优点 增加了系统的生存能力 扩展了空间覆盖范围 扩展了时间覆盖范围 提高了可信度 降低了信息的模糊度 改善了探测性能 提高了空间分辨率 增加了测量空间的维数
三、优点 ➢增加了系统的生存能力 ➢扩展了空间覆盖范围 ➢扩展了时间覆盖范围 ➢提高了可信度 ➢降低了信息的模糊度 ➢改善了探测性能 ➢提高了空间分辨率 ➢增加了测量空间的维数
第二节传感信息融合分类和结构 、传感器信息融合分类 1、组合:由多个传感器组合成平行或互补方式来获得多组数据输 出的一种处理方法,是一种最基本的方式,涉及的问题有输出方式 的协调、综合以及传感器的选择。在硬件这一级上应用。 2、综合:信息优化处理中的一种获得明确信息的有效方法 例:在虚拟现实技术中,使用两个分开设置的摄像机同时拍摄到 个物体的不同侧面的两幅图像,综合这两幅图像可以复原出一个准 确的有立体感的物体的图像。 3、融合:当将传感器数据组之间进行相关或将传感器数据与系统 内部的知识模型进行相关,而产生信息的一个新的表达式。 4、相关:通过处理传感器信息获得某些结果,不仅需要单项信息 处理,而且需要通过相关来进行处理,获悉传感器数据组之间的关 系,从而得到正确信息,剔除无用和错误的信息。 相关处理的目的:对识别、预测、学习和记忆等过程的信息进行综 合和优化
第二节 传感器信息融合分类和结构 1、组合：由多个传感器组合成平行或互补方式来获得多组数据输 出的一种处理方法，是一种最基本的方式，涉及的问题有输出方式 的协调、综合以及传感器的选择。在硬件这一级上应用。 2、综合：信息优化处理中的一种获得明确信息的有效方法。 例：在虚拟现实技术中，使用两个分开设置的摄像机同时拍摄到一 个物体的不同侧面的两幅图像，综合这两幅图像可以复原出一个准 确的有立体感的物体的图像。 3、融合：当将传感器数据组之间进行相关或将传感器数据与系统 内部的知识模型进行相关，而产生信息的一个新的表达式。 4、相关：通过处理传感器信息获得某些结果，不仅需要单项信息 处理，而且需要通过相关来进行处理，获悉传感器数据组之间的关 系，从而得到正确信息，剔除无用和错误的信息。 相关处理的目的：对识别、预测、学习和记忆等过程的信息进行综 合和优化。 一、传感器信息融合分类
二、信息融合的结构 信寞融合的绪构分为串联和弄联肃种 C1,C2,…,Cn表示n个传感器 S1,S2,…,Sn表示来自各个传感器信息融合中心的数据 y1,y2,…,y表示融合中心 Y Y Y (a)串联 (b)并联
二、信息融合的结构 信息融合的结构分为串联和并联两种 Sn S2 S1 Y1 Y2 Yn C1 C2 Cn Y S C1 C2 Cn (a) 串联 (b) 并联 C1，C2，…，Cn表示n个传感器 S1 ,S2 ,…，Sn表示来自各个传感器信息融合中心的数据 y1，y2，…，yn表示融合中心。 … …
三、信息融合系统结构的实例 传感器信号 传感器信号 局部 局部 处理器 处理器 先修 修先 验|正 正验 外部逻辑 息息 中央 处理器 传感器故障 检测系统 种雷达测量的信息融合结构
三、信息融合系统结构的实例 一种雷达测量的信息融合结构 局部 处理器 局部 处理器 外部逻辑 中央 处理器 传感器信号 传感器信号 先 验 信 息 修 正 信 息 先 验 信 息 修 正 信 息 传感器故障 检测系统