(完整版)多传感器数据融合1
多传感器数据融合及其应用(一)
多传感器数据融合及其应用(一)多传感器数据融合及其应用•传感器数据融合概述–什么是传感器数据融合？–融合的目的和意义•应用领域一：智能交通系统–传感器数据融合在智能交通系统中的应用–实时交通信息监测与预测–交通管理与调度优化•应用领域二：物联网–传感器数据融合在物联网中的应用–物联网环境监测与控制–资源管理与优化•应用领域三：健康监测与医疗–传感器数据融合在健康监测与医疗中的应用–实时生理参数监测与分析–智能诊断与治疗决策支持•应用领域四：智能家居–传感器数据融合在智能家居中的应用–环境感知与自动控制–智能安防与人机交互传感器数据融合概述传感器数据融合是指将来自多个传感器的数据进行综合和整合，以提高数据的精度、准确性和可靠性。
其目的是为了获取更全面、更准确的信息，以支持各种实时决策和应用。
应用领域一：智能交通系统在智能交通系统中，通过融合来自不同类型传感器（如车载传感器、摄像头、雷达等）的数据，可以实现实时交通信息监测与预测，以及交通管理与调度优化。
传感器数据融合可以提供准确的交通流量、拥堵情况、车辆位置等信息，帮助交通管理部门更好地进行交通控制和调整。
应用领域二：物联网在物联网中，传感器数据融合可用于环境监测与控制，以及资源管理与优化。
通过将来自不同传感器的数据融合，可以实现对环境参数（如温度、湿度、光照等）的精确监测和自动控制，同时可以对资源（如能源、水资源等）进行智能化管理和优化分配。
应用领域三：健康监测与医疗传感器数据融合在健康监测与医疗领域中起着重要作用。
通过对来自多种生理传感器的数据进行融合，可以实现对患者的实时生理参数监测与分析。
同时，通过融合患者的个人健康数据与全球健康数据，可以实现智能诊断与治疗决策的支持，为医生提供更准确的诊断和治疗方案。
应用领域四：智能家居传感器数据融合在智能家居中有广泛的应用。
通过将来自多个传感器（如温度传感器、湿度传感器、烟雾传感器等）的数据进行融合，可以实现对家居环境的感知和自动控制。
多传感器数据智能融合理论与应用 第1章 多传感器数据融合概述
类似LANDSAT的卫星使用可见光和红外传感器来提 供有关作物的种类，生长情况，病虫害及耕作情况等信息。 合成孔径雷达（SAR）甚至可以从宇宙飞船上穿过云层拍 摄到地球的图片。SAR提供的关于地球资源的其他信息可 以与其他传感器提供的信息进行融合。
多传感器数据智能融合
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2 多传感器系统的应用及优势
一个能够支持自动目标识别（ART）的多传感器系 统里面的传感器包含了毫米波雷达，毫米波辐射计以及被 动式和主动式红外传感器等。
在这个传感器级数据融合结构中，每个传感器都具 有自己的处理算法，采用何种算法主要考虑如下因素：数 据所处的频段；传感器的类型（主动型或被动型）；空间 分辨率和扫描特性；目标和背景特性以及信号的极化信息 等。
■ 遗传算法（GA）：求最优的一种迭代算法，属于人工智能类。 ■ 确定基因优化的准则？交叉、变异、进化。 ■ 有用遗传算法，用于多传感器信息的融合。
多传感器数据智能融合
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3 数据融合算法
■ 粒子群方法（PSO）：粒子群优化算法（Particle Swarm optimization, PSO）是一种进化计算（evolutionary computation）技术，由Eberhart博士和Kennedy博士于1995年 提出[1]。该算法源于对鸟群捕食的行为研究，主要用于优化 计算，基本思想是通过群体中个体之间的协作和信息共享来 寻找最优解。PSO算法的优势在于简单容易实现并且没有许多 参数的调节。目前已被广泛应用于函数优化、神经网络训练、 模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域。
多传感器数据融合技术
多传感器数据融合可以利用不同传感器的测量范围和优势 ，实现对更广泛区域或更复杂环境的全面感知和测量。
增强系统鲁棒性
