多源信息融合数字模型
多源信息融合数字模型
研究员、博导 岳天祥
研究员、博导 刘纪远
(中国科学院地理学与资源研究所, 北京100101)
摘 要:研究结果表明,在目前基础条件下,多源信息融合数字模型的实现需要解决现行数字地面
模型和空间插值模型的误差问题、点—面信息有效融合问题、多尺度转换问题和多维GIS面临的理
论问题。建立多源信息融合数字模型的基本步骤可归纳为:(a)建立基于曲面论数字模型的基本方程,(b)运用遥感数据反演数字模型的首次近似表达形式,(c)如果有更新信息,重复以上过程,直至
理论模型与实际需求完全相符。
关键词:曲面论 遥感反演 多源信息融合 数字模型
A Digital Model for Multi-Sources Information Fusion
Professor YUE Tianxiang
Professor LIU Jiyuan
(Institute of Geographical Sciences and Natural Resources Research,C AS,Beijing100101)
A bstract:Our re search re sult shows that realization of the digital m odel for multi-sourc es information fusion needs to solve problems of e rrors of existing digital te rrain model and spatial inte rpolation model,virtual fusion
of point and surface information,information transformation at various scales,and multi-dimension G I S.The basic ste ps of constructing the digital model include,(a)establishing basic equations of the digital model by means of surface the ory,(b)retrie ving first approximate formulation using remote sensing data,(c)if the re are more available information,the ste p above is repeated until requirement is re ache d.
Key words:surface the ory,remote se nsing retrie val,information fusion,digital model
1 引言
七十年代初,美国研究机构发现,利用计算机技术对多个独立的连续声纳信号进行融合后,可以自动检测出敌方潜艇的位置[1]。这一发现使信息融合作为一门独立的技术首先在军事应用中得到青睐,美国相继研究开发了几十个军事融合系统。进入八十年代,研制出了应用于大型战略系统、海洋监视系统和小型战术系统的第一代信息融合系统,它们包括军用分析系统(TCAC)、多平台多传感器跟踪信息相关处理系统(INCA)、全员分析系统(PAAS)、海军战争状态分析显示系统(TOP)、辅助空中作战命令分析专家系统(DAGR)、空中目标确定和截击武器选择专家系统(TATR)、自动多传感器部队识别系统(AMSUI)和目标获取与武器输送系统(TR-WDS)。九十年代研制的主要数据融合系统包括全源信息分
中国科学院知识创新工程项目(No.kzc x2-308-02)
析系统(ASAS)、战术陆军与空军指挥员自动情报保障系统(LENSCE)和敌态势分析系统(ENSCS)。随着计算机技术和地理信息系统的发展,许多算法的复杂性不再成为开发新型信息融合模型的障碍。新的融合方法将不仅仅限于军事问题,它有更普遍的作用和意义。然而,要实现多源信息融合模型,需要解决三方面问题。
2 从根本上解决数字地面模型和空间插值模型的误差问题
2.1 空间插值模型
在观测点覆盖地区内,估计非观测点或非抽样点属性值的过程,称为空间插值法。目前,主要的空间插值法包括边界线勾画法、趋势面分析法、样条函数法、滑动平均法和Krig-ing插值法[2]。
根据景观特征勾画景观单元轮廓的边界线勾画法是最简单的插值法,例如,土壤、地质、植被和土地利用等专题地图以及影像分析中的边界搜寻算法等。
通过多元回归模拟空间渐变的趋势面分析法也是一种便于理解的简单方法,它可以用来处理线性趋势面上的概括性特征,但很难用于二次以上的高次多项式所表达的趋势面。因此,趋势面分析的主要用途通常不是插值,而是在使用其它插值方法之前,提取数据的整体性特征。
样条函数(spline functions)是活动曲线规(flexible ruler)的数学表达,它们是少量数据点精确拟合的函数片段,并假定各曲线片段之间是连续的。这就意味着不需要重新运算整条曲线就可以用样条函数修正曲线的一个片段,这对趋势面分析法是不可能的。但样条插值存在着以下缺点:(1)选择已知观测点作为样条函数的重合点得出的结论与选择已知观测点作为样条函数的间隔点得出的结论大相径庭;(2)样条插值的误差不能直接估计;(3)在三维插值中,如何把斑块缝合在一起形成一个完整的表面仍是亟待解决的实际问题。
滑动平均法是一种非常简单的插值法,它通过非观测点邻域中已知点的平均值来估计非观测点的值。其中加权滑动平均法是较常用的一种滑动平均法,已知数据点距插值点的距离越近,其权重越大。滑动平均法的缺点包括:(1)估计值由其估计函数及其参数主导;(2)插值点的正确性取决于已知数据点的数据质量;(3)插值点随所取邻域面积的大小而发生变化,尤其在已知点分布不规则的情况下,每个插值点都可能有不同的大小和形状,因此,插值点的准确性是很值得怀疑的;(4)在许多情况下,已知数据点很不规则,滑动平均所得出的曲面很可能不通过一些已知点,这些点常常被直接输出,因此导致了插值面中的奇点。为了克服滑动平均法的缺点,法国地质数学家G.Matheron和南非采矿工程师D.G.Krige为采矿业发展了一种最优插值法,它是随机表面的最佳线性无偏估计(Best Linear Unbiased Estimate)。后来成为GIS中大众化的空间数据内插法,人们称其为Kriging插值法[3]。Kriging插值法有三个重要的前提条件:(1)区域变量可表达为与均值有关的结构成分、与空间有关的随机成分和随机噪音三部分之和;(2)所研究区域是均质的;(3)对景观的不同部分应使用不同的半变图(semivariogram)。然而,GIS 软件的使用者往往忽视了这三个重要的前提条件,因此得出的结论可信度很差。其根源在于Kriging模型在理论上不够完善,有待进一步研究;与此同时,到目前为止,在非线性插值和非Gaussian过程方面还没有任何可用的研究成果,这将是我们要深入探讨的主要问题。
