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深度解析MSIF多传感器信息融合技术
发布时间:2021-10-16
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本文摘要:所谓多传感器信息融合(Multi-SensorInformationFusion,MSIF),就是利用计算机技术将来自多传感器或多源的信息和数据,在一定的准则下加以自动分析和综通,以已完成所必须的决策和估算而展开的信息处理过程。多传感器信息融合技术的基本原理就像人的大脑综合处理信息的过程一样,将各种传感器展开多层次、多空间的信息有序和优化组合处置,最后产生对观测环境的一致性说明。

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所谓多传感器信息融合(Multi-SensorInformationFusion,MSIF),就是利用计算机技术将来自多传感器或多源的信息和数据,在一定的准则下加以自动分析和综通,以已完成所必须的决策和估算而展开的信息处理过程。多传感器信息融合技术的基本原理就像人的大脑综合处理信息的过程一样,将各种传感器展开多层次、多空间的信息有序和优化组合处置,最后产生对观测环境的一致性说明。

在这个过程中要充份地利用多源数据展开合理支配与用于,而信息融合的最终目标则是基于各传感器取得的分离出来观测信息,通过对信息多级别、多方面人组给定更加多简单信息。这不仅是利用了多个传感器互相协同操作者的优势,而且也综合处辨了其它信息源的数据来提升整个传感器系统的智能化。

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多传感器融合系统具备四个显著的特点:  1、信息的校验性:对于环境的某个特征,可以通过多个传感器(或者单个传感器的多个有所不同时刻)获得它的多份信息,这些信息是校验的,并且具备有所不同的可靠性,通过融合处置,可以借此萃取出有更为精确和可信的信息。此外,信息的校验性可以提升系统的稳定性,从而需要防止因单个传感器过热而对整个系统所导致的影响。  2、信息的互补性:有所不同种类的传感器可以为系统获取有所不同性质的信息,这些信息所叙述的对象是有所不同的环境特征,它们彼此之间具备互补性。

如果定义一个由所有特征包含的座标空间,那么每个传感器所获取的信息只归属于整个空间的一个子空间,和其他传感器构成的空间互相独立国家。  3、信息处理的及时性:各传感器的处理过程互相独立国家,整个处理过程可以使用分段导电处置机制,从而使系统具备更慢的处理速度,获取更为及时的处理结果。

  4、信息处理的低成本性:多个传感器可以花费较少的代价来获得相等于单传感器所能获得的信息量。另一方面,如果不将单个传感器所获取的信息用来构建其他功能,单个传感器的成本和多传感器的成本之和是非常的。  信息融合作为对多传感器信息的综合处理过程,具备本质的复杂性。在信息融合处理过程中,根据对完整数据处理方法的有所不同,信息融合系统的体系结构主要有三种:集中式、分布式和混合式。

  1、集中式:集中式将各传感器取得的原始数据必要送来至中央处理器展开融合处置,可以构建动态融合,其数据处理的精度高,算法灵活性,缺点是对处理器拒绝低,可靠性较低,数据量大,故难以构建。  2、分布式:每个传感器对取得的原始数据再行展开局部处置,还包括对原始数据的预处理、分类及萃取特征信息,并通过各自的决策准则分别做出决策,然后将结果送到融合中心展开融合以取得最后的决策。

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分布式对通信比特率市场需求较低、计算速度慢、可靠性和延续性好,但追踪精度没集中式低。  3、混合式:大多情况是把上述二者展开有所不同的人组,构成一种混合式结构。它保有了上述两类系统的优点,但在通信和计算出来上要代价较便宜的代价。

但是,此类系统也有上述两类系统无法相提并论的优势,在实际场合往往使用此类结构。


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