【正文】 該裝置也能夠協(xié)助警方探測出車輛的下落，很快便可以找回失竊車輛。另外，該裝置在夜間車主熟睡的時候或車主不在車旁的時候，能夠自動識別警情并提 醒車主。使用該裝置的優(yōu)點是被盜車輛尋回率高，便于跟蹤、控制車輛。 缺點是此裝置需要一套龐大完善的跟蹤系統(tǒng)、 24小時的人工監(jiān)控車輛，相對那些簡單的防盜器價格要昂貴 — 些。其并具有車載電話系統(tǒng)。車載電話是兼顧行車安全且 又方便時尚的產(chǎn)品，在歐美等發(fā)達(dá)國家和地區(qū)已作為轎車的標(biāo)準(zhǔn)裝置而廣泛應(yīng)用在智能防盜功能方面。該系統(tǒng)除正常通訊功能外，當(dāng)受到異常開啟車門或起動等現(xiàn)象時，會按照預(yù)設(shè)的報警電話語音提示警情報警。即使切斷車輛的電源，通訊防盜主機(jī)的后備電池也可持續(xù)工作 8 小時，確保防盜功能的持續(xù)性。 以上幾種防盜裝置各有優(yōu)劣，汽車防盜的發(fā)展方向是朝著智能程度更高的芯片式和網(wǎng)絡(luò)式發(fā)展，而這也是我們所選擇的方向。 一、基于信息融合技術(shù)汽車防盜系統(tǒng)的設(shè)計思想 多方調(diào)研結(jié)果表明現(xiàn)有的汽車防盜系統(tǒng)存在著一些共同的缺欠 ： 由于只被動地 側(cè)重于汽車遇警情況的處理，對報警器判定盜竊行為的可靠性未有足夠重視 。生產(chǎn)廠家多采用擴(kuò)大報警置信區(qū)間的方法減少漏報警的發(fā)生，報警器的誤報率居高不下 。 另外，由于報警手段多采用語音報警，并且誤報率較高，致使報警聲也成為環(huán)境噪聲污染的來源 。 基于多傳感器信息融合技術(shù)的汽車防盜系統(tǒng)，在綜合分析竊賊盜竊汽車多種常用手法的基礎(chǔ)上，選擇多種適于汽車防盜的傳感器件構(gòu)成系統(tǒng)的監(jiān)測模塊 。 由于監(jiān)測模塊可以充分地利用多種傳感器在性能上的差異性與互補(bǔ)性、以及多個同類而不同位置的傳感器在空間上的差異性，使得其收集來的來自各個傳感器的傳感信 息極具針對性 。 在獲得傳感信息后，監(jiān)測模塊將采集到的信息送至微處理器，微處理器利用數(shù)據(jù)融合的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，以判定汽車的狀態(tài)。由此可見，基于信息融合技術(shù)的汽車防盜系統(tǒng)在警報監(jiān)測方面充分地利用了現(xiàn)代傳感器技術(shù)、微控制器技術(shù)和信息融合技術(shù)，系統(tǒng)可以主動而準(zhǔn)確地判斷汽車的狀態(tài)，提高了系統(tǒng)報警的可靠性。 另外，在防盜系統(tǒng)確定汽車處于遇警狀況后，微處理器采用直接阻斷汽車發(fā)動機(jī)的點火電路的方法使汽車無法開動。防盜系統(tǒng)報警的警報是采用 GSM 等無線網(wǎng)絡(luò)，即時直接傳送給車主的 。 同時，車主還可以通過網(wǎng)絡(luò)對防盜系統(tǒng)進(jìn)行控制。這樣 ，不但能夠做到報警及時，也消除了噪聲擾民現(xiàn)象的發(fā)生。 “安全、可靠、環(huán)保、便捷”應(yīng)該是新一代汽車電子產(chǎn)品的趨勢。也是汽車學(xué)院 畢業(yè)論文（設(shè)計） 安防產(chǎn)品的未來發(fā)展方向。 