2.2 数字地面模型
数字地面模型(DTM)被定义为描述地面属性空间分布的有序数据阵列[4][5]。数字高程模型(DE M)是DTM最重要的基础模型,它被定义为描述高程空间分布的有序数字阵列。DE M由通过离散点上抽样获取的高程数据组成。构建DE M的方法主要有三种:(a)基于不规则三角网(TIN)的DE M 常常通过地面特定点的抽样,形成以为坐标的不规则点网,其网格是由三个相邻点构成的不规则多边形;(b)基于规则栅格网(RGN)的DE M与所研究区域的尺度密切相关,其网格是由三个或四个相邻点构成的正三角形或正方形;(c)基于等高线网(CBN)的DE M由数字化等高线组成,其格网是由相邻等高线围成的不规则多边形。
目前,在GIS中应用较广泛的DE M是基于RGN的DE M 和基于TIN的DEM。然而,RGN的运算结果缺乏精确性:(1)不易处理高程的陡峭变化,(2)网格的大小影响运算结果和计算效率,(3)在水文分析中,其运算得出的斜坡流路为不符合现实的锯齿形。TIN与RGN相比,使用起来比较灵活,但由于其网格的不规则性,使得实际操作和属性运算都比较困难。也就是说,在上述三种方法中,基于CBN的DE M是最有优势的模型,但它对数字高程数据的数量和质量都有比较高的要求,没有考虑插值点组合的任何曲面性质。
2.3 误差问题
空间插值模型和数字地面模型的误差问题在二十世纪六十年代末就引起了有关专家的重视[6],在近30年的研究中,产生了许多误差检测方法和评价指标[7][8]。例如,使用滤波方法提高DEM数据的质量、基于趋势面的误差检测、基于坡度信息的误差检测、基于等高线拓扑关系的误差检测和DE M原始数据误差检测等,量度误差的均方根指数(RMSE)、标准差(SD)、误差直方图和空间自相关系数等。有关误差研究方法可概括为三类:(1)评价和比较各种内插算法的误差,(2)分析和评价原始数据误差,(3)研究数字地面模型主要变量和参数的不完备性所引起的误差。
我们认为,现有的空间插值模型和数字地面模型获取内插点的数值时,将采样点或观测点视为相互独立的点,使得已知点之间的相互关系造到破坏,最终导致比较大的误差甚至错误的结论[9]。虽然在以往的研究,Evans已认识到坡面、坡向和曲率是反映局部规律的重要变量[10],但他并没有将它们用于表达数字地面模型。事实上,根据微分几何学理论,坡面、坡向和曲率只是地面剖面线的决定要素,数字地面
的决定要素是曲面的第一类基本量和第二类基本量。
3 实现点-面信息的有效融合
目前,探测地表过程和生态过程的主要方式有两种:一是单点定位观测或空间采样;二是利用遥感数据进行反演。单点定位观测或空间采样能较为准确地获取高时间分辨率的点上观测数据。但定位观测或空间采样只局限于离散、稀疏的有限空间点,不能直接得到区域尺度的有关参数,只能根据点数据进行估计,或以点代面,或利用简单的插值方法估算。而由于地理系统和生态系统在空间属性上的非均匀性,利用点数据直接描述区域属性不能真实反映空间分布规律。
遥感方法能频繁和持久地提供地理过程和生态过程的面状信息,相对于单纯依靠地面站点定位观测是一个革命性的变化。但遥感描述并不能直接获得过程参数,需要通过遥感信息(光谱信号和雷达信号)结合地表特性进行反演。传统的解决方法是利用简单内插把离散数据空间化,但是这样处理的结果精度较差,大大影响了遥感反演的精度。提高离散参数空间化精度的一个有效途径是引入新的、有力的数学工具,设计全新的数字模型,建立高精度的非线性内插模型。也就是说,运用曲面论基本定理使模型的内插点能够准确反映局部规律;引入遥感参数,使模型能够包容整体规律和采样点或观测点之间的有机联系。基于遥感反演和曲面论基本定理的离散点数据空间化数字模型是实现点面信息有效融合的有效途径。
4 解决多维GIS面临的理论问题和多尺度转换问题
地理信息系统软件平台发展到今天仍是面向二维的空间数据,对三维空间数据和时序数据缺乏有效的数字模型,更难以组织和处理包括空间数据在内的多维数据。目前,虽然有三维地理信息系统问世,但理论完善的数字模型一直没有解决,其功能远远不能满足实际问题的需要。
对地球表面上被定义为生态系统的任何大小的斑块,都有一系列外部因素影响其功能行为,进而产生了生态系统与其外部环境的能流和物流。在每个尺度,为了刻划生态系统类型的范围、压力、状况、价值和趋势以及土地利用格局和基本的生态系统结构特征,需要确定一套空间尺度明确的指标。在较大尺度进行的研究包含了这些能流和物流的较详细信息,然而却损失了政策制定者常常所需要的地域特性。也就是说,不管在那个单一尺度,都不可能系统地认识土地利用和土地覆被动态的所有细节。因此,多尺度转换模型研究势在必行。在某种意义上,尺度转换问题可以看作是点-面信息融合的一个特例。例如,一个AVHRR像元可以描述为由269个MSS像元组成的曲面;一个MSS像元可描述为5个TM像元组成的曲面;一个TM像元可描述为由36个IRS 像元组成的曲面。 5 结论
从理论上讲,曲面论和遥感反演方法的结合可以彻底解决多源空间信息融合原型系统所面临的上述问题。
微分几何的出发点是微积分,微积分在几何上的应用演变为曲线论和曲面论。Gauss是微分几何学的创始人,他将欧氏几何推广到了曲面几何上,建立了曲面论。曲面论[11]是微分几何学的核心内容之一,也是自然要素数字模型的理论基础。曲面论基本定理可概述为:则除运动不计外,空间曲面由第一基本形式和第二基本形式完全确定。
