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个人介绍
多源信息融合

主讲教师：

教师团队：共1位

  • 李玉柏
学校： 电子科技大学
开课院系： 通信与信息工程学院
专业大类： 信息与通信工程
开课专业： 信号与信息处理 
多传感器信息融合(Multi Sensor Information Fusion)或称多源信息融合(Multi Source Information Fusion)。由于早期的融合方法研究是针对数据处理的，所以有时也把信息融合称为数据融合(Data Fusion)。随着系统论、控制论、信息论、Dempster-Shafer证据理论、Zadeh的模糊逻辑理论等基础理论，以及计算机技术、网络技术、通信技术和高效传感器技术等实用技术的快速发展，使信息融合技术得到前所未有的发展。本系列介绍了从多源信息融合的绪论、信号、信号描述与量测获取、检测融合技术、参数估计理论基础等等几方面来介绍的。运用图文结合的方式来展示，使观看者更能明白多元信息融合这方面的知识。
教师团队

李玉柏

职称：教授

单位：电子科技大学

部门：通信与信息工程学院

职位：副院长

多源信息融合

一、多源信息融合的起源

信息融合理论的开先河者是美国康涅狄格大学(University of Connecticut)国际著名系统科学家Y．Bar-Shalom教授。他最先于20世纪70年代提出了概率数据互联滤波器的概念，这就是信息融合的雏形。随后由于美国军事研究机构发现对多个连续声纳信号进行概率数据互联滤波之后，可以较高精度检测出敌方潜艇的位置，从而推动了信息融合理论和方法的发展，并研制成功多个实用的军用信息融合系统，可以说军事应用是多源信息融合技术诞生的源泉。

二、多源信息融合的发展

随着系统论、控制论、信息论、Dempster-Shafer证据理论、Zadeh的模糊逻辑理论等基础理论，以及计算机技术、网络技术、通信技术和高效传感器技术等实用技术的快速发展，使信息融合技术得到前所未有的发展。 学术界每年都举办各种类型的有关信息融合的会议：美国三军信息融合年会、SPIE传感器融合年会、国际机器人和自动化会刊以及IEEE的相关会议和会刊等。

三、多源信息融合的应用

目前，信息融合技术作为一种智能化信息处理技术，己在民用领域得到广泛应用。 

1、工业过程监视

2、工业机器人

3、空中交通管制

4、环境监视

5、金融系统

6、气象预报 

7、复杂系统的状态监测与诊断维护等

（1）多源信息融合的定义

所谓多源信息融合，就是充分利用不同时间与空间的多传感器信息资源，采用计算机技术对按时序获得的多传感器观测信息在一定准则下加以自动分析、综合、支配，得到被测对象的一致性解释与描述，以完成所需的任务．使系统获得比它的各组成部分更优越的性能。

可见，多传感器系统是信息融合的硬件基础，多源信息是信息融合的加工对象，协调优化和综合处理是信息融合的核心。

（2）多源信息融合研究的内容

信息融合研究的关键问题，就是提出一些理论和方法，对具有相似或不同特征模式的多源信息进行处理，以获得具有相关和集成特性的融合信息。研究的重点是特征识别和算法，这些算法使得多传感信息的互补集成，改善不确定环境中的决策过程，解决把数据用于确定共同时间和空间框架的信息理论问题，同时用来解决模糊的和矛盾的问题。

（3）多源信息融合的三层含义

第一层含义是信息的全空间性

融合系统要处理的是确定和不确定(模糊)的、全空间和子空间的、同步和非同步的、同类型和不同类型的、数字的和非数字的信息，是比传统系统更为复杂的多源、高维信息。信息论的创始人香农认为：信息是用来消除观察者认识上的不确定性的东西。信息的内涵就是表示的是系统运动的连续变化状态，即动态特性。从广义上讲，信息融合的对象包括自然信息(即可由传感器获取)和社会信息。系统的状态变化可分为随机过程、混沌过程、确定过程以及模糊过程。前三者可用数字信息来描述，而后者只能用语义信息来描述。 

第二层含义是信息的综合性 

融合可以看作是系统动态过程中所进行的一种信息综合加工处理，也是一种信息处理系统，只不过这里所说的系统指的是多传感器系统，即信息融合系统在结构上是一个多输入系统，是多模块集成系统。组合和融合之间有不同的含义。前者指的是外部特性，它涉及的是网络结构、层次等方面的较一般的问题，而后者主要讲的是内部特性，指的是系统信息有效综合的更深层次问题。 

