信息融合技术培训教材(PPT 41页)

信息融合技术
第一节概述
定义：将经过集成处理的多传感器信息进行合成，
形成一种对外部环境或被测对象某一特征的表达方式。
单一传感器只能获得环境或被测对象的部分信息段，
而多传感器信息经过融合后能够完善地、准确地反映环境的特征。
它也为智能信息处理技术的研究提供了新的观念。
经过融合的多传感器信息具有以下特征：信息的冗余性、
互补性、协同性、实时性以及低成本性。
多传感器信息融合与经典信号处理方法之间存在本质的区别，
其关键在于信息融合所处理的多传感器信息具有更为复杂的形式，
而且可以在不同的信息层次上出现。
二、国外信息融合技术的发展
三、信息融合的关键技术
四、意义及应用
2、在计算机科学领域
3、在自动化领域
第二节信息融合的分类和结构
(3)按照数据流融合的位置进行分类
二、信息融合的结构
三、信息融合系统结构的实例
第三节信息融合的一般方法
1.Bayes估计
在传感器数据进行融合之前，
必须确保测量数据代表同一实物，
即要对传感器测量进行一致性检验。
常用以下距离公式来判断传感器测量信息的一致：
2.卡尔曼滤波(KF)
二、证据组合法
证据组合法较嵌入约束法优点：
(1)对多种传感器数据间的物理关系不必准确了解，
即无须准确地建立多种传感器数据体的模型；
(2)通用性好，可以建立一种独立于各类具体信
息融合问题背景形式的证据组合方法，
有利于设计通用的信息融合软、硬件产品；
(3)人为的先验知识可以视同数据信息一样，
赋予对决策的支持程度，参与证据组合运算。
1.概率统计方法
2.Dempster-Shafer证据推理(简称D-S推理)
三、人工神经网络法
第四节信息融合的实例
三.传感器信息融合的实例
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