多传感器信息融合技术.ppt

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1、关于多传感器信息融合技术现在学习的是第1页，共48页u概概 述述u多传感器信息融合的分类和结构多传感器信息融合的分类和结构 u多传感器信息融合的一般方法多传感器信息融合的一般方法 u多传感器信息融合的实例多传感器信息融合的实例 现在学习的是第2页，共48页 传传感感器器信信息息融融合合又又称称数数据据融融合合，是是对对多多种种信信息息的的获获取取、表表示示及及其其内内在在联联系系进进行行综综合合处处理理和和优优化化的的技技术术。传传感感器器信信息息融融合合技技术术从从多多信信息息的的视视角角进进行行处处理理及及综综合合，得得到到各各种种信信息息的的内内在在联联系系和和规规律律，保留正确的和有用

2、的成分，最终实现信息的优化。保留正确的和有用的成分，最终实现信息的优化。定定义义：将将经经过过集集成成处处理理的的多多传传感感器器信信息息进进行行合合成成，形形成成一一种种对对外外部部环环境境或或被被测测对对象象某某一一特特征征的的表表达达方方式式。单单一一传传感感器器只只能能获获得得环环境境或或被被测测对对象象的的部部分分信信息息段段，而而多多传传感感器器信信息息经经过过融融合合后后能能够够完善地、准确地反映环境的特征。完善地、准确地反映环境的特征。第第一节一节 多传感器信息融合概述多传感器信息融合概述现在学习的是第3页，共48页 多多传传感感器器信信息息融融合合就就像像人人脑脑处处理理信信

3、息息过过程程一一样样，充充分分利利用用多多个个传传感感器器资资源源，通通过过对对各各种种传传感感器器及及其其观观测测信信息息的的合合理理支支配配与与使使用用，将将各各种种传传感感器器的的互互补补与与冗冗余余信信息息依依据据某某种种准准则则组组合合起起来来，产产生对观测环境的一致性解释和描述。生对观测环境的一致性解释和描述。信信息息融融合合的的目目标标是是基基于于各各传传感感器器分分离离观观测测信信息息，通通过过对对信信息息的的优优化化组组合合导导出出更更多多的的有有效效信信息息。它它的的最最终终目目的的是是利利用用多多个个传传感感器器共共同同或或联联合合操操作作的的优优势势，来来提提高高整整个

4、个传传感感器器系系统统的有效性。的有效性。现在学习的是第4页，共48页 信信息息融融合合技技术术的的实实现现和和发发展展以以信信息息电电子子学学的的原原理理、方方法法、技技术术为为基基础础。信信息息融融合合系系统统采采用用多多种种传传感感器器收收集集各各种种信信息息，包包括括声声、光、电、运动、视觉、触觉、力觉等。光、电、运动、视觉、触觉、力觉等。除除了了自自然然(物物理理)信信息息外外，信信息息融融合合技技术术还还融融合合社社会会类类信信息息，以以语语言言文文字字为为代代表表，涉涉及及到到大大规规模模汉汉语语资资料料库库、语语言言知知识识的的获获取取理理论论与与方方法法、机器翻译、自然语言解

5、释与处理技术等机器翻译、自然语言解释与处理技术等。1、在信息电子学领域在信息电子学领域 应用应用领域领域现在学习的是第5页，共48页以以各各种种控控制制理理论论为为基基础础，信信息息融融合合技技术术采采用用模模糊糊控控制制、智智能能控控制制、进进化化计计算算等等系系统统理理论论，结结合合生生物物、经经济济、社社会会、军军事事等领域的知识，进行等领域的知识，进行定性、定量定性、定量分析。分析。目目前前的的控控制制技技术术，已已从从程程序序控控制制进进入入了了建建立立在在信信息息融融合合基基础础上上的的智智能能控控制制。智智能能控控制制系系统统不不仅仅用用于于军军事事，还还应应用用于于工工厂厂企企

6、业业的的生生产产过过程程控控制制、城城市市建建设设规规划划、道道路路交交通通管管理理、商商业业管管理理、金金融融管管理理与与预预测测、地地质质矿矿产产资资源源管管理理、环环境境监监测测与与保保护护、粮粮食食作作物物生生长长监监测测、灾灾害害性天气预报及防治等各行各业。性天气预报及防治等各行各业。2、在自动化领域在自动化领域现在学习的是第6页，共48页增加了系统的生存能力增加了系统的生存能力扩展了空间扩展了空间、时间覆盖范围、时间覆盖范围提高了可信度提高了可信度降低了信息的模糊度降低了信息的模糊度改善了探测性能改善了探测性能提高了空间分辨率提高了空间分辨率增加了测量空间的维数增加了测量空间的维数