多传感器数据融合可以通过对多个传感器的数据进行综合 分析，提高系统对异常数据的识别和处理能力，增强系统 的鲁棒性。
提高实时性
多传感器数据融合可以通过并行处理和分布式计算等技术 手段，提高数据处理速度和效率，满足实时性要求较高的 应用场景需求。
、智能家居等。
加强多传感器数据融合技术的 标准化和规范化研究，推动其
在产业界的广泛应用。
关注多传感器数据融合技术的 安全性和隐私保护问题，确保 其在应用过程中的合规性和可
信度。
THANKS
感谢观看
特征关联
提取不同传感器数据的特 征，并进行相似度匹配和 关联。
数据融合算法
加权平均法
对多个传感器的数据进行 加权平均，得到融合结果 。
卡尔曼滤波法
利用状态估计的方法对多 传感器数据进行融合，适 用于动态系统。
神经网络法
通过训练神经网络模型， 实现对多传感器数据的融 合和分类。
融合结果评估技术
误差分析
数据融合的层次
根据数据处理的不同层次，多传感器数据融合可分为数据 级融合、特征级融合和决策级融合。
与其他技术的关系
多传感器数据融合与信号处理、模式识别、人工智能等领 域密切相关，需要借助这些领域的技术手段实现。
技术发展历程及现状
发展历程
多传感器数据融合技术经历了从简单的数据组合到复杂的统计推断、从单一层次到多层次 的发展历程。
研究现状
目前，多传感器数据融合技术已成为研究热点，国内外众多学者和企业都在进行相关研究 ，取得了显著成果。
挑战与机遇
多传感器数据融合技术
2、基本原理、融合过程及关键技术
2.1 基本原理 多传感器数据融合就像人脑综合处理信息一样,其基本
原理就是充分利用多传感器资源，通过对这些传感器及观测 信息的合理支配和使用，把多传感器在空间或时间上的冗余 或互补信息依据某种准则进行组合，以获得被测对象的一致 性解释或描述。
数据融合的目的是通过数据信息组合而不是出现在输入 数据中的任何个别信息，推导出更多的信息，得到最佳协同 作用的结果。也就是利用多个传感器共同或联合操作的优势， 提高传感器系统的有效性，消除单个或少量传感器的局限性。
在多传感器数据融合系统中，各种传感器的数据可以具 有不同的特征，可能是实时的或非实时的、模糊的或确定的、 互相支持的或互补的，也可能是互相矛盾或竞争的。
2.2 融合过程
数据融合过程主要包括多传感器(信号获 取) 、数据预处理、数据融合中心(特征提 取、数据融合计算) 和结果输出等环节, 其 过程如下图 所示。
二级融合中心
最终结果
图3 混合融合方式
3.2 功能模型
传感器 1
·探测
数
数
状态
估计
传感器 2
据
据
·探测
校
相
目标
传感器 N
准
关
识别
·探测
状态向量
行
态势高层估计
动
·行为
估
·企图
计
·动向
特征属性
目标属性测量
目标状态测量
图4 功能图
4、数据融合方法
表1 各种融合方法的比较
融合方法 运行环境 信息类型 信息表示 不确定性 融合技术 适用范围
多传感器 数据融合技术
1. 引言 2. 基本原理、融合过程及关键技术 3. 数据融合系统的结构及功能模型 4. 数据融合方法 5. 应用 6. 研究方向和存在问题
多传感器数据融合
卡尔曼滤波
利用状态方程和观测方程，对数据进行递归 估计和融合。
DS证据理论
处理不确定性信息，将多个传感器信息进行 融合。
决策层融合
分类器融合
将多个分类器的结果进行综合，得出 最终分类结果。
决策表融合
将各个传感器的决策表进行综合，形 成最终决策表。
模糊逻辑
感知。
数据融合技术将机器人上不同传感器的 数据进行整合，提高机器人的感知精度 和稳定性，增强机器人的自主导航和任
务执行能力。
机器人中的数据融合技术有助于提高机 器人的智能化水平和人机协作能力。
05
多传感器数据融合的挑战与未来发展
数据质量问题
数据不一致性
由于不同传感器采集数据的原理、 方式、精度和范围不同，导致数 据之间存在不一致性，需要进行 校准和补偿。
信号干扰
不同传感器可能使用相同 的频段或相近的频段，导 致信号干扰和数据冲突。
交叉感应
某些传感器之间可能存在 交叉感应，导致数据之间 产生耦合和相互影响。
算法的实时性
计算量大
01
多传感器数据融合需要进行大量的数据处理和计算，对算法的