在卫星遥感中,反演是指利用卫星探测数据对含有特定信息微分方程求解、确定特定参数的过程。在反演过程中,必须合理地添加有用的信息,同时应尽量避免浪费有用的信息[12]。目前,在遥感反演方法和模型方面已有许多研究成果。例如,线性混合像元模型(inversion of linear mixture mod-el)[13],迭代反演法(iterative inversion approach)[14],经验散射模型(empirical scattering model)[15],基于人工神经网络的反演方法(inversion approach based on artificial neural net work)[16],基于分形的相干散射模型(fractal-based coherent scattering mod-el)[17],基于数理统计的反演方法(inversion approach based on statistics)[18]和基于半经验后向散射模型的反演方法(inversion method based on semiempirical backscatter model)[19]。
建立多源信息融合数字模型的基本步骤可归纳为:运用微分几何学曲面论基本定理,建立数字模型的基本方程;运用遥感数据,反演数字模型的一次近似表达形式;根据点上的采样数据或观测数据,修正遥感反演模型,实现数字模型的第二次近似表达形式;如果有更新的遥感数据和点上的采样数据或观测数据,重复以上过程,直至理论模型与实际情况完全相符。二十一世纪信息处理技术的首要任务是应用现代信息技术提高信息的生产力,解决决策中的复杂性问题。信息融合是为了实现上述任务目标的一种重要方法。虽然信息融合方法的初衷是军事问题,但是它在非军事领域的应用是它的必然趋势。作者欲通过研究开发多源空间信息融合数字模型原型系统,弥合军事应用和非军事应用之间的带沟,促进军事信息技术和非军事信息技术之间的相互转换。
参考文献
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作者简介
岳天祥(1963-),男,研究员,博士生导师,长期从事资源环境、数
字模型与地理信息系统研究。
刘纪远(1947-),男,研究员,博士生导师,中国科学院地理科学与
资源研究所所长,长期从事资源环境信息分析研究。
(责任编辑:曙光)
国外新闻
日本大幅度修改航天器发射计划
日本宇宙开发事业团决定大幅度修改卫星等航天器的发射计划。据悉,主要原因是经费短缺和火箭技术存在问题。
据该机构公布的材料说,它在前不久举行的会议上决定把国际空间站上日本实验舱的发射时间推迟1年,即从原定的2003年度(到2004年3月31日结束)延期到2004年度,为这座实验舱运送物资的货运飞船“HTV”也从2004年度向后推迟1年发射。
日本参加了正在建设的国际空间站的部分工作,预备在它的实验舱里进行细胞培养和放射线检测等生命科学和生物技术实验。
该会议决定推迟发射计划的还有原定在2003年度发射的“H2A”加强式国产大型火箭,它安装有助推器,将推迟2年发射;原定在2003年度和2004年度发射的技术试验卫星“E TS—8”、陆地观测卫星“ALOS”和绕月卫星“SELE NE”等也均延期1年;新型数据中转技术卫星“DRTS—E”和“J—1”小型火箭停止开发。
日本文部科学省的官员说,航天计划的大幅度修改主要原因是经费削减。但据认为,国产大型火箭“H2A”的研究开发进展得不顺利也是一个重要原因。(新华社供本刊稿)
多源数据融合技术及其在地质矿产勘查中的应用
多源数据融合技术及其在地质矿产勘查中的应用 发表时间：2018-12-19T15:53:27.333Z 来源：《基层建设》2018年第31期作者：刘巨龙[导读] 摘要：随着社会经济的快速发展，人们对各种资源的开发力度不断加大，给本就不富裕的矿产资源带来了更加严重的危机。山东省地质矿产勘查开发局第七地质大队山东省临沂市 276006摘要：随着社会经济的快速发展，人们对各种资源的开发力度不断加大，给本就不富裕的矿产资源带来了更加严重的危机。为了应对这一现状，越来越多的勘查技术被引入地质矿产勘查工作中，而将不同的勘查数据来源进行有机地整合以全面掌握地质矿产信息便成为了矿产企业当下的工作重点。多源数据融合技术正是因为这一需求而被引入了地质矿产勘查工作，使用多源数据融合技术可以有效提升地质 矿产勘查工作质量。但是作为一种新兴技术，该技术在地质矿产勘查工作中的应用还不完善，本文也将对此进行分析与探讨。关键词：多源数据；融合技术；地质矿产；勘查；应用 1 多源数据融合技术简述多源数据融合技术简而言之便是一种数据处理技术，他只是通过对于数据的整理与整合将不同来源的数据融为一个整体，使得数据分析人员对于研究对象的信息有一个全面的掌握。多源数据融合技术的这一工作模式与地质矿产勘查工作完美契合，在地质矿产勘查工作中，勘查人员会对矿产地的地质、水文等一系列要素进行勘查，而后期的数据量也是十分庞大，这也就需要多源数据融合技术对其进行整合。而随着多源数据融合技术的应用，越来越多的勘查技术被引入到地质矿产勘查工作中，其优势也可以得到发挥，增加了地质矿产勘查工作的数据全面性。多源数据融合技术在地质勘查工作中的应用不仅仅只是应用于数据处理这一领域，还要与勘查技术进行结合才能更好地助力勘查工作的进行，而当下最常见的应用模式便是将多源数据融合技术与遥感技术进行结合使用。这是因为在地质矿产勘查工作中，地质数据难以直观的体现出当地的地质条件及矿产状况，进行分析时还需要对于数据进行处理才能进行，严重影响了工作效率，使用遥感技术则可以通过更为清晰的图像直接将地质勘查工作的结果呈现于分析人员眼前，便于其进行分析并开展随后的工作。而通过遥感技术与多源数据融合技术的结合运用，多源数据融合技术可以将更多来源的数据进行处理整合后融入到一张勘查图中，图像中包含的信息也更加丰富多元，分析人员也可以掌握更加全面的信息，为后续的矿产开采工作提供帮助。因此目前多元数据融合技术在地质矿产勘查工作中的应用主要是通过与遥感技术配合实现的。 2 多源数据融合技术的应用流程在将多源数据融合技术应用到地质矿产勘察过程中，首先要对于地质矿产勘查的遥感数据进行初步的筛选，这也是后续勘查工作顺利开展的前提。由于在地质矿产勘查工作中，遥感技术的运用是多方面的，因此其后期的数据呈现类别也各不相同。当使用多源数据融合技术对这些数据进行融合处理时，部分数据对于后期的工作并无太大帮助反而会干扰整个数据的融合过程，因此在数据融合之前对于遥感数据进行初步的筛选是很有必要的。这就需要勘查人员对于遥感勘查数据类型及其后期的用途有着充分的了解，例如我国常用的遥感技术便有航天遥感技术及航空遥感技术，其呈现方式也分为地面及光谱分辨率，工作人员要做的便是根据地质矿产勘查工作的实际需要及不同种数据间的联系进行勘查数据的初选，为多源数据融合做好准备。