【正文】 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、專家系統(tǒng)(6)分布式和并行處理技術(shù)雖然目前有一大批研究成果，但是信息融合技術(shù)發(fā)展還不完善，當(dāng)前制約多傳感器信息融合技術(shù)深入發(fā)展的因素有三 [28]：(1)信息來源種類的高度相異性、涉及內(nèi)容的模糊性；(2)多源信息和任務(wù)本身所固有的復(fù)雜性；(3)目前還沒有統(tǒng)一的數(shù)學(xué)工具來描述信息融合系統(tǒng)； 信息融合的應(yīng)用軍事應(yīng)用是多源信息融合技術(shù)誕生的源泉，主要包括機動目標(biāo)的檢測、跟蹤、定位和識別。 融合中心傳感器傳感器節(jié)點傳感器節(jié)點傳感器傳感器傳感器圖 混合式融合結(jié)構(gòu) 信息融合的技術(shù)與應(yīng)用 信息融合的基本技術(shù)和方法信息融合是一門跨學(xué)科、涉及范圍廣的綜合處理技術(shù)，不是一門單一的技術(shù)，實際上是傳統(tǒng)學(xué)科和新技術(shù)的融合與應(yīng)用。11 / 70融合中心傳感器節(jié)點傳感器節(jié)點傳感器節(jié)點傳感器傳感器傳感器圖 分布式融合結(jié)構(gòu)(3)混合式融合結(jié)構(gòu) 混合式是集中式與分布式的一種綜合，典型的混合式融合式結(jié)構(gòu)見圖 。然而由于融合中心得到的數(shù)據(jù)是經(jīng)過各局部節(jié)點處理過的，因此不可避免地造成信息的損失，其跟蹤性能較集中式差。此外，由于各個局部節(jié)點在融合系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)中傳送的是經(jīng)濾波后的估計結(jié)果，因此網(wǎng)絡(luò)負(fù)載比集中式要小得多，從而使系統(tǒng)的工作量非常均衡，系統(tǒng)效率也很高。這種結(jié)構(gòu)的優(yōu)點是對傳感器信息進(jìn)行了壓縮處理，降低了對通信帶寬的要求，另外可靠性高，工程易于實現(xiàn)。圖 給出了一個簡單的集中式融合結(jié)構(gòu)框圖。此方法的優(yōu)點是信息損失量小，能優(yōu)化目標(biāo)的航跡及位置估計，因此融合結(jié)果是最優(yōu)的。根據(jù)傳感器數(shù)據(jù)在送入融合中心之前已經(jīng)處理的程度分類，一般可分為三大類：集中式、分布式和混合式 [2627]。(3)決策層融合在這種融合方法中，每個傳感器處理自己接收到的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對目標(biāo)的檢測與分類，然后再把各自的結(jié)果輸入給一個融合算法進(jìn)行決策。(2)特征層融合從每個傳感器數(shù)據(jù)中提取出代表傳感器視野中目標(biāo)的特征數(shù)據(jù)，然后把各目標(biāo)的特征數(shù)據(jù)又融合成一個新的綜合特征。(1)像素層融合 所謂像素層融合是指把經(jīng)過各傳感器最低程度處理的像素數(shù)據(jù)或者以一塊為單位的數(shù)據(jù)進(jìn)行信息融合。下面將這兩種融合結(jié)構(gòu)進(jìn)行簡單闡述。即利用多個傳感器聯(lián)合處理信息的優(yōu)勢，提高整個系統(tǒng)的有效性。綜上可知，多源信息融合的基本原理就是充分利用每部傳感器提供的信息資源，再加上對人工觀測信息的合理支配和使用，依照某種優(yōu)化準(zhǔn)則將這些互補或者對立的信息資源組合起來，就如同人腦對周圍事物的認(rèn)知一樣，最后得到對觀測對象的一致性解釋和描述。