返回多传感器信息融合方法
日期：2012-01-03 01:57:05 浏览量:68
多传感器信息融合方法
各种信息融合方法，根据信息源对融合结果的贡献，可大致分成如下四类，它们是结合
法，平均法，指导法，决策法。结合法是指不同的物理传感器在对环境的感受过程中．彼此相
互独立，信息互补，无冲突和交叉，将各种信息进行迭加，得到环境或目标多特征的一致描
述。平均法是指多个传感器对目标的同一特征进行测量，得到相同属性的信息，然后根据先
验知识将多个相同属性的信息加权平均。以上两种融合方法比较简单、直观，一般是在数据
层上进行测量，获取多种精确的、局部的信息。指导融台方法在机器人多传感器系统中有着
广泛的应用，比如用视觉粗略获取目标的位置和轮廓，然后用触觉精确测量局部细节。决策
法是一类研究最为广泛、内容撮为丰富的信息融合方法，因为每个信源提供的信息都具有一
定程度的不确定性，因此对这些具有不确定性的信息融合过程实质上是一个非确定性推理
与决策过程。决策法包括统计决策法、模糊决策法、D-S证据推理法、基于产生式规则推理
法、神经元网络决策法等。
8．3．2统计决策法
设有州个目标假设向量H=(Hl，H2，…，H。)，利用关于H的先验知识，得到其先验
概率分别是声(H1)，p(H2)’，p(H。)，n个传感器对目标的测量形成观测向量x=(x．，
x2，…，x¨)，由x得到条件概率分布是p(xIH)，则在观测向量x下对假设向量H的置
信度：
最大似然决策：
设只有一种目标存在，融合决策规则为：
如果 p(q J X)>>户(H J x)，i≠』，l=1，2．…，m
则假设目标H．存在。
各种信息融合方法，根据信息源对融合结果的贡献，可大致分成如下四类，它们是结合
法，平均法，指导法，决策法。结合法是指不同的物理传感器在对环境的感受过程中．彼此相
互独立，信息互补，无冲突和交叉，将各种信息进行迭加，得到环境或目标多特征的一致描
述。平均法是指多个传感器对目标的同一特征进行测量，得到相同属性的信息，然后根据先
验知识将多个相同属性的信息加权平均。以上两种融合方法比较简单、直观，一般是在数据
层上进行测量，获取多种精确的、局部的信息。指导融台方法在机器人多传感器系统中有着
广泛的应用，比如用视觉粗略获取目标的位置和轮廓，然后用触觉精确测量局部细节。决策
法是一类研究最为广泛、内容撮为丰富的信息融合方法，因为每个信源提供的信息都具有一
定程度的不确定性，因此对这些具有不确定性的信息融合过程实质上是一个非确定性推理
与决策过程。决策法包括统计决策法、模糊决策法、D-S证据推理法、基于产生式规则推理
法、神经元网络决策法等。
8．3．2统计决策法
设有州个目标假设向量H=(Hl，H2，…，H。)，利用关于H的先验知识，得到其先验
概率分别是声(H1)，p(H2)’，p(H。)，n个传感器对目标的测量形成观测向量x=(x．，
x2，…，x¨)，由x得到条件概率分布是p(xIH)，则在观测向量x下对假设向量H的置
信度：
最大似然决策：
设只有一种目标存在，融合决策规则为：
如果 p(q J X)>>户(H J x)，i≠』，l=1，2．…，m
则假设目标H．存在。