在多源数据融合过程中遥感技术虽为主导，但也要穿插其他类别数据的引入，让最终呈现的数据更加充实立体。经过初选的勘查信息仍然不能直接用于多源数据融合，还需要经过数据的预处理工序才能进行融合。这是因为初选后的勘查数据只是原始数据，在勘查过程中难免会出现一些由于人为失误及仪器问题导致的误差，这些误差一旦经过了数据融合环节将很难被发现并剔除，这也会大大影响多源数据融合技术的工作效果，导致最终呈现的综合数据不能反映实际状况，影响后期的分析工作。另外对于需要融合的数据，还需要进行标准化处理，让不同来源的数据可以免去繁杂的换算过程直接进行融合，减少后期工作量，提升工作效率。而对于不同类别的数据，在融合时除了要进行标准化处理之外，还需要通过公式进行换算，这也需要对于数据进行前期的处理及换算，确定转换方式。在数据融合过程中，对于遥感技术勘查图的分辨率有着较高的要求，分辨率越高的图片其后期融合的自由度及空间也就越大，也更加有利于数据融合过程的进行。而目前遥感数据的融合主要有像素级、特征级及决策级三种类型，分别针对不同的勘查实际予以选取，例如像素级便是对相近的遥感勘测图进行融合而决策级则是对于地质矿产勘查整体进行数据的融合。 3 多源数据融合技术在地质矿产勘查中的应用目前通过多源数据融合技术与遥感技术的结合，可以有效提高地质矿产勘查工作的工作质量，也可以使勘查工作更加全面，而最具代表性的应用领域便是构造信息及矿化蚀变的提取以及找矿靶区的圈定工作。首先通过多源数据融合技术，可以将不同的遥感技术图像进行整合。例如在某地质矿产勘查工作中，勘查人员首先利用航空遥感技术对当地的地貌及水系分布等数据进行了初步的勘查。随后利用多源数据融合技术，将卫星传来的不同遥感勘测图进行预先处理，利用几何校正及参数统一等手段将不同的遥感图进行整合。这样在随后的构造信息提取时，技术人员便可以通过一张图片完成对于地质矿产线性及环形信息的同时提取，利用图片上显示色调及结构的标识，也可以直接掌握当地的地质地貌及水文条件。而矿化蚀变信息的提取与随后的找矿靶区确定工作息息相关，这也是整个地质矿产勘查工作的最终目的。在以往的勘查工作中，遥感技术呈现的数据信息都是片面的，加上缺乏非遥感技术勘查数据的支撑，对于矿化蚀变信息的提取十分困难也不够精确。而在使用了多源数据融合技术之后，在数据处理阶段便可以将片面的遥感图像进行整合，使得最终的成图包含有完整的地质信息，同时还可以将非遥感技术勘测的数据加以引入，使得分析人员在进行矿化蚀变信息提取分析时除了可以依据勘查数据进行矿化蚀变分析，也可以参考邻区矿产分布信息、地球化学及成矿因素分析等多领域信息，让结果更加准确。而多源数据融合技术应用带来的另一大便利便是其在数据融合过程中已经为整个地质矿产勘查工作中的数据建立了一个统一的平台，这也为信息化技术的引入铺平了道路，基于多源数据融合技术建立的数据平台可以利用计算机技术实现对于大量数据的高效分析处理，实现对于矿化蚀变过程的准确分析。同时也可以将遥感图进行三维建模，对于后期找矿靶区的确定提供指导，提升开采效率。结束语 总而言之，为了应对目前日益增长的矿产需求量，矿产企业愈发重视地质矿产勘查工作，多源数据融合技术便在这一大趋势下被引入了地质矿产勘查工作中。结合遥感技术并通过前期的数据初选及预处理工作，多源数据融合技术可以实现对于多种勘查数据的整合，便于后期进行构造信息及矿化蚀变信息的提取，为选矿靶区圈定提供指导，提升矿产开采效率。参考文献：
多源信息融合软件的设计与实现精编WORD版
多源信息融合软件的设计与实现精编W O R D 版 IBM system office room 【A0816H-A0912AAAHH-GX8Q8-GNTHHJ8】
多源信息融合软件的设计与实现 摘要：针对多源信息类型不一致影响信息利用效率的问题，文章在分析传统多源数据融合模型的基础上，研究了多源信息融合软件的架构及相关技术，设计并开发的软件具有较高的实用价值。 关键词：多源信息；信息融合；软件开发 多源信息融合是通过将多种信源在空间上和时间上的互补与冗余信息依据某种优化准则组合起来，产生对特点对象的一致性解释与描述。数据融合技术是指利用计算机对获得的信息，在一定准则下加以自动分析、综合，以完成所需决策和评估任务而进行的信息处理技术。主要包括对各类信息源给出有用信息的采集、传输、综合、过滤、相关及合成，以便辅助人们进行态势/环境判定、规划、探测、验证。 数据格式统一是进行数据处理的前提。由于信息的来源多，数据格式类别差异较大，对于数据处理带来不便。多源信息融合软件能够实现多源异构数据信息整合，对于充分利用信息资源、提高数据处理系统性能具有实用价值。 1 多源数据融合模型 根据对输入信息的抽象或融合输出结果的不同，可以将信息融合分为不同的3级，包括数据级融合、特征级融合及决策级融合。 作为数据级的多源数据融合模型的结构如图1所示。多源数据经过数据清理、数据集成、数据变换，形成有效数据，通过数据处理形成数据挖掘分析等处理工作的有效数据。
数据清理是指去除源数据集中的噪声数据和无关数据，处理遗留数据和清洗脏数据，去除数据域的知识背景上的白噪声，考虑时间顺序和数据变化等。主要包括处理噪声数据，处理空值，纠正不一致数据等。 数据集成就是将多文件或多数据库运行环境中的异构数据进行合并处理，将多个数据源中的数据结合起来存放在一个一致的数据存储中。 数据变换就是将数据变换成统一的适合处理的形式。数据变换主要包括平滑、聚集、属性构造、数据泛化和规范化等内容。 2 多源信息融合软件设计 2.1 软件架构 多源信息融合软件的技术要求是实现多源异构数据向指定关系数据库进行可靠转换。就是按照指定关系数据库的表结构要求，实现多源异构数据的数据导入及格式转换问题。软件的组成框图如图2所示。软件主要包括2个主要模块，多源数据预处理模块和数据导入模块。数据预处理模块主要进行数据清理及格式转换，实现常用的数据（txt、xls、关系数据库等数据）转换为目标数据库支持的数据格式。数据导入实现指定类型数据转换为指定结构数据。 2.2 关键技术 为了保证多源信息软件的可靠运行，需解决数据类型的适应性和扩展性问题，以及数据转换的可靠性、可预制性、数据转换过程的可监督性问题。 2.2.1 基于模块化设计的类型转换
多源测试信息融合真题及参考答案).