二、多傳感器信息融合汽車防盜系統(tǒng)的模型構(gòu)建 （ 一 ）多傳感器信息融合技術(shù)概述 1 多傳感器信息融合基本原理 多傳感器信息融合是指協(xié)同使用多種傳感器，并將各種傳感信息有效地結(jié)合起來，形成高性能感知系統(tǒng)來獲取對環(huán)境的一致性描述的過程。任何一種傳感器都有其獨特的優(yōu)越性，也有一定的局限性。迄今為止，沒有任何一種傳感器能夠同時滿足高可靠性、高穩(wěn)定性、高精度和低成本的要求。但是各 種傳感器在性能上的差異與互補(bǔ)性卻提示我們通過綜合分析來自各個傳感器的信息，來獲取有效、可靠、完整的信息。采用這種方法，即使各個傳感器所提供的信息有一定的誤差和不確定性，但通過對它們提供的信息進(jìn)行有效的綜合，可以比任何單一傳感器獲取的信息更可靠、更完整。 多傳感器信息融合實際上是對人腦綜合處理復(fù)雜問題的一種功能模擬。在多傳感器系統(tǒng)中，各種傳感器提供的信息可能具有不同的特征 ： 時變的或者非時變的，實時的或者非實時的，快變的或者緩變的，模糊的或者確定的，精確的或者不完整的，可靠的或者非可靠的，相互支持的或者互補(bǔ)的， 也可能是相互矛盾沖突的。多傳感器信息融合的基本原理就像人腦綜合處理信息的過程一樣，它充分地利用多個傳感器的資源，通過對各種傳感器及其觀測信息的合理支配與使用，將各種傳感器在空間和時間上的互補(bǔ)與冗余信息依據(jù)某種優(yōu)化準(zhǔn)則組合起來，產(chǎn)生對觀測環(huán)境的一致性解釋和描述。信息融合的目標(biāo)是基于各傳感器分離觀測目標(biāo)，通過對信息的優(yōu)化組合導(dǎo)出更多的有效信息。這是最佳協(xié)同作用的結(jié)果，它的最終目的是利用多個傳感器共同或聯(lián)合操作的優(yōu)勢，來提高整個傳感系統(tǒng)的有效性。 2 信息融合的特點 同單一傳感器相比，多傳感器信息融合有以下幾個方面 的獨特優(yōu)勢 ： (1)獲取更準(zhǔn)確的信息。多傳感器對環(huán)境進(jìn)行測量，獲取大量 信息，這些信息有很大的冗余性。對這些冗余信息進(jìn)行融合可在總體上降低信息的不確定性。 (2)獲取更精確的信息。對多個傳感器獲取的大量信息進(jìn)行融合，可有效地克服隨機(jī)誤差和外界干擾，提高了系統(tǒng)獲取信息的精確度。 (3)獲取復(fù)雜的信息。多傳感器協(xié)調(diào)使用可獲取環(huán)境或物體的各種特征信息，通過融合可得到多特征、高層次的描述，即得到任何一種單一傳感器很難獲取或無法獲取的信息。 (4)降低系統(tǒng)成本。使用大量低成本傳感器而不是少量高成本傳感器， 通過信息融合方法獲取高質(zhì)量信息，降低了系統(tǒng)成本。 學(xué)院 畢業(yè)論文（設(shè)計） (5)提高系統(tǒng)運行速度。使用多 傳感器，由于其信息的互補(bǔ)性、準(zhǔn)確性和精確性，可大大地提高系統(tǒng)的反應(yīng)能力。 (6)提高系統(tǒng)的可靠性。同時使用多 傳感器不僅增加了信息的冗余度，也增加了系統(tǒng)的可靠性，即使某一個傳感器或某幾個傳感器失效，系統(tǒng)仍能正常工作。 3 信息融合的級別 按照信息抽象的五個層次，融合可分為五級，即檢測級融合、位置級融合、屬性 (目標(biāo) )級融合、態(tài)勢評估與威脅估計。 (1)檢測級融合。檢測級融合是直接在多傳感器分布檢測系統(tǒng)中檢測判決或是信號 層上進(jìn)行的融合。