7、优点优点现在学习的是第7页，共48页第二节第二节 传感器信息融合分类和结构传感器信息融合分类和结构1、组合：由多个传感器组合成平行或互补方式来获得多组数据输出的一种处理方法，涉及的问题有输出方式的协调、综合以及传感器的选择。2、综合：信息优化处理中的一种获得明确信息的有效方法。例：在虚拟现实技术中，使用两个分开设置的摄像机同时拍摄到一个物体的不同侧面的两幅图像，综合这两幅图像可以复原出一个准确的有立体感的物体的图像。3、融合：将传感器数据与系统内部的知识模型进行相关，而产生信息的一个新的表达式。一、传感器信息融合分类一、传感器信息融合分类现在学习的是第8页，共48页二、信息融合系统的结构模型二

8、、信息融合系统的结构模型从从检检测测的的角角度度看看，检检测测级级融融合合的的结结构构模模型型主主要要有有五五种种，即即：分分散散式式结结构构、并并行行结结构构、串串行行结结构构、树树状状结结构构和和带带反反馈馈并并行行结构结构。现在学习的是第9页，共48页(a)分散式结构分散式结构每每个个局局部部决决策策都都是是最最终终决决策策，可可按按照照某某种种规规则则将将这这些些分分离离的的子子系系统统联联系系起起来来，看看成成一一个个大大系系统统，并并遵遵循循大大系系统统中中的的某某种种最最优优化化准准则来确定每个子系统的工作点则来确定每个子系统的工作点。图1 分散式结构现在学习的是第10页，共48

9、页(b)并行结构并行结构每每个个局局部部节节点点的的传传感感器器在在收收到到未未经经处处理理原原始始数数据据之之后后，在在局局部部节节点点分分别别作作出出局局部部检检测测判判决决，然然后后，它它们们在在检检测测中中心心通通过过融融合合得得到到全全局局决决策策。这这种种结结构构在在分分布布检检测测系系统统中中的的应应用用较较为为普普遍。遍。图2 并行结构现在学习的是第11页，共48页(c)(c)串行结构串行结构每每个个局局部部节节点点分分别别接接收收各各自自的的检检测测后后，首首先先由由节节点点1 1作作出出局局部部判判决决，然然后后将将它它通通信信到到节节点点2 2，而而节节点点2 2则则将将

10、它它本本身身的的检检测测与与之之融融合合形形成成自自己己的的判判决决，以以后后，重重复复前前面面的的过过程程，并并将将最最后后一一个个节节点点的判决作为全局判决。的判决作为全局判决。图3 串行结构现在学习的是第12页，共48页(d)树状结构树状结构信信息息传传递递处处理理流流程程是是从从所所有有的的树树枝枝到到树树根根，最最后后，在在树树根根即即融融合合节节点点，融融合合从从树树枝枝传传来来的的局局部部判判决决和和自自己己的的检检测测，作作出出全局判决。全局判决。图4 树状结构现在学习的是第13页，共48页(e)(e)反馈结构反馈结构每每个个局局部部检检测测器器在在接接收收到到观观测测之之后后

11、，把把它它们们的的判判决决送送到到融融合合中中心心，中中心心通通过过某某种种准准则则组组合合这这些些判判决决，然然后后把把获获得得的的全全局局判判决决分分别别反反馈馈到到各各局局部部传传感感器器作作为为下下一一时时刻刻局局部部决决策策的的输输入入。可可明明显显地地改改善善各各局局部部节节点的判决质量。点的判决质量。图5 带反馈的并行结构现在学习的是第14页，共48页1、标准、标准Kalman滤波技术滤波技术Kalman滤波是对离散线性系统进行状态估计的一种常用方法，滤波是对离散线性系统进行状态估计的一种常用方法，它是一组基于递推的数据处理算法。它是一组基于递推的数据处理算法。Kalman滤波引

12、入了状态空间模型，其基本思想是利用前滤波引入了状态空间模型，其基本思想是利用前一时刻的估计值和当前的观测值来得到对当前状态变量的估一时刻的估计值和当前的观测值来得到对当前状态变量的估计，其估计准则为最小均方误差准则。下面我们通过一个框计，其估计准则为最小均方误差准则。下面我们通过一个框图来说明卡尔曼滤波所处理的问题。图来说明卡尔曼滤波所处理的问题。第第三节三节 多传感器信息融合一般方法多传感器信息融合一般方法现在学习的是第15页，共48页依据依据前一时刻的估计值前一时刻的估计值 以及当前时刻的观测值以及当前时刻的观测值 给给出当前时刻的估计值。用出当前时刻的估计值。用状态方程状态方程和和测量方