我們所研究的多源信息融合系統(tǒng)，實際上就是對人腦綜合處理復(fù)雜問題的一種功能模擬。由于人類感知器官具有不同的度量特征，因而可以感知出不同范圍內(nèi)的物理現(xiàn)象，這一過程是非常復(fù)雜的，但也是自適應(yīng)的。多源信息融合的原理就如同人感知世界萬物一樣，人的各個器官比如耳、眼、鼻子、嘴巴等就是多個功能不同的傳感器，人自然而然地把這些多傳感器感知的信息進(jìn)行組合起來，并使用先驗知識去估計周圍環(huán)境和正在發(fā)生的各種各樣的事情。不僅包括數(shù)據(jù)，而且包括了信號和知識。綜合考慮以上兩個定義，可以把信息融合簡單地定義為將來自多傳感器或多源的信息和數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合處理，從而得到更為準(zhǔn)確可信的結(jié)論。根據(jù)國外研究成果，也有專家學(xué)者把信息融合這樣確切的概括：信息融合是利用計算機技術(shù)將來自多個傳感器或多源的觀測信息進(jìn)行分析、綜合處理，從而得出決策和估計任務(wù)所需的信息的處理過程。由于信息融合最早用于軍事領(lǐng)域，目前能被普遍接受的有關(guān)信息融合的定義，是1991 年由美國三軍組織實驗室理事聯(lián)合會 JDL（Joint Directors of Laboratories）提出來的 [25]，并于 1994 年由澳大利亞 DSTO 加以擴展的。本章就對信息融合的定義、模型結(jié)構(gòu)、技術(shù)方法等一一介紹，為論文的后續(xù)研究打下理論基礎(chǔ)。隨著計算機技術(shù)、通信技術(shù)的快速發(fā)展，且日趨緊密地互相結(jié)合，加之軍事應(yīng)用的特殊迫切需求，作為信息處理的新興技術(shù)——信息融合技術(shù)，在近 10 年中得到了驚人的發(fā)展并已進(jìn)入諸多軍事應(yīng)用領(lǐng)域。 7 / 702 多傳感器多目標(biāo)信息融合理論基礎(chǔ)信息融合是 20 世紀(jì) 70 年代提出來的，在 80 年代形成和發(fā)展起來的一種自動化信息綜合處理技術(shù)。第五章 在航跡關(guān)聯(lián)的基礎(chǔ)上，對目標(biāo)狀態(tài)進(jìn)行融合處理，總結(jié)分析了常見的集中式和分布式融合算法，以及對無反饋最優(yōu)分布式航跡融合算法編程實現(xiàn)，并模擬多批航路，通過仿真實驗來驗證算法的可靠性。第三章 介紹了目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域中的量測預(yù)處理技術(shù)，以及對目標(biāo)跟蹤中交互式多模型跟蹤算法理解分析和編程實現(xiàn)，并通過仿真實例來證明算法的實用性，為后續(xù)研究航跡關(guān)聯(lián)、融合算法提供了數(shù)據(jù)支持。本文內(nèi)容安排如下：第一章 首先概述了本論文的研究背景，并簡單介紹了國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀及航跡關(guān)聯(lián)與融合算法的發(fā)展概況，最后對本論文研究內(nèi)容及結(jié)構(gòu)做出安排。本文在這些成果的基礎(chǔ)上，對目標(biāo)跟蹤以及數(shù)據(jù)融合中關(guān)鍵技術(shù)做深入探討與實現(xiàn)。 本文的主要研究工作及內(nèi)容安排航跡融合是多傳感器信息融合中一個重要分支，在海、陸、空作戰(zhàn)系統(tǒng)中都得到了廣泛的應(yīng)用。金學(xué)波等提出了相關(guān)估計方差說的分布式融合算法。