在經(jīng)典的多傳感器檢測中，所有局部傳感器將檢測到的原始觀測信號全部直接送給中心處理器，然后利用由經(jīng)典的統(tǒng)計推斷理論設(shè)計的算法完成最優(yōu)目標(biāo)檢測任務(wù)。在多傳感器分布檢測系統(tǒng)中，每個傳感器對所獲得的觀測先進(jìn)行一定的預(yù)處理，然后將壓縮的信息傳送給其他傳感器，最后在某一中心匯總和融合這些信息，產(chǎn)生全局檢測判決。通常有兩種信號處理形式 ： 一是硬判決融合，即融合中心處理 0、 1 形式的局部判決 。 另一種是軟判決融合，中心除了處理硬判決信息外，還處理來自節(jié)點的統(tǒng)計量。在分布檢測系統(tǒng)中，對信息的壓縮性預(yù)處理降低了對通訊 帶寬的要求。分布式多傳感器結(jié)構(gòu)可以降低對單個傳感器的性能要求，降低造價。分散的信號處理方式可以增加計算容量。 統(tǒng)計推理理論可以粗略地分為假設(shè)檢測和估計。相應(yīng)地，分布式信號處理也可分為分布式檢測和分布式估計。在分布式檢測系統(tǒng)中，由于融合中心只能得到經(jīng)過壓縮后的觀測信息，因此相對于集中式檢測會有性能損失。通過對傳感器信息的最優(yōu)局部處理和融合可以減小性能損失。 (2)位置級融合。位置級融合是直接在傳感器的觀測報告或測量點跡和傳感器的狀態(tài)估計上進(jìn)行的融合，包括時間和空間上的融合，是跟蹤級的融合，屬于中間層側(cè)，也是最 重要的融合。對于單傳感器跟蹤系統(tǒng)來說，主要是按時間先后對目標(biāo)在不同的時間的觀測值即檢測報告的融合，主要有集中式、分布式、混合式和多級式結(jié)構(gòu)。 在集中式多傳感器跟蹤系統(tǒng)中，首先按對目標(biāo)觀測的時間先后對測量點跡進(jìn)行時間融合，然后對各個傳感器在同一時刻對同一目標(biāo)進(jìn)行空間融合，它包括了多傳感器綜合跟蹤與狀態(tài)估計全過程。 在分布式多傳感器跟蹤系統(tǒng)中，各傳感器首先完成單 個 傳感器的多 個 目標(biāo)跟蹤與狀態(tài)估計，也就是完成時間上的信息融合，接下來各傳感器把獲得的目標(biāo)信息送入融合節(jié)點，并在融合節(jié)點完成坐標(biāo)變換、時間校正或?qū)?準(zhǔn)，然后基于這些傳感器的目標(biāo)狀態(tài)估計進(jìn)行關(guān)聯(lián)處理，最后對來自同一目標(biāo)的估計進(jìn)行融合處理。 混合式位置信息融合是集中式和分布式多傳感器系統(tǒng)相組合的混合結(jié)構(gòu)。傳感器的檢測報告和目標(biāo)狀態(tài)估計都被送入融合中心，在那里進(jìn)行時間和空間的融合。由于這種結(jié)構(gòu)要同時處理檢測報告和狀態(tài)估計，并進(jìn)行優(yōu)化組合，它需要復(fù)雜的處理邏輯?；旌鲜椒椒ㄒ部梢愿鶕?jù)所運行問題的需要，在集中式和分布式結(jié)學(xué)院 畢業(yè)論文（設(shè)計） 構(gòu)中進(jìn)行選擇變換。這種結(jié)構(gòu)的通信和計算量都比其他結(jié)構(gòu)大。 (3)目標(biāo)識別級的融合。目標(biāo)識別亦稱屬性分類或身分估計，這個層次的信息融合有三種 方法，即決策級融合、特征級融合和數(shù)據(jù)級融合。 在決策級融合方法中，每個傳感器都完成變換以獲得獨立的身份估計，然后對來自每個傳感器的屬性分別進(jìn)行融合。用于融合身份估計的技術(shù)包括表決法、Bayes 推理、 DumpstersShafer 證據(jù)理論、推廣的證據(jù)理論、模糊集法等。 