2012－2013 学年 第一学期期末试卷 学号 姓名 成绩 考试日期： 2013年 1 月 7日 考试科目：《 多源测试信息融合 》（A 卷） 注意事项：1、闭卷考试，考试时间120分钟； 2、请在答题纸和试卷上写明自己的姓名和学号。 题目： 一、简答题（本题共50分，每小题10分） 1． 简述多源测试系统数据融合的目的和定义。 答：目的：对多源知识和多个传感器所获得的信息进行综合处理，消除多传感器信息之间可能存在的冗余和矛盾，利用信息互补来降低不确定性，以形成对系统环境相对完整一致的理解，从而提高系统智能规划和决策的科学性、反应的快速性和正确性，进而降低决策风险过程。 定义：利用计算机技术，对不同传感器按时序获得的观测信息，按照一定的准则加以自动分析、优化和综合，为完成所需的决策和估计任务而进行的信息处理过程。 2． 简述D-S 证据理论中，mass 函数的定义，什么是焦元和焦元的基？ 答：（1）基本置信度指派m 是2Θ→[0,1]集合的映射，A 为2Θ一子集，记A ?2Θ ，且满足： m(A)也称为假设的质量函数或mass 函数； 2()0 ()1A m m A Θ ??=?? ?=??∑
（2）若m(A)>0，则称元素A 为证据的焦元;焦元中所包含识别框架中的元素个数称为该焦元的基，记作|A|。（4分） 3． 分布式融合系统常见的融合策略有哪些？（论述其中五个即可得满分） 答：常见的融合策略：“与”融合检测准则、“或”融合检测准则、表决融合检测准则、最大后验概率融合检测准则、Neyman-Pearson 融合检测准则、贝叶斯融合检测准则、最小误差概率准则。 4． 举例说明D-S 证据理论中的0信任冲突悖论。 答：如果识别框架下的多条证据中的一个证据的某一焦元的基本置信度分配为0，且该焦元与同一证据中其它基本置信度指派值不为0的焦元的交集不是其本身，则无论其它证据对该焦元的基本置信度分配有多大，组合结果中该焦元的基本置信度分配始终为0。 11230.5{}()0.2{}0.3{}=??==??=?A A m A A A A A ，12230.0{}()0.9{}0.1{}=??==??=?A A m A A A A A ，13230.55{} ()0.10{}0.35{} =?? ==??=?A A m A A A A A 14230.55{}()0.10{}0.35{}=??==??=?A A m A A A A A ，1230.00{} ()0.33{}0.67{} =?? ==??=? A A m A A A A A 。 5． 简述分布式融合检测系统二元假设检验问题，并分析二元假设检验结果可能出现的几种可能性。 答：在二元假设检验问题中，每个传感器的决策值ui 为二元值，定义如下： 010(1((1,2,，假设 判定为无目标） ，假设 判定为有目标） …,N)?==??i H H u i 设 P(H0)=P0 和 P(H1)=P1分别为H0和H1出现的先验概率，且P0 +P1=1
多源信息融合技术的起源发展与研究应用
1.多源信息融合技术的起源发展与研究应用 1．1多源信息融合的概念 多源信息融合(multi-source information fusion)亦称多传感器信息融合，是一门新兴边缘学科。多源的含义是广义的，包含多种信息源如传感器、环境信息匹配、数据库及人类掌握的信息等，信息融合最初的定义是数据融合，但随着信息技术的发展，系统信息的外延不断扩大，已经远远超出了数据的简单含义，包括了有形的数据、图像、音频、符号和无形的模型、估计、评价等，故学术界、技术界均认为使用信息融合更能代表其含义。多源信息融合的优势可以表现在密集性、有效性、互补性、冗余性、实时性、低成本性、高适应性等多个方面。 1.2多源信息融合技术的起源与发展 这一概念是在20世纪70年代提出的。当时新一代作战系统中依靠单一传感器提供信息已无法满足作战需要，必须运用多传感器集成来提供多种观测数据，通过优化综合处理提供相对准确的战场信息，从而更好地把握战场态势。在多传感器系统中，由于信息表现形式的多样性，信息数量的巨大性，信息关系的复杂性，以及要求信息处理的及时性，都已大大超出了人脑的信息综合处理能力，所以多传感器数据融合(Multi-sensor Data Fusion简称MSDF)便迅速发展起来。20多年来，MSDF技术在现代 C3I(指挥、控制、通信与情报Command, Control, Communication and Intelligence)系统中和各种武器平台得到了广泛的应用[3]，在工业、农业、航空航天、目标跟踪和惯性导航等民用领域也得到了普遍关注。 国外对信息融合技术的研究起步较早。第二次世界大战末期，高炮火控系统开始同时使用了雷达和光学传感器，这有效地提高了高炮系统的瞄准精度，也大大提高了抗恶劣气象、抗干扰能力。现代信息融合概念 70 年代初开始萌芽。最初主要在多种雷达同时运用的条件下执行同类传感器信息融合处理，以后逐渐扩展。70 年代末期开始引入电子战、ESM 系统，引起人们高度重视。从80年代起，美国在研发，学术讨论，以及推广多源信息融合技术等方面始终走在前列。尤其在海湾战争结束后，美国更加重视信息自动综合处理技术的研究，并有效带动了其他北约国家在这方面的研究工作，如英国陆军开发了炮兵智能融合系统(AIDD)、机动和控制系统(WAVELL)等，德国准备在“豹2”坦克的改进中运用信息融合和人工智能等关键技术。
多信息融合技术概述
本次讲座主要讲了多源数据融合的定义、应用领域、所具有的优势、信息融合的级别、通用处理结构、主要技术方法、要解决的几个关键问题和未来的主要研究方向。下面就围绕这几个方面进行阐述。 多源信息融合是一种多层次，多方面的处理过程，包括对多源数据进行检测、相关、组合和估计，从而提高状态和身份估计的精度，以及对战场态势和威胁的重要程度进行实时完整的评估。简单说，多源信息融合就是对多源信息进行综合处理，从而得出更为准确、可靠的结论。例如我们感知天气，通过我们的体表感觉温度的高低，通过眼睛观察天气的晴朗或阴雨，通过耳朵听风的大小，然后将这些信息通过大脑的综合处理，对天气有一个总体的感知定位。 多源信息融合在各个领域都有着广泛的应用。如军事上进行战场监视、图像融合，包含医学图像融合等、工业智能机器人（对图像、声音、电磁等数据进行融合，以进行推理，从而完成任务）、空中交通管制（由导航设备、监事和控制设备、通信设备和人员四部分组成）、工业过程监控（过程诊断）、刑侦（将人的生物特征如指纹、虹膜、人脸、声音等信息进行融合，可提高对人身份识别的能力）、遥感等。 信息融合技术越来越受到人们的重视，这时因为它在信息处理方面具有一定的优势。增强系统的生存能力，也就是防破坏能力，改善系统的可靠性；可以在时间、空间上扩展覆盖范围；提高可信度，降低信息的模糊度，如可以使多传感器对同一目标或时间加以确定；提高空间分辨率，多传感器信息的合成可以获得比任一单传感器更高的分辨率；增加了测量空间的维数，从而使系统不易受到破坏。 信息融合的级别有多种分类方法，若按数据抽象的层次来分，可分为数据级融合、特征级融合和决策级融合。数据级融合是直接对传感器的观测数据进行融合处理，然后基于融合后的结果进行特征提取和判断决策。数据级融合的精度高，但由于数据量大，故处理的时间长，代价高，数据通信量大，抗干扰能力差，并且要求传感器是同类的。多应用在多源图像复合、同类雷达波形的直接合成等。特征级融合是先由每个传感器抽象出自己的特征向量（比如目标的边缘、方向、速度等信息），融合中心完成的是特征向量的融合处理。这种融合级别实现了可观的数据压缩，降低了通信带宽的要求，有利于实现实时处理，但却损失了一部分有用信息，使融合性能有所降低。决策级融合是先由每个传感器基于自己的数据作出决策，然后融合中心完成的使局部决策的融合处理。这种级别的融合数据损失量大，相对来讲精度低，但却抗干扰能力强，通信量小，对传感器依赖小，不要求同质传感器，融合中心处理代价低。 图1、集中式结构 多源数据融合的通用结构有集中式结构、分布式结构和混合式结构。集中式结构是所有传感器的数据直接送给融合中心进行处理，结构如图1所示。 分布式结构是融合中心收到的是经过局部处理的数据，结构如图2所示。混合式结构是
基于多源信息融合的无人机感知与规避研究_李耀军
