《物联网智能信息处理》课件第四章 物联网的智能信息处理-第五节-last.pptx
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1、目录4123基于贝叶斯网络的神经网络法基于贝叶斯网络的神经网络法0信息融合技术信息融合技术粗糙集信息处理粗糙集信息处理5信息的跨系统交互信息的跨系统交互信息处理的定义与目标信息处理的定义与目标4.5信息信息融合技融合技术4.5.1 多传感器信息融合概述1.信息融合的定义信息融合信息融合是一种多层次、多方面的处理过程,这个过程是对多源数据进行检测、互连、相关、估计和组合以达到精确地状态估计和身份识别,以及完整的态势评估和威胁评估。传感器1传感器22冗余信息互补信息多传感器器信息融合示意图14.5.1 多传感器信息融合概述2.信息融合技术优点(1)提高提高系统的可靠性和健壮系统的可靠性和健壮性性;
2、(2)扩展扩展时间上和空间上的观测时间上和空间上的观测范围范围;(3)提高信息的精确程度和置信水平;提高信息的精确程度和置信水平;(4)提高对目标物的检测和识别性能;提高对目标物的检测和识别性能;(5)降低对系统的冗余投资。降低对系统的冗余投资。设计融合系统时应考虑问题:系统中传感器的类型、分辨力和准确率传感器的分布方式系统的通信能力和计算能力系统的设计目标系统的拓扑结构24.5.2 多传感器信息融合系统处理模型数据源人机接口源数据预处理目标评估态势评估威胁评估数据库管理系统总过程评估多传感器信息融合处理模型34.5.3 信息融合的系统结构 信息融合的层次结构主要从信息的角度来分析融合系统。主
3、要有数据层、特征层和决策层三层次融合结构。1.信息融合的层次结构p数据级融合优点:保持了尽可能多的原始信息。缺点:处理的信息量大,因而处理实时性较差。44.5.3 信息融合的系统结构p特征层融合优点:实现了可观的数据压缩,降低对通信带宽的要求,有利于实时处理。缺点:由于数据丢失使其准确性有所下降。p决策层融合优点:对通信带宽的要求最低。缺点:产生的结果相对来说最不准确。54.5.3 信息融合的系统结构数据级融合数据级融合特征级融合特征级融合决策级融合决策级融合处理信息量处理信息量最大最大中等中等最小最小信息量损失信息量损失最小最小中等中等最大最大抗干扰性能抗干扰性能最差最差中等中等最好最好容错
4、性能容错性能最差最差中等中等最好最好算法难度算法难度最难最难中等中等最易最易融合前处理融合前处理最小最小中等中等最大最大融合性能融合性能最好最好中等中等最差最差对传感器的依赖程度对传感器的依赖程度最大最大中等中等最小最小p三种融合的性能比较64.5.3 信息融合的系统结构2.信息融合的体系结构集中式集中式将各传感器节点数据送到中央处理器进行融合处理。分布式分布式各传感器单独跟踪测量目标,将估计值送到总站合成联合估计。混合式混合式以上两种形式进行组合。l实现实时融合,精度高,解法灵活。l但对处理器要求高,可靠性低,数据量大。l带宽要求低,速度快,可靠延续性好。l跟踪精度较集中式低。l保留了上述两
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