第三层含义是信息的互补性 

互补性包括信息表达方式上的互补性，结构上的互补性，功能上的互补性，不同层次上的互补性等。它是解决系统多功能的主要手段之一，也是实现系统智能化的必要手段。融合的目的之一是要解决系统功能上的互补问题；反过来，互补信息的融合可以使系统发生质的飞跃。 总之，第一层含义是讲融合空间的性质，它研究对象是复杂的多维多输入系统；第二层讲的是融合的动态信息流，它是信息的广义综合技术；第三层讲的是融合的算法性质，其核心问题是信息的互补运算，从微观结构(指融合的本质)上说明了融合的内涵。

四、多源信息融合的时间性与空间性

分布在不同空间位置上的多传感器在对运动目标观测时，各传感器在不同时间和不同空间的观测值将不同，从而形成一个观测值集合。对于目标运动状态的观测，存在信息融合的时间性和空间性问题。 

1、信息融合的时间性 

信息融合的时间性表示按时间先后对观测目标在不同时间的观测值进行融合。利用单传感器在不同时间的观测结果进行信息融合时，要考虑信息融合的时间性。

 2、信息融合的空间性 

信息融合的空间性表示对同一时刻不同空间位置的多传感器观测值进行信息融合。利用多传感器在同一时刻的观测结果进行信息融合时，要考虑信息融合的空间性。 

3、信息融合的时-空处理 

实际应用中，为获得观测目标的准确状态，往往需要同时考虑信息融合的时间性与空间性，一般有三种情况：先时间后空间；先空间后时间；空间、时间同时融合。

总之，信息融合是指对多个载体内的信息进行综合、处理以达到某一目的。信息融合涉及面极为广泛。归纳可以看作一个信息融合过程，其中一般性结论即由多个特殊事例经过综合、抽象后得到。因此，归纳推理与信息融合有本质联系，而归纳推理又是所有科学技术的源泉。近年来信息融合在众多领域内受到了极大的关注，信息融合技术发展神速。

参考教材


课程评价

教学资源
课程章节资源
课程章节 | 文件类型   | 修改时间 | 大小 | 备注
39 线性系统状态滤波理论（十一）
视频
.mp4
2021-08-26 170.77MB
40 线性系统状态滤波理论（十二）
视频
.mp4
2021-08-26 192.80MB
课程章节
1
多源信息融合 绪论（一）
2
多源信息融合 绪论（二）
3
多源信息融合 绪论（三）
4
信号、信号描述与量测获取（一）
5
信号、信号描述与量测获取（二）
6
信号、信号描述与量测获取（三）
7
信号、信号描述与量测获取（四）
8
信号、信号描述与量测获取（五）
9
信号、信号描述与量测获取（六）
10
检测融合技术（一）
11
检测融合技术（二）
12
检测融合技术（三）
13
检测融合技术（四）
14
检测融合技术（五）
15
检测融合技术（六）
16
检测融合技术（七）
17
检测融合技术（八）
18
检测融合技术（九）
19
检测融合技术（十）
20
检测融合技术（十一）
21
参数估计理论基础（一）
22
参数估计理论基础（二）
23
参数估计理论基础（三）
24
参数估计理论基础（四）
25
参数估计理论基础（五）
26
参数估计理论基础（六）
27
参数估计理论基础（七）
28
参数估计理论基础（八）
29
线性系统状态滤波理论（一）
30
线性系统状态滤波理论（二）
31
线性系统状态滤波理论（三）
32
线性系统状态滤波理论（四）
33
线性系统状态滤波理论（五）
34
线性系统状态滤波理论（六）
35
线性系统状态滤波理论（七）
36
线性系统状态滤波理论（八）
37
线性系统状态滤波理论（九）
38
线性系统状态滤波理论（十）
39
线性系统状态滤波理论（十一）
40
线性系统状态滤波理论（十二）
41
线性系统状态滤波理论（十三）
42
线性系统状态滤波理论（十四）
43
线性系统状态滤波理论（十五）
44
线性系统状态滤波理论（十六）
45
线性系统状态滤波理论（十七）
46
目标动态模型与目标跟踪（一）
47
目标动态模型与目标跟踪（二）
48
目标动态模型与目标跟踪（三）
49
目标动态模型与目标跟踪（四）
50
目标动态模型与目标跟踪（五）
51
目标动态模型与目标跟踪（六）
52
目标动态模型与目标跟踪（七）
53
目标动态模型与目标跟踪（八）
54
目标动态模型与目标跟踪（九）
55
多传感器参数估计融合理论（一）
56
多传感器参数估计融合理论（二）
57
多传感器参数估计融合理论（三）
58
多传感器参数估计融合理论（四）
59
多传感器参数估计融合理论（五）
60
不带反馈的最优分布式估计融合（一）
61
不带反馈的最优分布式估计融合（二）
62
不带反馈的最优分布式估计融合（三）
63
不带反馈的最优分布式估计融合（四）
64
不带反馈的最优分布式估计融合（五）
65
不带反馈的最优分布式估计融合（六）
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