在特征級融合方法中，每個傳感器觀測一個目標(biāo)并完成特征提取以獲得來自每個傳感器的特征向量。然后融合這些特征向量并基于獲得的聯(lián)合特征向量來產(chǎn)生身份估計。在這種方法中，必需使用關(guān)聯(lián)處理把特征向量分成有意義的組群。由于特征向量很可能是有巨大差別的量， 因而位置級的融合信息在這一關(guān)聯(lián)過程中通常是有用的。 在數(shù)據(jù)級融合方法中，對于同等量級的傳感器原始數(shù)據(jù)直接進(jìn)行融合，然后基于融合的傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和身份估計。為了實現(xiàn)這種數(shù)據(jù)級的信息融合，所有傳感器必須是同類型的。通過對原始信息的關(guān)聯(lián)，來確定已融合的數(shù)據(jù)是否與目標(biāo)或者實體有關(guān)。有了融合的傳感器數(shù)據(jù)之后就可以完成象單傳感器一樣的識別處理過程。對于圖像傳感器，數(shù)據(jù)融合一般涉及到圖像畫面元素級的融合，因而數(shù)據(jù)級融合也常成為像素級融合。 (4)態(tài)勢評估和威脅估計。態(tài)勢評估是一個動態(tài)的按時序處理的過程，其 結(jié)果水平將隨時間增長而提高 。 態(tài)勢評估是分層假設(shè)描述和評估處理的結(jié)果，每個被選假設(shè) (態(tài)勢 )都有一個不確定性關(guān)聯(lián)值，通常認(rèn)為不確定性最小的假設(shè)是最好的，并用當(dāng)前最好的態(tài)勢要素值來描述。威脅估計是利用態(tài)勢評估估計的將要發(fā)生和已經(jīng)發(fā)生的事件和一些先驗知識，對事件出現(xiàn)的程度和事態(tài)的嚴(yán)重性的判斷。 4 信息融合的結(jié)構(gòu)模型 結(jié)構(gòu)模型從信息融合的組成出發(fā)，主要說明信息融合系統(tǒng)的軟、硬件組成，相關(guān)數(shù)據(jù)流，系統(tǒng)與外部環(huán)境的人機(jī)界面等要素的構(gòu)成。由于融合主要發(fā)生在檢測級、位置級和屬性級，因此在討論結(jié)構(gòu)模型時只考慮這三級的融合結(jié)構(gòu)。 (1)檢測級融合結(jié)構(gòu)。從分布檢測的角度看，檢測級融合的結(jié)構(gòu)主要有分散式結(jié)構(gòu)、并行結(jié)構(gòu)、串行結(jié)構(gòu)、樹狀結(jié)構(gòu)和帶反饋并行結(jié)構(gòu)。 分散式空間結(jié)構(gòu)的分布檢測系統(tǒng)如圖 。這種結(jié)構(gòu)的每個局部判決 U。 ( i=1,2,?， N)又都是最終決策。在具體應(yīng)用中，可按照某種規(guī)則將這些分離的字系統(tǒng)聯(lián)系起來，看成一個大系統(tǒng)，并遵循大系統(tǒng)中的某種最優(yōu)化準(zhǔn)則來確定每個子系統(tǒng)的工作點。 學(xué)院 畢業(yè)論文（設(shè)計） 圖 檢測級融合的分散式結(jié)構(gòu) 圖 檢測級融合的并行結(jié)構(gòu) 并行式結(jié)構(gòu)的分布檢測系統(tǒng)如圖 所示。 N個局部節(jié)點 S1,S2?， SN的傳感器在收到未經(jīng)處理的原始數(shù)據(jù) Y1,Y2,?， YN之后，在局部節(jié)點分別作出局部判決U1， U2,? UN，然后，它們在檢測中心通過融合得到全局判決 U0。