李曉榕等提出了基于最佳線性無偏估計和基于加權(quán)最小的二乘估計的融合規(guī)則。我國對信息融合航跡融合算法研究起步較晚，始于 20 世紀(jì)末。在此基礎(chǔ)上，Bierman 從數(shù)據(jù)值穩(wěn)定性的角度考慮，提出了平方根信息濾波和平滑形式的分布式估計方法，Roy 等研究了平方根并行卡爾曼濾波器，Castanon 等則把這些研究成果推廣到非線性系統(tǒng)中去。它將大系統(tǒng)劃分為多個小系統(tǒng)，從而改變?nèi)肿顑?yōu)估計的數(shù)據(jù)處理結(jié)構(gòu)，便于計算機實時并行處理。隨后，Willner提出的集中式多傳感器 Kalman 濾波算法 [23]、以及 Chong 提出的分層估計融合算法 [24]。20世紀(jì) 70 年代，Singer [22]在假設(shè)各個狀態(tài)估計相互獨立情況下，首次提出多傳感器航跡融合問題，標(biāo)志著多傳感器航跡融合算法研究的開始。從融合中心角度考慮，可以把航跡融合算法分為兩種：一種是基于測量值，另一種是基于各個局部傳感器的狀態(tài)估計值，即所謂的集中式航跡融合和分布式航跡融合。其目的是利用多個傳感器的測量數(shù)據(jù)更準(zhǔn)確地估計系統(tǒng)狀態(tài)，解決航跡求精，提高目標(biāo)的跟蹤精度。何友又將模糊模式識別的思想引入航跡關(guān)聯(lián)問題，并將影響航跡關(guān)聯(lián)結(jié)果的因素進(jìn)行分類，由此產(chǎn)生了一系列模糊類航跡關(guān)聯(lián)算法，文獻(xiàn)[2021]中提到了如模糊雙門限法、基于模糊綜合函數(shù)的航跡關(guān)聯(lián)法、多因素模糊綜合決策法、基于多局部節(jié)點下的模糊航跡法。由于目標(biāo)分布、傳感器測量誤差、目標(biāo)運動模型及信息處理方法等因素的影響，要判別來自 部局部傳感器N的航跡是否來自一個目標(biāo)是相當(dāng)困難的，特別在目標(biāo)交叉、分岔、密集等較多的場合。國內(nèi)信息融合領(lǐng)域的權(quán)威之一何友教授在上述前人提到的加權(quán)關(guān)聯(lián)法、修正關(guān)聯(lián)法、KNN 法基礎(chǔ)之上，提出了空間和時間聯(lián)合融合的思想，在基于似然比檢驗上引入了獨立序貫航跡關(guān)聯(lián)和相關(guān)序貫航跡關(guān)聯(lián)法 [1718]，并在基于雙門限信號檢測的基礎(chǔ)上提出獨立和統(tǒng)計雙門限法 [17]、MKNN 法、修正的 K 近鄰法 [19]以及多局部節(jié)點情況下的統(tǒng)計航跡關(guān)聯(lián)算法。Kosaka 等人研究了最近鄰域(NN)法 [14]。Singer 和 Kanyuch 首先提出了加權(quán)航跡關(guān)聯(lián)算法 [911]。航跡關(guān)聯(lián)是分布式多傳感器信息融合系統(tǒng)中的一個關(guān)鍵環(huán)節(jié)，有著潛在的實用價值和明確的應(yīng)用前景。航跡關(guān)聯(lián)主要應(yīng)用于分布式融合系統(tǒng)中，其處理過程是：每個傳感器根據(jù)自身的信息處理系統(tǒng)，對目標(biāo)進(jìn)行狀態(tài)估計。 航跡關(guān)聯(lián)與融合算法發(fā)展現(xiàn)狀 航跡關(guān)聯(lián)算法發(fā)展概況航跡關(guān)聯(lián)問題就是確定幾個不同傳感器的量測信息是否來自同一個目標(biāo)或者事件。