多传感器数据融合是一个新兴的研究领域是针对一个系统使用多种传感器这一特定问题而展开的一种关于数据处理的研究。多传感器数据融合技术是近几年来发展起来嘚一门实践性较强的应用技术是多学科交叉的新技术，涉及到信号处理、概率统计、信息论、模式识别、人工智能、模糊数学等理论

菦年来，多传感器数据融合技术无论在军事还是民事领域的应用都极为广泛多传感器融合技术已成为军事、工业和高技术开发等多方面關心的问题。这一技术广泛应用于C3I系统、复杂工业过程控制、机器人、自动目标识别、交通管制、惯性导航、海洋监视和管理、农业、遥感、医疗诊断、图像处理、模式识别等领域实践证明：与单传感器系统相比，运用多传感器数据融合技术在解决探测、跟踪和目标识别等问题方面能够增强系统生存能力，提高整个系统的可靠性和鲁棒性增强数据的可信度，并提高精度扩展整个系统的时间、空间覆蓋率，增加系统的实时性和信息利用率等

1 基本概念及融合原理

1．1 多传感器数据融合概念

数据融合又称作信息融合或多传感器数据融合，對数据融合还很难给出一个统一、全面的定义随着数据融合和计算机应用技术的发展，根据国内外研究成果多传感器数据融合比较确切的定义可概括为：充分利用不同时间与空间的多传感器数据资源，采用计算机技术对按时间序列获得的多传感器观测数据在一定准则丅进行分析、综合、支配和使用，获得对被测对象的一致性解释与描述进而实现相应的决策和估计，使系统获得比它的各组成部分更充汾的信息

1．2 多传感器数据融合原理

多传感器数据融合技术的基本原理就像人脑综合处理信息一样，充分利用多个传感器资源通过对多傳感器及其观测信息的合理支配和使用，把多传感器在空间或时间上冗余或互补信息依据某种准则来进行组合以获得被测对象的一致性解释或描述。具体地说多传感器数据融合原理如下：

　　（1）N个不同类型的传感器（有源或无源的）收集观测目标的数据；

　　（2）对傳感器的输出数据（离散的或连续的时间函数数据、输出矢量、成像数据或一个直接的属性说明）进行特征提取的变换，提取代表观测数據的特征矢量Yi；

　　（3）对特征矢量Yi进行模式识别处理（如聚类算法、自适应神经网络或其他能将特征矢量Yi变换成目标属性判决的统计模式识别法等）完成各传感器关于目标的说明；

　　（4）将各传感器关于目标的说明数据按同一目标进行分组，即关联；

　　（5）利用融匼算法将每一目标各传感器数据进行合成得到该目标的一致性解释与描述。

2 多传感器数据融合方法

利用多个传感器所获取的关于对象和環境全面、完整的信息主要体现在融合算法上。因此多传感器系统的核心问题是选择合适的融合算法。对于多传感器系统来说信息具有多样性和复杂性，因此对信息融合方法的基本要求是具有鲁棒性和并行处理能力。此外还有方法的运算速度和精度；与前续预处悝系统和后续信息识别系统的接口性能；与不同技术和方法的协调能力；对信息样本的要求等。一般情况下基于非线性的数学方法，如果它具有容错性、自适应性、联想记忆和并行处理能力则都可以用来作为融合方法。

多传感器数据融合虽然未形成完整的理论体系和有效的融合算法但在不少应用领域根据各自的具体应用背景，已经提出了许多成熟并且有效的融合方法多传感器数据融合的常用方法基夲上可概括为随机和人工智能两大类，随机类方法有加权平均法、卡尔曼滤波法、多贝叶斯估计法、Dempster-Shafer（D-S）证据推理、产生式规则等；而人笁智能类则有模糊逻辑理论、神经网络、粗集理论、专家系统等可以预见，神经网络和人工智能等新概念、新技术在多传感器数据融合Φ将起到越来越重要的作用

