楊春娣

摘?要：信息融合是多傳感器應(yīng)用革新的主要方向。本文在了解當(dāng)前社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，明確了多傳感器的特點(diǎn)，通過(guò)深層探索多傳感器信息融合的內(nèi)容和類(lèi)型，并提出現(xiàn)階段多傳感器信息融合的具體應(yīng)用，以此為保障社會(huì)安全和提高人們的生活質(zhì)量奠定基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞：多傳感器;信息;融合;軍事防御

了解實(shí)踐發(fā)展情況可知，多傳感器信息融合技術(shù)最早出現(xiàn)在二十世紀(jì)，其主要是在某種準(zhǔn)則的引導(dǎo)下，通過(guò)引用計(jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)傳感器或多元數(shù)據(jù)信息實(shí)施自主研究與整合，以此完成預(yù)期提出的決策與估計(jì)中的信息處理過(guò)程。在這一背景下，多傳感器信息融合技術(shù)不僅方便了人們的日常生活與工作，還為我國(guó)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。因此，下面對(duì)多傳感器信息融合及其運(yùn)用進(jìn)行研究。

1 多傳感器信息融合的內(nèi)容

從本質(zhì)上講，多傳感器融合并不是單一的“加法”，而是分為以下五方面：其一，融合結(jié)構(gòu)。其是指怎樣為多傳感器融合提出一個(gè)適宜的信息處理形式，最常應(yīng)用的有面向?qū)ο笤O(shè)計(jì)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等;其二，控制結(jié)構(gòu)。其是指怎樣管控多傳感器的融合過(guò)程。一般情況下要在了解不同應(yīng)用狀態(tài)的基礎(chǔ)上，選擇自適應(yīng)、分布式黑板等方法;其三，選擇傳感器作為多傳感器融合的重點(diǎn)工作，不僅可以為多傳感器系統(tǒng)的運(yùn)行奠定基礎(chǔ)，而且可以保障實(shí)踐工作效率，通?？梢酝ㄟ^(guò)實(shí)時(shí)選擇法與預(yù)選法進(jìn)行操作;其四，通過(guò)引用世界模型來(lái)儲(chǔ)備與推理已經(jīng)獲取的傳感信息。一般會(huì)先將不同傳感器的數(shù)據(jù)整合為一體，用于高層表示形式，而后融入到世界模型中;其五，融合方法是指計(jì)算數(shù)據(jù)融合的方法，最常引用的有卡爾曼濾波、加權(quán)平均等。[1]

2 多傳感器信息融合的類(lèi)型

2.1 像素層融合

這種類(lèi)型屬于最低層次的融合，主要是通過(guò)收集傳感器的原始信息層次加以融合，此時(shí)對(duì)并沒(méi)有經(jīng)過(guò)處理或經(jīng)過(guò)簡(jiǎn)單處理的信息進(jìn)行整合研究，可以保持更多的戰(zhàn)場(chǎng)信息，但也會(huì)消耗大量時(shí)間進(jìn)行處理，整體實(shí)時(shí)性極差。

2.2 特征層融合

這種類(lèi)型融合的是中間層，但卻具備數(shù)據(jù)層和決策層的優(yōu)勢(shì)，因此可以對(duì)從傳感器原始信息中獲取的特征信息加以研究與分析，換句話(huà)說(shuō)每種傳感器從觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)中獲取具備代表性的特征，可以整合為單一的特征向量，最終再結(jié)合模式識(shí)別進(jìn)行管理。了解實(shí)踐案例分析，這種方法對(duì)通信寬帶的要求很低，但會(huì)因?yàn)閿?shù)據(jù)遺失降低相應(yīng)的準(zhǔn)確性。

2.3 決策層融合

這種類(lèi)型是指每個(gè)傳感器在識(shí)別目標(biāo)后，整合多個(gè)傳感器的識(shí)別結(jié)果。這項(xiàng)工作是在高層次上實(shí)施的，最終結(jié)果可以為指揮控制決策奠定基礎(chǔ)。整合實(shí)踐案例分析可知，決策層融合具備靈活性強(qiáng)、通信寬帶要求低、抗干擾能力強(qiáng)等優(yōu)勢(shì)。

3 多傳感器融合應(yīng)用分析

現(xiàn)階段，在計(jì)算機(jī)、電子及集成電路等技術(shù)持續(xù)革新的背景下，多傳感器信息融合技術(shù)已經(jīng)成為新時(shí)代發(fā)展關(guān)注的焦點(diǎn)內(nèi)容，并在各個(gè)領(lǐng)域中得到了合理引用。下面對(duì)其進(jìn)行深入分析：

3.1 軍事防御系統(tǒng)