1 引 言(Introduction) 未来的无人机将向着实战化、智能化、多能化的方向发展，并可实现与有人驾驶飞机的混合编队。它们能全天候、全空域执行侦察、预警、通信、精确打击、核打击、战斗支援、救援、补给甚至自杀性攻击等多种任务。无人机在现代数字战场中的突出优点和惊人表现，使得各国竞相研制，目前无人机已经大量使用。截止2006年，全球研制无人机的国家有30多个，研制型号有150余种，已有50多个国家的军队装备了140余种型号的无人机。 美国是最早研制无人机的国家之一，目前已投入使用的无人机多达75种、近1400架，形成了高、中、低空，远、近距离，战略、战役、战术等各层面搭配的无人机作战网络。以色列在无人机领域仅次于美国，其研制的无人机有17种之多。据悉，从20世纪50年代至今，俄已研制出20多种 * 此项工作得到如下基金资助：国家重点基金，项目批准号：60634030；国家自然科学基金，项目批准号：60702066；教育部新世纪优秀人才项目，项目批准号:NCET-06-0878；航空基金，项目批准号：20090853013，西北工业大学校翱翔之星计划。 型号。英、法、德、意等国，在无人机领域虽不像美军那样称雄世界，但也都有一定实力。 随着无人机的大量使用，中空、低空、超低空的空域变得越来越“拥挤”，从而给飞行器带来越来越严峻的安全隐患。美军已经发生了数起无人机与直升飞机碰撞事件——虽然美国国防部只公开承认了其中的一次——2004年11月，陆军的l 架“大乌鸦”无人机与1架OH-58D “基奥瓦勇士”直升机在伊拉克上空相撞，所幸没有造成人员伤亡和严重的装备损失。 随着无人机在和平时期训练及参与作战中的广泛使用，无人机之间以及无人机对有人飞机造成了直接的威胁，如何避免它们与其他飞机碰撞已经成了一个非常值得关注的问题。虽然美军已经建立起防止无人机与有人飞机碰撞的机制，但还远没有达到安全的程度，正在致力于研究提高无人机飞行安全性的更可靠解决方案，而感知－规避系统[1, 2]可以确保无人机具有与有人机同样的安全性[3-7]。 基于多源信息融合的无人机感知与规避研究* 李耀军，潘泉，杨峰，李军伟，朱英 西北工业大学 自动化学院 西安 710072 E-mail: liyaojun@https://www.360docs.net/doc/7414844995.html, 摘 要: 无人机和有人飞机安全共享空域是无人机发展的一个关键问题。本文基于多源信息融合对无人机感知与规避做了深入研究。通过多传感器信息融合技术解算并共享无人机与有人飞机的坐标和实时运动状态，利用多模态图像的优势互补，实现昼夜、远距离、高分辨率的目标检测、识别与跟踪，从而提高无人机感知与规避的实时性与可靠性。借鉴有人飞机空中交通警戒与防撞系统的基本工作原理，通过机载计算机计算相关参数，判定闯入飞机对自身安全的威胁程度，并提供预警分析与决策。最后，结合实际情况给出了无人机的规避策略，包括避让方法和协调解脱。 关键词: 感知与规避,多源信息融合,多模图像融合,预警分析,规避策略 Multi-source Information Fusion for Sense and Avoidance of UAV * LI Yao-Jun, PAN Quan, YANG Feng, LI Jun-Wei, ZHU Ying School of Automation, Northwestern Polytechnical University, Xi ’an 710072, P.R.China E-mail: liyaojun@https://www.360docs.net/doc/7414844995.html, Abstract: Sharing safety airspace is a key issue for UAV and manned aircraft as the development of UAV. In this paper, UAV airspace obstacles sense was thoroughly studied based on multi-source information fusion. Through multi-sensors information fusion technologies, positions and runtime space state of UAV were computed and shared with manned aircraft. Taking advantage of alternative ascendancy of multi-image was to realize all-time, all-weather, remote and high-resolution of target detecting, identifying and tracking. So the run-time and reliabilities of airspace obstacles sense for UAV was improved greatly. Referring the basically working principle of the manned aircraft air traffic alert and collision avoidance system, we determine the aircraft whether fly into a threat to the safety of their own and provide early warning analysis and decision-making by calculating the relevant parameters. Finally, avoid strategies are given according to the actual situation, including avoidance methods and make way mutually. Key Words: Sense And Avoidance; Multi-source Information Tusion; Multi-mode Image Fusion; Warning Analysis; Avoidance Strategy Proceedings of the 29th Chinese Control Conference July 29-31, 2010, Beijing, China
【CN109737959A】一种基于联邦滤波的极区多源信息融合导航方法【专利】
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910213640.3 (22)申请日 2019.03.20 (71)申请人 哈尔滨工程大学 地址 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区南 通大街145号哈尔滨工程大学科技处 知识产权办公室 (72)发明人 许兆新 范睿恒 程建华 康瑛瑶 秦名赫 (51)Int.Cl. G01C 21/16(2006.01) G01S 19/47(2010.01) (54)发明名称一种基于联邦滤波的极区多源信息融合导航方法(57)摘要本发明提供一种基于联邦滤波的极区多源信息融合导航方法，采用的导航设备为格网惯导系统、多普勒计程仪和全球卫星定位系统，设计基于无重置联邦滤波器的多源信息融合导航算法，同时满足极区运载体高精度和高可靠性的导航需求。分别以格网系速度信息和ECEF系位置信息作为量测量建立惯导/多普勒和惯导/卫星两个子滤波器，经过信息分配计算出局部估计值，输入主滤波器进行信息融合，得到惯导姿态、速度、位置的全局误差估计并进行补偿。本发明不仅能够通过惯导/多普勒组合以及惯导/卫星组合抑制格网惯导积累的误差提高系统精度，还能够利用基于无重置联邦器的多源信息融合技术实现高容错性，达到同时实现极区导航系统的高 精度和高可靠性的目的。权利要求书2页 说明书7页 附图3页CN 109737959 A 2019.05.10 C N 109737959 A