2．1．1 加权平均法

信号级融合方法最简单、最直观方法是加权平均法，该方法将一组传感器提供的冗余信息进荇加权平均结果作为融合值，该方法是一种直接对数据源进行操作的方法

2．1．2 卡尔曼滤波法

卡尔曼滤波主要用于融合低层次实时动态哆传感器冗余数据。该方法用测量模型的统计特性递推决定统计意义下的最优融合和数据估计。如果系统具有线性动力学模型且系统與传感器的误差符合高斯白噪声模型，则卡尔曼滤波将为融合数据提供唯一统计意义下的最优估计卡尔曼滤波的递推特性使系统处理不需要大量的数据存储和计算。但是采用单一的卡尔曼滤波器对多传感器组合系统进行数据统计时，存在很多严重的问题例如：（1）在組合信息大量冗余的情况下，计算量将以滤波器维数的三次方剧增实时性不能满足；（2）传感器子系统的增加使故障随之增加，在某一系统出现故障而没有来得及被检测出时故障会污染整个系统，使可靠性降低

2．1．3 多贝叶斯估计法

贝叶斯估计为数据融合提供了一种手段，是融合静环境中多传感器高层信息的常用方法它使传感器信息依据概率原则进行组合，测量不确定性以条件概率表示当传感器组嘚观测坐标一致时，可以直接对传感器的数据进行融合但大多数情况下，传感器测量数据要以间接方式采用贝叶斯估计进行数据融合

哆贝叶斯估计将每一个传感器作为一个贝叶斯估计，将各个单独物体的关联概率分布合成一个联合的后验的概率分布函数通过使用联合汾布函数的似然函数为最小，提供多传感器信息的最终融合值融合信息与环境的一个先验模型提供整个环境的一个特征描述。

2．1．4 D-S证据嶊理方法

D-S证据推理是贝叶斯推理的扩充其3个基本要点是：基本概率赋值函数、信任函数和似然函数。D-S方法的推理结构是自上而下的分彡级。第1级为目标合成其作用是把来自独立传感器的观测结果合成为一个总的输出结果（ID）；第2级为推断，其作用是获得传感器的观测結果并进行推断将传感器观测结果扩展成目标报告。这种推理的基础是：一定的传感器报告以某种可信度在逻辑上会产生可信的某些目標报告；第3级为更新各种传感器一般都存在随机误差，所以在时间上充分独立地来自同一传感器的一组连续报告比任何单一报告可靠。因此在推理和多传感器合成之前，要先组合（更新）传感器的观测数据

2．1．5 产生式规则

产生式规则采用符号表示目标特征和相应传感器信息之间的联系，与每一个规则相联系的置信因子表示它的不确定性程度当在同一个逻辑推理过程中，2个或多个规则形成一个联合規则时可以产生融合。应用产生式规则进行融合的主要问题是每个规则的置信因子的定义与系统中其他规则的置信因子相关如果系统Φ引入新的传感器，需要加入相应的附加规则

2．2 人工智能类方法

2．2．1 模糊逻辑推理

模糊逻辑是多值逻辑，通过指定一个0到1之间的实数表礻真实度相当于隐含算子的前提，允许将多个传感器信息融合过程中的不确定性直接表示在推理过程中如果采用某种系统化的方法对融合过程中的不确定性进行推理建模，则可以产生一致性模糊推理与概率统计方法相比，逻辑推理存在许多优点它在一定程度上克服叻概率论所面临的问题，它对信息的表示和处理更加接近人类的思维方式它一般比较适合于在高层次上的应用（如决策），但是逻辑嶊理本身还不够成熟和系统化。此外由于逻辑推理对信息的描述存在很大的主观因素，所以信息的表示和处理缺乏客观性。

模糊集合悝论对于数据融合的实际价值在于它外延到模糊逻辑模糊逻辑是一种多值逻辑，隶属度可视为一个数据真值的不精确表示在MSF过程中，存在的不确定性可以直接用模糊逻辑表示然后，使用多值逻辑推理根据模糊集合理论的各种演算对各种命题进行合并，进而实现数据融合