2022 年 11 月，由中國航空學(xué)會主辦的首屆全國信息融合年會在山東煙臺舉行，來自國內(nèi)航空、航天、船舶、電子等領(lǐng)域的多家單位從事信息融合研究與應(yīng)用的百名專家學(xué)者代表參加了會議，會議內(nèi)容涉及信息融合基礎(chǔ)理論、信息融合算法、信息融合技術(shù)及信息融合應(yīng)用等方面。目前新一代艦載、彈載、機載和各種 系統(tǒng)正在向多傳感器多目標(biāo)航跡融合方向發(fā)4CI展。大量的學(xué)術(shù)論文也相繼涌現(xiàn)。近 20 年來，我國信息融合理論及應(yīng)用也在不斷發(fā)展、不斷創(chuàng)新，我國“八五” 規(guī)劃亦已把信息融合技術(shù)列為發(fā)展計算機技術(shù)的關(guān)鍵技術(shù)之一，并部署了一些重點研究項目，盡可能給予了適當(dāng)?shù)慕?jīng)費投入。通過傳感器融合可以為飛行員提供一個唯一的跟蹤和識別目標(biāo)，避免了傳感器的重復(fù)跟蹤，從而大大提高了戰(zhàn)場作戰(zhàn)能力。俄羅斯軍方也在數(shù)據(jù)融合和信息處理方面做了大量的研究工作，并成功運用在新型戰(zhàn)斗機中。3 / 70英國的 BAE 系統(tǒng)公司開發(fā)的 DDF 信息融合新技術(shù)，已成功驗證了將地面和空中的分散的傳感器組網(wǎng)互聯(lián)并融合其信息。美國海軍的系統(tǒng)作戰(zhàn)系統(tǒng)（CEC ）把位于不同地點的并且具有不同特征的傳感器所提供的各種數(shù)據(jù)和信息進(jìn)行完全融合處理，使所有單元能共享每個傳感器的測量數(shù)據(jù)。美國是最早應(yīng)用信息融合技術(shù)的國家，是此項技術(shù)的前沿領(lǐng)跑者。Llinas、Waltz、Hall、BarShalom 和 Fortmann 等人是活躍在此領(lǐng)域的國際大師。1998 年由 NASA 埃姆斯氏試驗研究中心、IEEE 信息處理學(xué)會和控制系統(tǒng)學(xué)會、美國陸軍研究所等聯(lián)合發(fā)起的國際信息融合年會，每年舉辦一次，系統(tǒng)地總結(jié)了該項技術(shù)的最新發(fā)展概況和研究成果。 國內(nèi)外發(fā)展及研究現(xiàn)狀自 1973 年首次提出信息融合技術(shù)以后，在短短 30 多年時間里，各個領(lǐng)域的研究者都對信息融合技術(shù)在其研究領(lǐng)域的應(yīng)用展開了理論研究，并進(jìn)一步總結(jié)出了行之有效的工程實現(xiàn)方法，取得了一大批的科技成果。網(wǎng)絡(luò)化多傳感器信息融合技術(shù)的核心，就是通過一個公共的網(wǎng)絡(luò)平臺，將分布在較大戰(zhàn)場范圍內(nèi)的若干目標(biāo)探測單元即多傳感器連接起來，使其同步工作，獨立處理信息以及工作同步，有效提高目標(biāo)的跟蹤、監(jiān)測預(yù)警能力，從而突破單個傳感器在探測范圍、精度以及響應(yīng)速度方面的能力瓶頸，從而獲得全戰(zhàn)場范圍內(nèi)實時、高效、準(zhǔn)確的目標(biāo)信息，提高對未來戰(zhàn)場高速機動目標(biāo)的打擊效能。多傳感器信息融合系統(tǒng)充分發(fā)揮武器裝備和作戰(zhàn)部隊的效能，使作戰(zhàn)力量倍增，其重要性是顯而易見的。最近 20 年發(fā)生的幾場高技術(shù)戰(zhàn)爭表明，傳統(tǒng)的機械式作戰(zhàn)已逐步成為歷史，信息戰(zhàn)和電子戰(zhàn)已成為現(xiàn)代以及未來戰(zhàn)爭的主體。(5) 提高空間分辨率，提高系統(tǒng)可信度。(3) 改進(jìn)探測性能：對量測信息采取有效融合，提高探測的有效性。