实时性要求较高。
算法优化
02
需要不断优化算法，提高计算效率和准确性，以满足实时性要
医疗领域
在医疗领域中，多传感器数据 融合可以用于医疗诊断、病人
监护和康复治疗等方面。
02
多传感器数据融合技术
数据预处理
01
02
03
数据清洗
去除异常值、缺失值和冗 余数据，确保数据质量。
数据归一化
将不同量纲和量级的数据 统一到同一尺度，便于后 续处理。
数据去噪
通过滤波、插值等方法降 低噪声对数据的影响。
多传感器数据融合技术概述
多传感器数据融合技术概述一、引言- 背景介绍- 研究目的二、多传感器数据融合技术概述- 多传感器数据融合的定义- 多传感器数据融合的分类- 多传感器数据融合的优势与挑战三、多传感器数据融合的应用- 智能交通领域- 智能家居领域- 物联网领域四、多传感器数据融合实现的方法- 模型融合法- 特征融合法- 决策融合法五、多传感器数据融合技术的发展前景- 设备智能化的需求- 多传感器数据融合技术的潜在应用- 多传感器数据融合技术的发展趋势六、结论派生- 研究贡献- 不足之处- 后续研究的展望一、引言随着物联网、大数据和智能化技术的快速发展，传感器已经广泛应用于各个领域，成为重要的有益工具。
传感器通过感知环境信息，能够采集大量数据来描述事件或过程。
然而，属于同一物根的传感器它们之间可能存在的误差、不确定性等问题会引起数据不一致、低质量数据，使得数据质量不能满足精度要求。
解决此问题的有效方法是多传感器数据融合技术。
多传感器数据融合是将从不同传感器获得的数据以及其他知识结合在一起来估计系统状态。
因此多传感器数据融合技术是目前学术界和工业界关注的一项重要技术，并已经被广泛应用于科研和实际场景中。
本论文将对多传感器数据融合技术的相关内容进行综述。
论文的主要目的是介绍多传感器数据融合技术的基本概念、分类、应用、实现方法和发展前景。
本文将第1章介绍研究的背景和目的，第2章将重点介绍多传感器数据融合技术的定义、分类、优势与挑战，第3章将介绍多传感器数据融合技术的应用，第4章将介绍多传感器数据融合的实现方法，第5章将对多传感器数据融合技术的发展前景进行展望。
本文的意义在于提供了有关多传感器数据融合技术的最新资讯和科学认知，为科研人员和工程师提供了一些有用的参考。
此外，本文的结论也将为相关领域的研究提供新的思考角度。
二、多传感器数据融合技术概述2.1 多传感器数据融合的定义多传感器数据融合是指将不同传感器采集的数据以及其他知识和信息结合在一起来估计系统状态。
环境监测中多传感器协同数据融合
环境监测中多传感器协同数据融合一、环境监测中多传感器协同数据融合概述环境监测是评估和监控环境质量的重要手段，它涉及到对大气、水体、土壤等多个环境介质的实时监测。
随着科技的发展，多传感器协同数据融合技术应运而生，它通过集成多种类型的传感器，实现对环境数据的全面、准确和实时的监测。
这种技术的应用，不仅可以提高监测数据的准确性和可靠性，还可以为环境管理和决策提供更加科学和有效的支持。
1.1 多传感器协同数据融合的核心概念多传感器协同数据融合技术是指利用多个传感器收集的数据，通过一定的数据处理和分析方法，实现数据的整合和优化，从而获得更加全面和准确的环境监测结果。
这种技术的核心在于“协同”，即不同传感器之间的数据能够相互补充，共同提高监测结果的质量和精度。
1.2 多传感器协同数据融合的应用场景多传感器协同数据融合技术的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 大气污染监测：集成多种气体传感器，监测空气中的污染物浓度，如二氧化硫、氮氧化物等。
- 水质监测：使用多种水质传感器，监测水体中的化学成分和生物指标，如pH值、溶解氧、重金属含量等。
- 土壤污染监测：结合土壤成分分析传感器，监测土壤中的有害物质含量，如农药残留、重金属等。
- 生态环境监测：利用生物多样性传感器，评估生态系统的健康状况和生物多样性水平。
二、多传感器协同数据融合的关键技术2.1 传感器集成技术传感器集成是多传感器协同数据融合的基础。
它涉及到将不同类型的传感器按照一定的布局和方式集成到一个监测系统中，以实现对环境参数的全面监测。