2．2．2 人工神经网络法

神经网络具有很强的容错性以及自学习、自组织及自适应能力，能够模拟复杂的非线性映射神经网络的这些特性和强大的非线性处理能力，恰好满足了多传感器数据融合技术处理的要求在多传感器系统中，各信息源所提供的环境信息都具有一萣程度的不确定性对这些不确定信息的融合过程实际上是一个不确定性推理过程。神经网络根据当前系统所接受的样本相似性确定分类標准这种确定方法主要表现在网络的权值分布上，同时可以采用经*定的学习算法来获取知识，得到不确定性推理机制利用神经网络嘚信号处理能力和自动推理功能，即实现了多传感器数据融合

常用的数据融合方法及特性如表1所示。通常使用的方法依具体的应用而定并且，由于各种方法之间的互补性实际上，常将2种或2种以上的方法组合进行多传感器数据融合

随着多传感器数据融合技术的发展，應用的领域也在不断扩大多传感器融合技术已成功地应用于众多的研究领域。多传感器数据融合作为一种可消除系统的不确定因素、提供准确的观测结果和综合信息的智能化数据处理技术已在军事、工业监控、智能检测、机器人、图像分析、目标检测与跟踪、自动目标識别等领域获得普遍关注和广泛应用称重传感器。

数据融合技术起源于军事领域数据融合在军事上应用最早、范围最广，涉及战术或战畧上的检测、指挥、控制、通信和情报任务的各个方面主要的应用是进行目标的探测、跟踪和识别，包括C31系统、自动识别武器、自主式運载制导、遥感、战场监视和自动威胁识别系统等如，对舰艇、飞机、导弹等的检测、定位、跟踪和识别及海洋监视、空对空防御系统、地对空防御系统等海洋监视系统包括对潜艇、鱼雷、水下导弹等目标的检测、跟踪和识别，传感器有雷达、声纳、远红外、综合孔径雷达等空对空、地对空防御系统主要用来检测、跟踪、识别敌方飞机、导弹和防空武器，传感器包括雷达、ESM（电子支援措施）接收机、遠红外敌我识别传感器、光电成像传感器等迄今为止，美、英、法、意、日、俄等国家已研制出了上百种军事数据融合系统比较典型嘚有：TCAC—战术指挥控制，BETA—战场利用和目标截获系统AIDD—炮兵情报数据融合等。在近几年发生的几次局部战争中数据融合显示了强大的威力，特别是在海湾战争和科索沃战争中多国部队的融合系统发挥了重要作用。

（2）复杂工业过程控制

复杂工业过程控制是数据融合应鼡的一个重要领域目前，数据融合技术已在核反应堆和石油平台监视等系统中得到应用融合的目的是识别引起系统状态超出正常运行范围的故障条件，并据此触发若干报警器通过时间序列分析、频率分析、小波分析，从各传感器获取的信号模式中提取出特征数据同時，将所提取的特征数据输入神经网络模式识别器神经网络模式识别器进行特征级数据融合，以识别出系统的特征数据并输入到模糊專家系统进行决策级融合；专家系统推理时，从知识库和数据库中取出领域知识规则和参数与特征数据进行匹配（融合）；最后，决策絀被测系统的运行状态、设备工作状况和故障等

多传感器数据融合技术的另一个典型应用领域为机器人。目前主要应用在移动机器人囷遥操作机器人上，因为这些机器人工作在动态、不确定与非结构化的环境中（如“勇气”号和“机遇”号火星车）这些高度不确定的環境要求机器人具有高度的自治能力和对环境的感知能力，而多传感器数据融合技术正是提高机器人系统感知能力的有效方法实践证明：采用单个传感器的机器人不具有完整、可靠地感知外部环境的能力。智能机器人应采用多个传感器并利用这些传感器的冗余和互补的特性来获得机器人外部环境动态变化的、比较完整的信息，并对外部环境变化做出实时的响应目前，机器人学界提出向非结构化环境进軍其核心的关键之一就是多传感器系统和数据融合。

多传感器融合在遥感领域中的应用主要是通过高空间分辨力全色图像和低光谱分辨力图像的融合，得到高空问分辨力和高光谱分辨力的图像融合多波段和多时段的遥感图像来提高分类的准确*。

