过融合得到全局决策 。
分散式拓扑结构的分布检测系统见图 (b),实际上将并行结构种的融合节点取消后即得到这种模型。每个局部决策  ( =1, 2,…,N)又都是最终决策。 多传感器异步数据融合问题研究(4):http://www.youerw.com/zidonghua/lunwen_2166.html
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