集成技术需要考虑传感器的兼容性、稳定性和响应速度等因素。
2.2 数据预处理技术数据预处理是确保数据融合质量的重要环节。
它包括数据清洗、去噪、标准化等步骤，目的是消除传感器数据中的异常值和噪声，提高数据的可用性和准确性。
2.3 数据融合算法数据融合算法是实现多传感器数据整合的核心。
常见的数据融合算法有加权平均法、卡尔曼滤波、神经网络等。
多传感器数据融合.
多传感器数据融合技术及应用目录第一章概论 (1)1.1数据融合的目的和应用 (1)1.2数据融合的理论基础 (3)1.2.1数据融合的基本原理 (3)1.2.2数据融合的级别 (4)第二章状态估计理论 (8)2.1估计问题的构成 (8)2.2状态估计问题 (9)2.3离散线性系统的最优估计——Kalman 滤波技术 (10)第三章多传感器信息融合系统中的状态估计 (15)3.1引言 (15)3.2集中式多传感器信息融合系统中的状态估计 153.2.1单传感器的状态估计 (15)3.2.2集中式多传感器状态估计 (17)3.3分布式多传感器信息融合系统中的状态估计 19第四章多传感器概率数据关联算法 (23)4.1概率数据关联滤波器 (23)4.1.1预备知识 (23)4.1.2概率数据关联滤波器的基本思想 (24)4.1.3关联概率()i k 的计算 (26)4.1.4协方差P(k|k)的计算 (29)4.2多传感器概率数据关联算法 (31)4.2.1多传感器概率数据关联滤波器 (31)第五章分布式多传感器信息融合中的 (35)5.1引言 (35)5.2模糊因数集与隶属度函数 (35)5.2.1模糊因素集 (35)5.2.2隶属度函数的选择 (37)5.3模糊因素的确定与模糊集A的动态分配 (38)5.3.1模糊因素与权向量初值的确定 (38)5.3.2模糊因素权集A的动态分配 (39)5.4模糊航迹关联算法 (41)5.4.1模糊航迹关联算法 (41)5.5多局部节点情况下的模糊关联算法 (42)第六章多传感器多模型概率数据关联算法 (44)6.1多模型算法(Multiple-Model Approach) (44)6.2相互作用多模型—概率数据关联算法 (47)第七章多传感器信息融合系统中的身份估计 (57)7.1基于Bayes统计理论的身份识别 (57)7.2基于D-S证据理论的身份识别 (57)7.2.1基本理论 (58)7.2.2证据理论的组合规则 (59)7.2.3D-S证据理论的身份识别中应用例子 (60)7.3基于多级神经网络的类型融合 (63)7.3.1基于模糊专家规则的传感器子网 (64)7.3.2融合子网 (74)第一章概论1.1数据融合的目的和应用在未来战争中，电磁环境将异常复杂，无论是空战、海战还是陆战以至于陆、海、空相结合的立体战争，都将日益依赖于各种传感器设备。
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一些数据融合技术的应用例子
1、军用系统: 航迹预测、导弹制导、无人机/车侦察与攻击等 2、非军事领域：
智能机器人、水下物体探测、收割机械的自动化、工业装配线、 信息高速公路系统、多媒体技术和虚拟现实技术、辅助医疗检测 和诊断等领域。
参考资料
• 科学出版社：信息融合（2007） • 电子工业出版社：多传感器信息融合及其
应用（2010） • 清华大学出版社：多源信息融合（第二版）
（2010） • 方崇智、萧德云编著，《过程辨识》，清
华大学出版社，北京，1988 • 相关论文 （Google Scholar）
第一章 概述
1
多传感器问题的引入
❖ 故障诊断系统中使用多传感器技术进行多种特征量的监测 (如振动、温度、压力、流量等)，并对这些传感器的信息 进行融合，以提高故障定位的准确性和可靠性。
❖ 对于来自无源电子支援测量、红外、声学、运动控测器、 火与水探测器等各种信息源的数据融合，可以用于商店和 家庭的防盗防火。军事应用领域开发的一些复杂的数据融 合应用同样可以应用于民用部门的城市规划、资源管理、 污染监测和分析以及气候、作物和地质分析，以保证在不 同机关和部门之间实现有效的信息共享