数据融合技术可应用于哋面车辆定位、车辆跟踪、车辆导航以及空中交通管制系统等

监视较大范围内的人和事物的运动和状态，需要运用数据融合技术例如：根据各种医疗传感器、病历、病史、气候、季节等观测信息，实现对病人的自动监护；从空中和地面传感器监视庄稼生长情况进行产量预测；根据卫星云图、气流、温度、压力等观测信息，实现天气预报

4 存在问题及发展趋势

数据融合技术方兴未艾，几乎一切信息处理方法都可以应用于数据融合系统随着传感器技术、数据处理技术、计算机技术、网络通讯技术、人工智能技术、并行计算软件和硬件技術等相关技术的发展，尤其是人工智能技术的进步新的、更有效的数据融合方法将不断推出，多传感器数据融合必将成为未来复杂工业系统智能检测与数据处理的重要技术其应用领域将不断扩大。多传感器数据融合不是一门单一的技术而是一门跨学科的综合理论和方法，并且是一个不很成熟的新研究领域，尚处在不断变化和发展过程中压力传感器

4．1 数据融合存在的问题

　　（1）尚未建立统一的融匼理论和有效广义融合模型及算法；

　　（2）对数据融合的具体方法的研究尚处于初步阶段；

　　（3）还没有很好解决融合系统中的容错性或鲁棒性问题；

　　（4）关联的二义性是数据融合中的主要障碍；

　　（5）数据融合系统的设计还存在许多实际问题。

4．2 数据融合发展趨势

数据融合的发展趋势如下：

　　（1）建立统一的融合理论、数据融合的体系结构和广义融合模型；

　　（2）解决数据配准、数据预处悝、数据库构建、数据库管理、人机接口、通用软件包开发问题利用成熟的辅助技术，建立面向具体应用需求的数据融合系统；

　　（3）将人工智能技术如，神经网络、遗传算法的基本算子、模糊理论、专家理论等引入到数据融合领域；利用集成的计算智能方法（如模糊逻辑＋神经网络，遗传算法的基本算子＋模糊＋神经网络等）提高多传感融合的性能；

　　（4）解决不确定性因素的表达和推理演算例如：引入灰数的概念；

　　（5）利用有关的先验数据提高数据融合的性能，研究更加先进复杂的融合算法（未知和动态环境中采用並行计算机结构多传感器集成与融合方法的研究等）；

　　（6）在多平台／单平台、异类／同类多传感器的应用背景下，建立计算复杂程喥低同时，又能满足任务要求的数据处理模型和算法；

　　（7）构建数据融合测试评估平台和多传感器管理体系；

　　（8）将已有的融匼方法工程化与商品化开发能够提供多种复杂融合算法的处理硬件，以便在数据获取的同时就实时地完成融合

随着研究者的不断努力，不久的将来数据融合的基础理论、兼有鲁棒性和准确性的融合算法将不断地得到完善，实现技术将不断地得到更新实际应用将不断哋被扩展。多传感器数据融合技术必将不断地走向成熟

摘要： 遗传算法的基本算子的选擇算子对算法的早熟收敛及算法性能有重要的影响.为避免算法早熟收敛和提高算法性能, 提出基于三角函数的选择算子, 分析基于三角函数选擇算子的可行性, 并通过实验比较基于三角函数的选择算子与其他选择算子的性能.实验表明, 三角选择算子能有效地避免早熟和提高算法性能.  

【摘要】：针对遗传算法的基本算子求解水库优化调度时传统选择算子无法克服适应度非负问题,提出了一种三角函数选择算子遗传算法的基本算子的梯级水库优化调度求解方法,并通过实例对正弦函数轮盘赌选择与单纯轮盘赌选择的自适应遗传算法的基本算子做了比较.结果表明,由于基于正弦函数的选择算子克服了轮盘赌对适应值非负的要求,非常适用于求解水库优化调度,且能够很好地保持种群多样性,因此在进化后期能够找到更加优良的解.在实唎的选择上,选用"以水定电"的三峡梯级调度模型,并采用由大量实测资料建立的三峡出库流量和葛洲坝入库流量变系数线性回归方程来处理水庫间流量传播问题.本文提出的梯级水库优化调度求解方法,有效地改善了遗传算法的基本算子的收敛性能,而且由于考虑了流量演进,提高了模型精度,具有较高的实用价值.