這種結(jié)構(gòu)在分布檢測系統(tǒng)中應(yīng)用較為普遍。 圖 為串行結(jié)構(gòu)， N個局部節(jié)點 S1, S2,?， SN 分別接受各自的檢測后，首先 S1節(jié)做出局部判決 U1,然后將它通信到節(jié)點 S2，而 S2則將它本身的檢測與 U1 融合形成自己的判決 U2，以后，重復(fù)前面的過程，信息繼續(xù)傳遞、融合，直道節(jié)點 SN。最后，由 SN將它的檢測 YN與 UN1，融合做出判決 UN，即 U0。 圖 檢測級融合的單行結(jié)構(gòu) （二）系統(tǒng)防盜信息的處理模型 多傳感器信息融合汽車防盜系統(tǒng)的各個傳感器組構(gòu)成了一個分布式檢測系統(tǒng)，該系統(tǒng)中所進(jìn)行的信號處理屬于傳感器信息融合的功能模型中的檢測級融合。在這一層次中的融合處理的策略通常是根據(jù)所選擇的檢測準(zhǔn)則形成優(yōu)化門學(xué)院 畢業(yè)論文（設(shè)計） 限，以產(chǎn)生最終的檢測輸出。為了減小傳輸數(shù)據(jù)的帶寬，我們在監(jiān)測模塊中利用硬件進(jìn)行該級別的融合處理。監(jiān)測模塊中的各個傳感器組分別提取各自監(jiān)測目標(biāo)的特征向量，然后在本地進(jìn)行監(jiān)測目標(biāo)的屬性判決。屬性判斷形成的“電平上跳沿”、“ PWM 調(diào)制波形”等結(jié)果送交 中央處理模塊，由中央處理模塊根據(jù)其中的關(guān)聯(lián)屬性進(jìn)行屬性級的決策層融合處理。最終的融合結(jié)果是將警報劃分為“整車搬運”、“車體破壞”、“非法開啟”和“入車盜竊”四個等級，每一報警級別的確定都是根據(jù)不同的信息融合模型加以判斷的結(jié)果。 系統(tǒng)首先將微波多普勒傳感器作為第一級監(jiān)測器件。由于微波多普勒傳感器可以確定移動物體的距離，并且該傳感器在理論上可測量范圍為 360 度。無監(jiān)測死角，所以可以作為其它傳感器件的觸發(fā)器件使用。其作用是當(dāng)有人進(jìn)入到監(jiān)測范圍時，傳感器觸發(fā)信號，由中央處理模塊開啟其它傳感器模塊，以便進(jìn)行防盜監(jiān)測。 “整車搬運”和“車體破壞”這兩個警報等級屬于信息融合中的檢測級融合，可以利用串行結(jié)構(gòu)進(jìn)行描述 ： 距離檢測節(jié)點 S1 接收到檢測信息后，做出有“人或物體接近”的局部判決 U1，然后分別根據(jù)各自的 S2節(jié)點 (傾斜檢測節(jié)點、振動檢測節(jié)點 )的局部判決 U2，可以得出融合判決的結(jié)果 U0，對應(yīng)各自的監(jiān)測范圍，做出“整車搬運”或“車體破壞”的判斷。這兩種串行結(jié)構(gòu)框圖見圖 。 圖 傾角檢測與振動檢測串行結(jié)構(gòu)圖 警報等級“非法開啟”也屬于信息融合中的檢測級融合，但其需要利用并行結(jié)構(gòu)進(jìn)行描述，并行結(jié)構(gòu)框圖如圖 所示 ： 四個開關(guān)檢測節(jié)點 S1, S2, S3和 S4接收到檢測信息后，做出是否有車門被非法開啟的局部判決 U1, U2, U3及 U4，然后將所有的局部判決結(jié)果送至檢測中心，由中心判定車門“非法開啟”的位置。 圖 霍爾器件檢測并行結(jié)構(gòu)圖 學(xué)院 畢業(yè)論文（設(shè)計