13、程测量方程描述。描述。状态方程：状态方程：量测方程：量测方程：假设假设 是状态变量，例如量测数据与系统的各状态变量是状态变量，例如量测数据与系统的各状态变量之间呈现之间呈现线性关系线性关系。：观测矩阵 ：观测噪声现在学习的是第16页，共48页前提条件：前提条件：、为互为不相关的为互为不相关的高斯白噪声。经过推导，可得到迭代式为：经过推导，可得到迭代式为：现在学习的是第17页，共48页增益矩阵：增益矩阵：均方误差阵：均方误差阵：现在学习的是第18页，共48页图6 卡尔曼滤波过程现在学习的是第19页，共48页扩展扩展Kalman滤波滤波在在多多目目标标多多传传感感器器融融合合中中，系系统统可可能能

14、是是非非线线性性的的。其其最最优优解解通通常常不不能能用用解解析析式式表表示示，而而且且随随着着时时间间的的推推移移将将趋趋于于无无穷穷维维，运运算算量量和和存存储储量量的的急急剧剧膨膨胀胀使使得得这这种种最最优优解解在在物物理理上上是是不不可可实实现现的的，在在工工程程上上也也没没有有必必要要实实现现这这种种最最优优解解。对对这这类类系系统统，至至今今尚尚未未研研究究出出完完善的解法，目前所用的非线性算法都是近似的。善的解法，目前所用的非线性算法都是近似的。下下面面介介绍绍在在跟跟踪踪系系统统中中常常用用的的非非线线性性滤滤波波方方法法：扩扩展展Klaman滤波滤波.现在学习的是第20页，共

15、48页扩展扩展Kalman算法算法对非线性滤波问题常用的处理方法是利用线性化技巧将其对非线性滤波问题常用的处理方法是利用线性化技巧将其转化为一个近似的线性滤波问题。其中最常用的线性化方法是转化为一个近似的线性滤波问题。其中最常用的线性化方法是对非线性问题在状态变量均值的邻域内进行泰勒级数展开，由对非线性问题在状态变量均值的邻域内进行泰勒级数展开，由此得到的滤波方法称为扩展卡尔曼滤波（此得到的滤波方法称为扩展卡尔曼滤波（EKF）。）。设非线性系统的状态方程为：设非线性系统的状态方程为：和线性情况一样，假定在和线性情况一样，假定在 k时刻有估计：时刻有估计：现在学习的是第21页，共48页扩展扩展K

16、alman算法算法为为了了得得到到预预测测状状态态 ，将将系系统统的的状状态态方方程程在在 附附近近进进行行泰泰勒勒级级数数展展开开，取取一一阶阶或或者者二二阶阶项项，以以便便产产生生一一阶阶或或二二阶阶EKF。具有二阶项的展开式为：。具有二阶项的展开式为：现在学习的是第22页，共48页对对扩扩展展卡卡尔尔曼曼滤滤波波的的余余下下步步骤骤，只只需需按按标标准准Kalman滤滤波波的方法对上述泰勒展式进行推导即可。的方法对上述泰勒展式进行推导即可。目目前前，扩扩展展卡卡尔尔曼曼滤滤波波虽虽然然被被广广泛泛用用于于解解决决非非线线性性系系统统的的状状态态估估计计问问题题，但但非非线线性性因因子子的

17、的存存在在对对滤滤波波稳稳定定性性和和状状态态估估计计精精度度都都有有很很大大的的影影响响，其其滤滤波波效效果果在在很很多多复复杂杂系系统统中中并并不不能能令令人人满满意意。模模型型的的线线性性化化误误差差往往往往会会严严重重影影响响最最终终的的滤滤波波精精度度，在在模模型型非非线线性性较较强强以以及及系系统统噪噪声声非非高高斯斯时时估估计计的的精精度严重下降，并可能导致滤波发散。度严重下降，并可能导致滤波发散。现在学习的是第23页，共48页假假定定完完成成任任务务所所需需的的有有关关环环境境的的特特征征物物用用向向量量f表表示示，通通过过传传感感器器获获得得的的数数据据信信息息用用向向量量d