對(duì)軍事而言，多傳感器信息融合的應(yīng)用歷史非常久遠(yuǎn)，不管是國(guó)內(nèi)還是國(guó)外針對(duì)這項(xiàng)技術(shù)的研究探索都投入了大量的資金與人力，當(dāng)前美、法等國(guó)家都已經(jīng)構(gòu)建了上百個(gè)以數(shù)據(jù)融合為核心技術(shù)的軍事防御系統(tǒng)。例如，美國(guó)提出的空軍指揮員自動(dòng)情報(bào)保障系統(tǒng)、全源信息分析系統(tǒng)等。而隨著我國(guó)科技技術(shù)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，當(dāng)前針對(duì)空—空防御、海上監(jiān)視及地—空防御為一體化的戰(zhàn)略防御系統(tǒng)研究工作也在穩(wěn)步進(jìn)行，并將信息融合看成是國(guó)防科技革新的主要方向。[2]

3.2 醫(yī)療技術(shù)

對(duì)醫(yī)療工作而言，多傳感器信息融合技術(shù)的引用，不僅可以提高人體結(jié)構(gòu)研究工作水平，還可以為多種疾病的診斷提供有效依據(jù)。例如，癌癥在十年前屬于絕癥，但在現(xiàn)如今的社會(huì)環(huán)境中，受超聲波圖像、醫(yī)學(xué)造影技術(shù)等多類(lèi)數(shù)據(jù)融合的引導(dǎo)下，醫(yī)生可以更快辨別癌變組織，并提出科學(xué)的診斷。

3.3 監(jiān)測(cè)地球環(huán)境

在地球環(huán)境監(jiān)測(cè)工作中引用多傳感器信息融合技術(shù)，不但可以幫助工作人員完善了解各個(gè)區(qū)域的地形地貌，而且有助于判斷其蘊(yùn)含的礦產(chǎn)資源、氣候變化等信息，以此為資源管控、大氣污染等工作提供有效依據(jù)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)和諧發(fā)展社會(huì)環(huán)境的目標(biāo)。

3.4 無(wú)人駕駛

在社會(huì)經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展的背景下，多傳感器信息融合技術(shù)開(kāi)始落實(shí)到與民生有關(guān)的領(lǐng)域當(dāng)中，并獲取了一定成績(jī)。以無(wú)人汽車(chē)為例，在研發(fā)初期很多人都針對(duì)其具備的安全性能提出了疑問(wèn)，但通過(guò)實(shí)踐案例證明，在整合多傳感器信息融合技術(shù)下，引用控制系統(tǒng)就可以完成對(duì)汽車(chē)的無(wú)人操控。系統(tǒng)通過(guò)應(yīng)用數(shù)字地圖、定位系統(tǒng)等功能，可以實(shí)時(shí)控制汽車(chē)的運(yùn)行方向，并自主檢測(cè)地面地段的形狀，了解汽車(chē)運(yùn)行周邊是否存在障礙物，以此保障無(wú)人駕駛的汽車(chē)具備安全性和有效性。

3.5 機(jī)器人研究

了解多傳感器信息融合技術(shù)可知，其作為當(dāng)前科研專(zhuān)家關(guān)注的焦點(diǎn)，在整合人工智能、控制理念等內(nèi)容的基礎(chǔ)上，為機(jī)器人在多種環(huán)境下的工作提供了有效的技術(shù)解決方案。隨著二十世紀(jì)五十年代末期世界上第一臺(tái)機(jī)器人的誕生，各個(gè)國(guó)家有關(guān)機(jī)器人技術(shù)的研究越來(lái)越深入，直到現(xiàn)如今已經(jīng)成為整合多類(lèi)學(xué)科的綜合性尖端科學(xué)。其中，傳感器作為機(jī)器人研究的重點(diǎn)，為了獲取更智能、更優(yōu)越的機(jī)器人，并引導(dǎo)它們?cè)诜墙Y(jié)構(gòu)化的環(huán)境中自主工作，專(zhuān)家在研究機(jī)器人傳感器類(lèi)型的同時(shí)，也開(kāi)始整合引用多種傳感器獲取的信息數(shù)據(jù)。而多傳感器信息融合通過(guò)整合多個(gè)傳感器中的感知數(shù)據(jù)，可以獲取更為完善、有效而準(zhǔn)確的信息，這樣不但可以控制收獲信息消耗的成本，而且能保障獲取信息的完善性和有效性。

4 結(jié)語(yǔ)

綜上所述，多傳感器信息融合技術(shù)在發(fā)展應(yīng)用中，雖然獲取了優(yōu)異成績(jī)，但也展現(xiàn)出了一定缺陷，這就需要有關(guān)專(zhuān)家在整合以往探究經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，加大對(duì)多傳感器信息融合的研發(fā)和改良，以此為我國(guó)更多行業(yè)和領(lǐng)域的革新發(fā)展奠定基礎(chǔ)。

參考文獻(xiàn)：

[1]王立玲，梁亮，馬東，王洪瑞，劉秀玲.基于多傳感器信息融合的雙足機(jī)器人自主定位[J].中國(guó)慣性技術(shù)學(xué)報(bào)，2018，26（05）：629-634.

[2]廖文愷.煤礦安全中多傳感器模糊信息融合的應(yīng)用[J].低碳世界，2018（10）：30-31.