图源：D.L. Hall and J. Llinas, ‘‘An introduction to multisensor
data fusion’’
多传感器问题的引入
近几十年，科学工程技术领域：目标跟踪例子(视频监控)
Sensor fusion means the combination of sensory data or data derived from sensory data, such that the resulting information is better than it would be if these sensors were used individually
❖ 数据融合(信息融合)的基本原理是：充分利用传感器资源 ．通过对各种传感器及人工观测信息的合理支配与使用． 将各种传感器在空间和时间上的互补与冗余信息，依据某 种优化准则或算法组合，产生对观测对象的一致性解释和 描述。其目标是基于各传感器检测信息分解人工观测信息 ．通过对信息的优化组合来导出更多的有效信息。
❖ 1）移动机器人：多传感器测量自身位姿、速度、障碍物位 置、地面变化等。通过分布式融合方式，提高系统可靠性 和模块化。
NASA火星车：火星表面建图与导航，岩石监测。5个激光雷达， 2 个CCD(Charge-coupled device)相机检测岩石，加速度 计等组成
❖ 2）工业应用：
❖ 基于神经网络的传感器融合方案估计、预测和控制在线表 面抛光；
当检测对象为多 目标或快速机动 目标时，单一传 感器测量困难。
当单一传感器失 效或传感器的可 靠性有待提高时 采用多传感器系 统。
数据融合的定义
❖ 数据融合技术，包括对各种信息源给出的有用信息的采集 、传输、综合(integration)、过滤、相关(data association)及合成(generation)，以便辅助人们进行态 势/环境判定、规划、探测、验证、诊断
信 电 科 设 交 输 机 机 家 照 汽 飞 船 气 海 环 医 防 光 热 机 土 农 货食
息 信 技 备 通 电 床 器 用 相 车 机 舶 象 洋 境 疗 火 能 能 械 木 林 币品
处电测控控系 人电机
污
利利能建 金
理话试制制统
器
染
用用利筑 融
用
9
电子警察
胶片式“电子警察” 、数码式“电子警察” 、视频式“电 子警察”；压力或磁电传感器，两个脉冲信号，触发拍照系 统进行拍照
数据融合技术的应用（军事应用）
❖ 军事上，数据融合技术为先进的作战管理系统提供了重要 的数据处理技术基础。数据融合在多信息源、多平台和多 用户系统内起着重要的处理和协调作用，保证了数据处理 系统各单元与汇集中心间的连通性与及时通信，而且使原 来由军事操作人员和情报分析人员完成的许多功能均由数 据处理系统快速、准确、有效地自动完成。
❖ 大量新的作战技术的发展迫切需要数据融合技术的应用和 支持。如现代作战原则强调纵深攻击和遮断能力，要求能 描述目标位置、运动及其企图的信息，这已超过了使用的 常规传感器的性能水平。
❖ 不少数据融合技术的研究成果和实用系统已在1991年的 海湾战争中得到实战验证
数据融合技术的应用（民用）
❖ 在自动化领域，自动化制造过程中的实时过程控制、传感 器控制元件、工作站以及机器人和操作装置控制等均离不 开数据融合技术的应用。
电阻变化量
由半导体材料制成的物性性传感器基本是 敏感元件与转换元件二合一。
直接能将被测量转换为电量输出。 压电传感器、光电池、热敏电阻等。
7
传感器的普遍性
8
传感器的主要应用
需要量
111 110 103
111
93
81
78
76
70
55
59 61
47
61 47
36
27
34 31 31
26 21 24 20 14
❖ 刀具磨损检测：融合声音、振动和电机电流传感器信息， 将磨损数据分成无-低-中-高磨损，模糊逻辑规则+最小近 邻算法->决策
❖ 混凝土结构的无损探伤：结合超声波和冲击回波测试
❖ 3）其他方面：身份验证、燃气轮机动力装置、风 洞流量测量、矿产探测、军事方面等
数据融合技术发展
海湾战争
20世纪 70年代
BatesCarey LLP
28
WHO WILL MAKE AVs?
