機載分布式多傳感器兩級數(shù)據(jù)融合策略選擇方法
【專利摘要】本發(fā)明提出的一種機載分布式傳感器兩級數(shù)據(jù)融合策略選擇方法，是首先判斷參與傳感器融合數(shù)據(jù)來源，確定融合數(shù)據(jù)類型后進行坐標變換處理，將傳感器融合數(shù)據(jù)統(tǒng)一到處理平臺中心，在同一平臺中心通過對傳感器位置樣本觀測數(shù)據(jù)，對多種傳感器多模式組合下位置檢測數(shù)據(jù)相似性的單因素方差分析，然后對多個傳感器組合方案進行顯著性檢驗；以本機為處理中心，根據(jù)多個傳感器信息組合形成備選方案,對于方案Pm，m∈[1,k]，分別進行：某一試驗條件下s個試驗總體和顯著性檢驗，根據(jù)檢驗結果進行不同融合方法的選擇，實現(xiàn)統(tǒng)一計算框架下的目標數(shù)據(jù)融合。本發(fā)明根據(jù)檢驗結果進行不同融合方法的選擇，解決了兩級不同精度組合融合問題，提高了航空多傳感器融合系統(tǒng)的通用性及實用性。
【專利說明】機載分布式多傳感器兩級數(shù)據(jù)融合策略選擇方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及信息融合領域中機載多傳感器系統(tǒng)工程的傳感器數(shù)據(jù)融合處理技術，特別是涉及一種基于精度水平的航空機載多傳感器數(shù)據(jù)融合策略選擇方法，是對多種傳感器多模式組合下檢測位置數(shù)據(jù)相似性的單因素方差分析，完成多種組合方案的顯著性檢驗，實現(xiàn)統(tǒng)一計算框架下的目標數(shù)據(jù)融合方法。
【背景技術】
[0002]多傳感器數(shù)據(jù)融合技術是一門新興前沿技術。近年來，多傳感器數(shù)據(jù)融合技術已經(jīng)受到廣泛關注，它的理論和方法已經(jīng)被應用到許多研究領域。多傳感器數(shù)據(jù)融合是針對一個系統(tǒng)使用多種傳感器這一特定問題而展開的一種關于數(shù)據(jù)處理的研究，是多學科交叉的新技術，涉及到信號處理、概率統(tǒng)計、信息論、模式識別、人工智能、模糊數(shù)學等理論。近年來，這一技術廣泛應用于復雜工業(yè)過程控制、機器人、自動目標識別、交通管制、慣性導航、海洋監(jiān)視和管理、農業(yè)、醫(yī)療診斷、模式識別等領域。實踐證明:與單傳感器系統(tǒng)相比，運用多傳感器數(shù)據(jù)融合技術在解決探測、跟蹤和目標識別等問題方面，能夠增強系統(tǒng)生存能力，提高整個系統(tǒng)的可靠性和魯棒性，增強數(shù)據(jù)的可信度，并提高精度，擴展整個系統(tǒng)的時間、空間覆蓋率，增加系統(tǒng)的實時性和信息利用率等。多傳感器數(shù)據(jù)融合技術的基本原理就像人腦綜合處理信息一樣，充分利用多個傳感器資源，通過對多傳感器及其觀測信息的合理支配和使用，把多傳感器在空間和時間上冗余或互補信息依據(jù)某種準則來進行組合，以獲得被測對象的一致性解釋或描述。具體的說，多傳感器數(shù)據(jù)融合原理如如下=(I)N個不同類型的傳感器(有源或無源的)收集觀測目標的數(shù)據(jù)；(2)對傳感器的輸出數(shù)據(jù)(離散的或連續(xù)的時間函數(shù)數(shù)據(jù)、輸出矢量、成像數(shù)據(jù)或一個直接的屬性說明)進行特征提取的變換，提取代表觀測數(shù)據(jù)的特征矢量；(3)對特征矢量Y進行模式識別處理，完成各傳感器關于目標的說明；(4)將各傳感器關于目標的說明數(shù)據(jù)按同一目標進行分組，即關聯(lián)；(5)利用融合算法將每一目標各傳感器數(shù)據(jù)進行合成，得到該目標的一致性解釋與描述。