與傳統(tǒng)的單傳感器系統(tǒng)相比，在機動目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域采用多傳感器信息融合系統(tǒng)具有以下優(yōu)點 [12]：(1) 增加系統(tǒng)的生存周期，提高系統(tǒng)的健壯性：當(dāng)有若干個傳感器失效或受到干擾，或某個事件某個目標(biāo)不在其測量范圍內(nèi)，一般至少會有一種傳感器向系統(tǒng)提供信息，提高系統(tǒng)魯棒性和可靠性，其生存能力大大增強。隨著現(xiàn)代戰(zhàn)場中目標(biāo)的高機動性和復(fù)雜性，為了對目標(biāo)進(jìn)行精確的跟蹤，則必須獲得更多的目標(biāo)信息。當(dāng)前，信息融合技術(shù)正在迅猛發(fā)展，已經(jīng)滲透到現(xiàn)代化戰(zhàn)爭的各個領(lǐng)域，隨著計算機技術(shù)和傳感器技術(shù)的發(fā)展，信息融合技術(shù)必將在現(xiàn)代和未來戰(zhàn)爭中發(fā)揮越來越重要的作用。在這種背景下，多傳感器信息融合技術(shù)便應(yīng)運而生。但是多傳感器的使用必然會帶來更為復(fù)雜的問題：信息量的巨大化、信息表現(xiàn)形式的多樣化以及處理信息的復(fù)雜化等，給實際系統(tǒng)的解決增加了沉重的計算負(fù)擔(dān)，這些問題將大大超過人腦的信息綜合處理及分析能力。本文從工程領(lǐng)域角度出發(fā)，探討了目標(biāo)跟蹤中數(shù)據(jù)融合的關(guān)鍵技術(shù)，為實際工程應(yīng)用提供了有用的參考。最后，本文介紹了目標(biāo)跟蹤中幾種常見的航跡融合算法，包括集中式和分布式兩種。為后續(xù)研究航跡關(guān)聯(lián)與融合算法提供了數(shù)據(jù)支持。本文結(jié)合某項科研項目，利用分布式雷達(dá)組網(wǎng)技術(shù)，對本文采用的 IMM 濾波、航跡關(guān)聯(lián)與融合算法予以軟件實現(xiàn)，并進(jìn)行一系列計算機仿真。研究生簽名： 年 月 日I / 70摘 要隨著現(xiàn)代科技的飛速發(fā)展以及現(xiàn)代戰(zhàn)爭的需求，在機動目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域應(yīng)用信息融合技術(shù)是近年來研究的熱點。研究生簽名： 年 月 日 學(xué)位論文使用授權(quán)聲明南京理工大學(xué)有權(quán)保存本學(xué)位論文的電子和紙質(zhì)文檔，可以借閱或上網(wǎng)公布本學(xué)位論文的部分或全部內(nèi)容，可以向有關(guān)部門或機構(gòu)送交并授權(quán)其保存、借閱或上網(wǎng)公布本學(xué)位論文的部分或全部內(nèi)容。I / 70分類號 密級 UDC 注 1 學(xué) 位 論 文多 傳 感 器 多 目 標(biāo) 航 跡 關(guān) 聯(lián) 與 融 合 算 法 研 究(題名和副題名)程 躍 兵(作者姓名)指導(dǎo)教師姓名 戴躍偉 教授 閆玉德 副教授 申請學(xué)位級別 碩 士 專業(yè)名稱 控制理論與控制工程 論文提交日期 論文答辯日期 學(xué)位授予單位和日期 南京理工大學(xué) 答辯委員會主席 評閱人 年 月 日聲 明本學(xué)位論文是我在導(dǎo)師的指導(dǎo)下取得的研究成果，盡我所知，在本學(xué)位論文中，除了加以標(biāo)注和致謝的部分外，不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或公布過的