1.一种基于联邦滤波的极区多源信息融合导航方法，其特征在于：步骤如下： 步骤一：选取极区格网惯导作为主导航系统，DVL和GNSS作为辅助导航系统，建立格网惯导的误差模型； 步骤二：设计格网SINS/DVL组合和格网SINS/GNSS组合的两个子滤波器，并进行信息分配；其中，分别采用格网系下速度和地心地固坐标系的位置信息作为量测量，格网SINS的姿态、速度、ECEF系下的位置三组导航信息误差和陀螺漂移、加速度计零偏两组惯性器件误差作为系统状态量；通过局部滤波分别计算获得各子滤波器的局部状态量估计值和局部估计协方差阵； 步骤三：将各子滤波器分别按照步骤二进行计算，得到的结果送入主滤波器，进行信息融合，建立无重置联邦滤波器，得到全局状态量估计值和全局估计协方差阵； 步骤四：利用步骤三计算得到的结果对格网SINS输出的格网姿态、速度以及ECEF系下位置信息进行校正，使系统实时连续地输出校正后的极区高精度载体姿态、速度、位置信息，直至导航任务结束。 2.根据权利要求1所述的一种基于联邦滤波的极区多源信息融合导航方法，其特征在于：步骤二中的信息分配具体为： βm ＝0； 式中，β1、β2、β3分别表示SINS/DVL组合构成的第一子滤波器、 SINS/GNSS组合构成的第二子滤波器和主滤波器的信息分配情况。 3.根据权利要求2所述的一种基于联邦滤波的极区多源信息融合导航方法，其特征在于：步骤二中的局部滤波方案为： 时间更新： 量测更新： P k ＝(I -K k H k )P k/k - 1 式中，Φk ,k -1为一步转移阵，Γk -1为系统噪声驱动阵，H k 为量测阵，Q k 为系统噪声协方差阵，R k 为量测噪声协方差阵，Z k 为当前时刻的量测值， 和P k -1分别为上一时刻的状态量估计值和估计协方差阵，和P k/k -1分别为一步预测的状态量估计值和估计协方差阵， 和P k 分别为当前时刻的状态量估计值和估计协方差阵， 即该滤波方案的输出为 和P k 。4.根据权利要求3所述的一种基于联邦滤波的极区多源信息融合导航方法，其特征在于： 步骤三中的信息融合具体为： 权 利 要 求 书1/2页2CN 109737959 A
多源数据融合的交通指数标准化云平台技术
多源数据融合的交通指数标准化云平台技术 丘建栋庄立坚周勇段仲渊 （深圳市城市交通规划设计研究中心，广东深圳 518021） 摘 要：交通指数是城市交通治理中最基础、最直观的评估方法。多源数据融合技术，能有效提高交通运行评估的精度。引入互联网实时数据提升指数的空间维度偏差，尤其是偏远区域；引入定点检测技术则有效校核了指数在时间维度的偏差。基于多年的大数据工作实践，首次提出标准化云平台概念，阐述“多源数据接入与处理—软件硬件架构—在线动态发布”等完整的解决方案与实践，通过云平台技术转移，使各城市交通研究者从繁琐的大数据处理和IT无边的海洋中解放出来，轻松拥有自身的大数据分析系统，让更多的精力投注于交通本身的技术和算法创新。 关键词：大数据；交通运行指数；标准化；云平台技术 The T echniques for Traffic Index Standardization Cloud Platform Based on Multi-source Data Fusion Qiu Jiandong Zhuang Lijian Zhou yong Duan Zhongyuan (Shenzhen Urban Transport Planning Center,Shenzhen Guangdong518021) Abstract: Traffic index is the most basic and intuitive assessment method of urban traffic management. The technology of multi-source data fusion is an effective way to improve the accuracy of traffic operation evaluation. The introduction of Internet real-time data can reduce the spatial dimension bias of traffic index. Moreover, the introduction of fixed-point detection technology can check the deviation of traffic index in the time dimension effectively. With personal accumulated practice and working experiences of several years in big data, the authors first put forward the concept of standard cloud platform which proposes a complete set of solution and practice, including multi-source data access and processing, software and hardware architecture, online dynamic publishing, etc. Urban traffic researchers can free themselves from the tedious big data processing and the complex and changeable information technology, be able to easily use big data analysis system and pay more attention to the technology and algorithm innovation of transportation Key words: Big Data, Traffic Operation Index, Standardization, Cloud Platform Technology
多源信息融合
1st Int’l Conf. on Recent Advances in Information Technology | RAIT-2012 |
A Project Selection Framework of DSS by Dempster-Shafer Theory under Fuzziness
Tuli Bakshi
Jadavpur University Kolkata, India tuli.bakshi@https://www.360docs.net/doc/7414844995.html,
Subir Kumar Sanyal, Bijan Sarkar
Dept. of Production Engineering Jadavpur University, Kolkata, India sanyal_s_k@yahoo.co.in, bijon_sarkar@https://www.360docs.net/doc/7414844995.html,
A. Sinharay
Dept. of IT Future Institute of Engineering & Management, Kolkata, India arindam.sinharay@https://www.360docs.net/doc/7414844995.html,
Abstract: This paper exposits evolutionary MCDM techniques which integrates Dempster –Shafer Theory (DST) of evidence, quantificational evidence preference from different criteria based on belief function. In this paper, current researchers’ proposed method is able to preference rank a no. of alternative projects under uncertainty for project selection based on imperfect information coming out from more or less reliable and conflicting sources. Under fuzziness the integrated MCDM method uses possibility and belief function theory to take a decision based on imprecise and uncertain evaluations of quantitative and qualitative criteria. The derived ranking of alternative is based on DST related belief and plausibility measures. Keywords: Dempster-ShaferTheory (DST), uncertainty, imperfect information, belief and plausibility measures.