多傳感器系統(tǒng)的核心問題是選擇合適的融合算法。對于多傳感器系統(tǒng)來說，信息具有多樣性和復雜性，因此，對信息融合方法的基本要求是具有魯棒性和并行處理能力，此外，還有方法的運算速度和精度；與前續(xù)預處理系統(tǒng)和后續(xù)預處理信息識別系統(tǒng)的接口功能；與不同技術和方法的協(xié)調能力；對信息樣本的要求等。一般情況下，基于非線性的數(shù)學方法，如果它具有容錯性、自適應性、聯(lián)想記憶和并行處理能力，則都可以用來作為融合方法。多傳感器的常用方法基本上可概括為隨機和人工智能兩大類，隨機類方法有加權平均法、卡爾曼濾波法、多貝葉斯估計法、證據(jù)推理，產生式規(guī)則等；而人工智能類則有模糊邏輯理論、神經(jīng)網(wǎng)絡、粗集理論、專家系統(tǒng)等。
[0003]多傳感器數(shù)據(jù)融合技術在綜合處理來自多個傳感器的數(shù)據(jù)和相關信息，可以獲得比運動單個、孤立的傳感器更加詳細和精確的結論。綜合使用多傳感器網(wǎng)絡，可以實現(xiàn)全高度、全方位、強電磁干擾和復雜氣象條件下的綜合探測、跟蹤等不同任務。目前針對通用結構的數(shù)據(jù)融合算法研究很多，融合算法與融合結構密切相關，融合結構大致分為三類:集中式、分布式、混合式。在典型的航空分布式融合處理結構中，單個平臺節(jié)點既有自身配置的傳感器和信息源的輸入，又有其它融合節(jié)點的輸入信息，信息源類型的不同，會存在較大差異，包含粒度、精度、不確定性、時序、維度等方面的差異。存在傳感器數(shù)據(jù)維度不全，各維度精度水平參差不齊的融合問題。

【發(fā)明內容】

[0004]本發(fā)明的任務是針對分布式傳感器系統(tǒng)特定使用結構存在的傳感器數(shù)據(jù)維度不全，各維度精度水平參差不齊的融合問題，提供一種基于精度水平的兩級分布式航空傳感器數(shù)據(jù)融合策略，能夠解決特定傳感器不同精度組合的融合問題，并能提高航空分布式傳感器系統(tǒng)，完整性和準確性的機載分布式傳感器兩級數(shù)據(jù)融合策略選擇方法。
[0005]本發(fā)明的上述目的可以通過以下措施來達到，一種機載分布式傳感器兩級數(shù)據(jù)融合策略選擇方法，其特征在于包括如下步驟:首先判斷參與傳感器融合數(shù)據(jù)來源，確定融合數(shù)據(jù)類型后進行坐標變換處理，將傳感器融合數(shù)據(jù)統(tǒng)一到處理平臺中心，在同一平臺中心通過對傳感器位置樣本觀測數(shù)據(jù)，對多種傳感器多模式組合下位置檢測數(shù)據(jù)相似性的單因素方差分析；在兩級不同精度組合相似數(shù)據(jù)融合中，通過輸入數(shù)據(jù)類型判斷多傳感器數(shù)據(jù)鏈網(wǎng)絡是否有需要轉換的目標位置參數(shù)，有，則對多傳感器數(shù)據(jù)鏈網(wǎng)絡數(shù)據(jù)進行坐標轉換；首先對數(shù)據(jù)鏈傳來的它機載機極坐標CPdl*0du<Pdl)I向它機載機笛卡兒坐標(xDL，yDL, zDL)轉換，然后進入下一步它機載機笛卡兒坐標向本機笛卡兒坐標(x，y，z)轉換，再通過本機笛卡兒坐標(x，y，z)向本機載機極坐標轉換；最后以本機為處理中心，根據(jù)多個傳感器信息組合形成備選方案P1, P2,…，Pk，對于方案Pm，mG [1, k]分別進行:(1)某一試驗條件下s個試驗總體，對'汍ft.?)三個位置維度依次構造檢驗統(tǒng)計量，進行Iii次試
