信息融合技術培訓教材(PPT 41頁)

信息融合技術
第一節概述
定義：將經過集成處理的多傳感器信息進行合成，
形成一種對外部環境或被測對象某一特征的表達方式。
單一傳感器隻能獲得環境或被測對象的部分信息段，
而多傳感器信息經過融合後能夠完善地、準確地反映環境的特征。
它也為智能信息處理技術的研究提供了新的觀念。
經過融合的多傳感器信息具有以下特征：信息的冗餘性、
互補性、協同性、實時性以及低成本性。
多傳感器信息融合與經典信號處理方法之間存在本質的區別，
其關鍵在於信息融合所處理的多傳感器信息具有更為複雜的形式，
而且可以在不同的信息層次上出現。
二、國外信息融合技術的發展
三、信息融合的關鍵技術
四、意義及應用
2、在計算機科學領域
3、在自動化領域
第二節信息融合的分類和結構
(3)按照數據流融合的位置進行分類
二、信息融合的結構
三、信息融合係統結構的實例
第三節信息融合的一般方法
1.Bayes估計
在傳感器數據進行融合之前，
必須確保測量數據代表同一實物，
即要對傳感器測量進行一致性檢驗。
常用以下距離公式來判斷傳感器測量信息的一致：
2.卡爾曼濾波(KF)
二、證據組合法
證據組合法較嵌入約束法優點：
(1)對多種傳感器數據間的物理關係不必準確了解，
即無須準確地建立多種傳感器數據體的模型；
(2)通用性好，可以建立一種獨立於各類具體信
息融合問題背景形式的證據組合方法，
有利於設計通用的信息融合軟、硬件產品；
(3)人為的先驗知識可以視同數據信息一樣，
賦予對決策的支持程度，參與證據組合運算。
1.概率統計方法
2.Dempster-Shafer證據推理(簡稱D-S推理)
三、人工神經網絡法
第四節信息融合的實例
三.傳感器信息融合的實例
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