18、来来表表示示，d和和f都都可可看看作作是是随随机机向向量量。信信息融合的任务就是由数据息融合的任务就是由数据d估计环境估计环境f。假设假设p(f,d)为随机向量为随机向量f和和d的联合概率分布密度函数，则的联合概率分布密度函数，则：p(f|d)表示在已知d的条件下，f关于d的条件概率密度函数；p(d|f)表示在已知f 的条件下，d关于f的条件概率密度函数；p(d)和p(f)分别表示d和f的边缘分布密度函数；二、二、Bayes估计法估计法现在学习的是第24页，共48页已知已知d时，要推断时，要推断f，只须掌握只须掌握p(f|d)即可，即即可，即：上式为概率论中的上式为概率论中的Bayes公式。公

19、式。信信息息融融合合通通过过数数据据信信息息d做做出出对对环环境境 f的的推推断断，即即求求解解p(f|d)。由。由Bayes公式知，只须知道公式知，只须知道p(d|f)和和p(f)即可。即可。p(d|f)是是在在已已知知客客观观环环境境变变量量f的的情情况况下下，传传感感器器得得到到的的d关于关于f的条件密度。的条件密度。现在学习的是第25页，共48页通常通常,在某一时刻从多种传感器得到一组数据信息在某一时刻从多种传感器得到一组数据信息d，由这，由这一组数据给出当前环境的一个估计一组数据给出当前环境的一个估计f。因此，实际中应用较多。因此，实际中应用较多的方法是寻找最大后验估计的方法是寻找最

20、大后验估计g，即：，即：即最大后验估计是在已知数据为即最大后验估计是在已知数据为d的条件下，使后验概率密度的条件下，使后验概率密度p(f)取取得最大值得点得最大值得点g。现在学习的是第26页，共48页在在传传感感器器数数据据进进行行融融合合之之前前，必必须须确确保保测测量量数数据据代代表表同同一一实实物物，即即要要对对传传感感器器测测量量进进行行一一致致性性检检验验。常常用用以以下下距距离离公公式式来判断传感器测量信息的一致：来判断传感器测量信息的一致：式式中中，x1和和x2为为两两个个传传感感器器测测量量信信号号，C为为与与两两个个传传感感器器相相关关联的方差阵联的方差阵。当距离当距离T小于

21、某个阈值时，两个传感器测量值具有一致性。小于某个阈值时，两个传感器测量值具有一致性。现在学习的是第27页，共48页神神经经网网络络是是类类型型分分析析和和函函数数逼逼近近的的常常用用方方法法，采采用用神神经经网网络络特特定定的的学习算法来获取知识，得到不确定性推理机制。学习算法来获取知识，得到不确定性推理机制。神经网络多传感器信息融合的实现，分三个重要步骤：神经网络多传感器信息融合的实现，分三个重要步骤：n根据智能系统要求及传感器信息融合的形式，选择其拓扑结构；根据智能系统要求及传感器信息融合的形式，选择其拓扑结构；n各各传传感感器器的的输输入入信信息息综综合合为为一一总总体体输输入入函函数数

22、，通通过过神神经经网网络络与环境交互作用把环境的统计规律反映网络本身结构；与环境交互作用把环境的统计规律反映网络本身结构；n对对传传感感器器输输出出信信息息进进行行学学习习，确确定定权权值值的的分分配配，进进而而对对输输入入模模式式做出解释。做出解释。三、人工神经网络法三、人工神经网络法现在学习的是第28页，共48页人工神经网络人工神经网络神神经经元元利利用用树树突突整整合合突突触触所所接接收收到到的的外外界界信信息息，经经轴轴突突将将神神经经冲冲动动由由细细胞胞体体传传至至其其他他神神经经元元。神神经经网网络络使使用用大大量量的的处处理理单单元元(即即神神经经元元)处处理理信信息息，神神经经

23、元元按按层层次次结结构构的的形形式式组组织织，每每层层上上的的神神经经元元以以加加权权的的方方式式与与其其它它层层上上的的神神经经元元连连接接，采采用用并并行行结结构构和和并并行行处处理理机机制制，具具有有很很强强的的容容错错性性以以及及自自学学习习、自自组组织织及自适应能力，能够模拟复杂的非线性映射。及自适应能力，能够模拟复杂的非线性映射。现在学习的是第29页，共48页典型的感知神经网络模型典型的感知神经网络模型图7 神经网络结构现在学习的是第30页，共48页如如果果将将数数据据融融合合划划分分为为二二级级，并并针针对对具具体体问问题题将将处处理理功功能能赋赋予信息处理单元，可以用二层神经网