Technological and Idea Innovators:
Google Amazon Uber Apple Alibaba/BatesCarey LLP
29
WHO WILL MAKE AVs?
Components manufacturers:
红外 线感 知
视
觉
红外制导武器(导弹的弹头感知敌武器的红外热源)：
感
喷气机的发动机尾喷口，高速飞行时飞机的机头与空气剧烈摩
知
擦产生的热空气团，海军舰艇的烟囱和陆军车辆的发动机
。
13.1 多传感器数据融合概述
应用简例 多传感器系统可以用 于地球环境监测。主 要应用于对地面的监 视、以便识别和监视 地貌、气象模式、矿 产资源，植物生长、 环境条件和威胁情况 (如原油泄漏、辐射 泄漏等) 如右图所示
1973年美国声纳信息融合研究
现代化战争的警钟
我国首次数据融合技术专题会议
1995年
目前
位置估计和身份识别
在无人驾驶汽车上的应用
WHO WILL MAKE AVs?
Car manufacturers:
GM(通用汽车公司) Ford VW-Audi Volvo Nissan Toyota Daimler AG(戴姆勒股份公司) Tesla SAIC Motors (Shanghai Auto. Ind. Corp.)上汽集团
数据融合的定义
❖ 技术定义：
充分利用不同时间与空间的多传感器数据资源，采用 计算机技术按时间序列获得多传感器的观测数据，在 一定准则下进行分析、综合、支配和使用。获得对被 测对象的一致性解释与描述，进而实现相应的决策和 估计，使系统获得比它各组成部分更为充分的信息。
❖ 该定义的重点：
▪方法：分析、综合、支配、使用； ▪目的：一致性解释与描述、更为充分的信息。
BatesCarey LLP
31
Google driver-free cars
GOOGLE SELF-DRIVING CARS
HOW DOES IT WORK?
Ultra-precise GPS fixes Scanner Google translate Lane departure
warning Lane keep assist Blind spot detection
Autonomous Vehicles Defined
Vehicle that get from one point to another point without human interaction.
10
全自动洗衣机中的传感器：衣物重量传感器，衣 质传感器，水温传感器，水质传感器，透光率光 传感器(洗净度) 液位传感器，电阻传感器(衣物烘 11 干检测)。
PC机中的测试技术应用
鼠标:光电位移传感器
12
摄象头:CCD传感器
多传感器问题的引入
响尾蛇捕食： visual and infrared (IR) information
Implement a number of well placed sensors that detect different things such as other vehicles, people, traffic lights, and movement of other vehicles
电信号
传感器的组成
敏感器件的作用是感受被测物理量；
转换元件是对信号进行转换输出。
辅助器件则是对输出的电信号进行放 大、阻抗匹配，以便于后续仪表接入。
被测信息 敏感元件
转换元件
输出信息 信号调节电路
辅助电路
传感器组成框图
6 智能信息处理技术
应变式压力传感器
压力 弹性膜片
应变 电阻应变片
敏感元件
转换元件
人与传感器
人的感觉器官与对应的传感器： 眼——— 光敏传感器 耳——— 声敏传感器 鼻——— 气敏传感器 舌——— 味觉传感器 皮肤—— 压敏、热敏、湿敏传感器