decisions are based on multiple criteria with variable expressed by the decision makers. Usually, the available information to evaluate those criteria remain imperfect and the sources of these information are not always reliable and may be conflicting. The problem is therefore to propose a decision support system that are capable to process both the complexity of decision problem including relative and subjective importance of the criteria, the impurity and heterogeneities of information, reliability and conflict level of information of sources. The main purpose of the present work is to analyze the decision mechanism as it is constrained by the relative importance of attribute elements and the independent valuation of these elements for existing alternatives. The mathematical tool used includes fuzzy sets [6, 7, 8, and 9] and the Dempster-Shafer theory [10]. II. UNCERTENTY AND IMPERFECTION INFORMATION & OTHER DEFINATION
I. INTRODUCTION Being a temporary attempt, a project needs to create a unique product, service or result. Temporary signifies that a particular project has a definite dead line, reaching the dead line the project objectives has been gained or it becomes clear that the project objective will not be made or the necessity of the project no longer exists. In real world, there can be multiple alternative projects. A decision maker (DM) has to choose one alternative, which must be the best option. Therefore, it is a very difficult task [1]. Selection and evaluation of a project involves decisions those are critical to profitability, growth and survival of organization in the competitive world. This type of decision involves multiple factors such as identification, considerations and analysis of viability. According to Hwang and Yoon [2] Multi-criteria decision making (MCDM) is applied to preferable decisions among available classified alternatives by multiple attributes. Therefore, MCDM is one of the most widely used decision methodology in project selection problems. The MCDM is a method that follows the analysis of several criteria, simultaneously. In this method, economic, environmental, social and technological factors are considered for the selection of the project and for making the choice sustainable [3-5]. Several frameworks have been proposed for solving MCDM problems. In reality
978-1-4577-0697-4/12/$26.00 ?2012 IEEE
Any decision is closely related to information quality. Uncertainty, often used in common language, is indeed only one of all the various types of information imperfection which are inconsistency, imprecision, incompleteness and uncertainty Probability theory is widely used to represent uncertainty but fails to handle vague, imprecise, uncertain and conflicting information. New theories have proposed to handle those different types of imperfect information. A. Fuzzy sets and possibility theories Fuzzy sets theory [11] represents vague information and relates an imprecise quantitative evaluation with a qualitative category as defined by an expert. Possibility theory [12], [13] represents both imprecision and uncertainty using possibility distribution. Instead of a single discrete evaluation, several consonant intervals with increasing confidence levels can be chosen: the wider the interval is, the more confident the expert is in his evaluation of the criterion.