驗,試驗總次數(shù)
【權利要求】
1.一種機載分布式傳感器兩級數(shù)據(jù)融合策略選擇方法，其特征在于包括如下步驟:首先判斷參與傳感器融合數(shù)據(jù)來源，確定融合數(shù)據(jù)類型后進行坐標變換處理，將傳感器融合數(shù)據(jù)統(tǒng)一到處理平臺中心，在同一平臺中心通過對傳感器位置樣本觀測數(shù)據(jù)，對多種傳感器多模式組合下位置檢測數(shù)據(jù)相似性的單因素方差分析，然后對多個傳感器組合方案進行顯著性檢驗；在兩級不同精度組合相似數(shù)據(jù)融合中，通過輸入數(shù)據(jù)類型判斷多傳感器數(shù)據(jù)鏈網(wǎng)絡是否有需要轉換的目標位置參數(shù)，有，則對多傳感器數(shù)據(jù)鏈網(wǎng)絡數(shù)據(jù)進行坐標轉換；首先對數(shù)據(jù)鏈傳來的它機載機極坐標
2.如權利要求1所述的機載分布式傳感器兩級數(shù)據(jù)融合策略選擇方法，其特征在于:所述某一試驗條件下s個試驗總體，是對tP.0.9)三個位置維度依次構造檢驗統(tǒng)計量，進行Iii次試驗,試驗總次數(shù)
3.如權利要求2所述的機載分布式傳感器兩級數(shù)據(jù)融合策略選擇方法，其特征在于:所述的顯著性檢驗(:不顯著，:顯著)是在零假設Htl成立時，有拒絕域
4.如權利要求1所述的機載分布式傳感器兩級數(shù)據(jù)融合策略選擇方法，其特征在于:對數(shù)據(jù)鏈網(wǎng)絡數(shù)據(jù)進行坐標轉換,它機載機極坐標
5.如權利要求1所述的機載分布式傳感器兩級數(shù)據(jù)融合策略選擇方法，其特征在于:進行下一步，對它機載機笛卡爾坐標向本機載機笛卡爾坐標轉換，用公式(2):
6.如權利要求1所述的機載分布式傳感器兩級數(shù)據(jù)融合策略選擇方法，其特征在于:坐標變換最后一步，對本機笛卡兒直角坐標(X，y, Z)向本機載機極坐標(P.04)轉換，用公式: 斜距
7.如權利要求1所述的機載分布式傳感器兩級數(shù)據(jù)融合策略選擇方法，其特征在于:針對相同試驗條件，有s個傳感器對目標進行檢測，則該試驗有s個總體，進行t次試驗，對三個維度的目標參數(shù)進行錄取，這里i = 1,2,>2，各傳感器對目標檢測是相互獨立的，分別記為A1, A2,...As，對于目標參數(shù)距離項，各總體的平均數(shù)表示為y pl，V- p2^...y p E，各總體的方差表
8.如權利要求7所述的機載分布式傳感器兩級數(shù)據(jù)融合策略選擇方法，其特征在于:當零假設成立時，認為因素對試驗之間沒有顯著影響，零假設Htl成立時，有
Fa ~F (s_l, n-s) 則Htl的拒絕域為:
Fa > Fa (s-1, n-s) 式中，a為給定的顯著性水平，通常顯著性水平取為0.05和0.01 ;其中，St為總離差平方和，它反映了考察指標的全部樣本觀測值之間的差異程度，
9.如權利要求1所述的機載分布式傳感器兩級數(shù)據(jù)融合策略選擇方法，其特征在于:顯著性檢驗結果為不顯著的，則
令
10.如權利要求1所述的機載分布式傳感器兩級數(shù)據(jù)融合策略選擇方法，其特征在于:顯著性檢驗結果為顯著的，則
【文檔編號】G06F19/00GK103810382SQ201410039994
【公開日】2014年5月21日 申請日期:2014年1月27日 優(yōu)先權日:2014年1月27日
【發(fā)明者】張林怡 申請人:中國電子科技集團公司第十研究所