24、络描述融合模型。予信息处理单元，可以用二层神经网络描述融合模型。第一层神经元对应原始数据层融合。第一层神经元对应原始数据层融合。第第二二层层完完成成特特征征层层融融合合，并并根根据据前前一一层层提提取取的的特特征征，做做出决策。出决策。现在学习的是第31页，共48页四、专家系统四、专家系统专专家家系系统统是是一一个个具具有有大大量量专专门门知知识识与与经经验验的的程程序序系系统统，根根据据某某领领域域一一个个或或多多个个专专家家提提供供的的知知识识和和经经验验，进进行行推推理理和和判判断断，模模拟拟人人类类专专家家的的决决策策过过程程，以以便便解解决决那那些些需需要要人人类类专专家家处处理理的

25、的复杂问题。专家系统具有如下特点：复杂问题。专家系统具有如下特点：(1)启启发发性性：专专家家系系统统能能运运用用专专家家的的知知识识和和经经验验进进行行推推理理、判判断和决策。断和决策。(2)灵灵活活性性：专专家家系系统统能能不不断断地地增增长长知知识识，修修改改原原有有知知识识，不不断断更更新新，不断充实和丰富系统内涵，完善系统功能。不断充实和丰富系统内涵，完善系统功能。现在学习的是第32页，共48页一一个个典典型型的的专专家家系系统统由由知知识识库库、推推理理器器和和接接口口三三部部分分组组成成，如如图图所示。所示。知识库组织事实和规则。知识库组织事实和规则。推推理理器器籍籍由由知知识识

26、库库中中有有效效的的事事实实与与规规则则，在在用用户户输输入入的的基础上给出结果。基础上给出结果。接接口口是是用用户户与与专专家家系系统统间间的的沟沟通通渠渠道道，为为用用户户提提供供直直观观方便的交互作用手段方便的交互作用手段 现在学习的是第33页，共48页五、聚类分析法五、聚类分析法对于没有标示类别或没有明确特征的数据样本集，可以根据对于没有标示类别或没有明确特征的数据样本集，可以根据样本之间的某种相似程度进行分类，相似的归一类，不相似的归样本之间的某种相似程度进行分类，相似的归一类，不相似的归为另一类或另一些类，这种分类方法称为聚类分析，如图所示。为另一类或另一些类，这种分类方法称为聚类

27、分析，如图所示。现在学习的是第34页，共48页五、聚类分析法五、聚类分析法聚聚类类分分析析法法试试图图根根据据传传感感数数据据的的结结构构或或相相似似性性将将数数据据集集分分为为若若干干个个子子集集。将将相相似似数数据据集集中中在在一一起起成成为为一一些些可可识识别别的的组组，并并从从数数据据集集中中分分离离出出来来。众众多多的的不不同同特特征征可可用用不不同同的的聚聚类来表征类来表征。现在学习的是第35页，共48页进行聚类分析时，首先需要确定一种规则来确定数据集的分进行聚类分析时，首先需要确定一种规则来确定数据集的分离原则，寻找各个类之间的相似性是常用的办法。对于两个给定离原则，寻找各个类之

28、间的相似性是常用的办法。对于两个给定的数据样本的数据样本 和和 ，几种常见的相似性度量如：，几种常见的相似性度量如：点积：点积：相似性比：相似性比：欧几里德距离：欧几里德距离：现在学习的是第36页，共48页在在不不规规则则粒粒子子的的测测量量中中，人人们们并并不不关关心心粒粒子子的的直直径径究究竟竟是是多多少少，而而是是关关心心粒粒子子的的种种类类及及其其统统计计特特性性（平平均均直直径径、方方差差等等）。聚聚类类分分析析适于解决这类问题。适于解决这类问题。对对于于任任意意不不规规则则粒粒子子的的情情形形，可可以以通通过过考考察察粒粒子子在在大大小小分分布布上上的的相似程度来进行粒子识别。相似

29、程度来进行粒子识别。聚聚类类分分析析算算法法能能够够挖挖掘掘数数据据中中的的新新关关系系，可可以以用用于于目目标标识识别别和和分类。分类。现在学习的是第37页，共48页管道泄漏检测中的数据融合管道泄漏检测中的数据融合医学咨询与诊断专家系统医学咨询与诊断专家系统多传感器数据融合技术的局限性多传感器数据融合技术的局限性 第第四节四节 多传感器信息融合实例多传感器信息融合实例现在学习的是第38页，共48页管道泄漏检测中的数据融合管道泄漏检测中的数据融合当管道发生泄漏时，由于管道内外的压差，泄漏处流体迅速流失，当管道发生泄漏时，由于管道内外的压差，泄漏处流体迅速流失，压力迅速下降，同时激发瞬态负压波沿

30、管道向两端传播。在管道两端压力迅速下降，同时激发瞬态负压波沿管道向两端传播。在管道两端安装传感器拾取瞬态负压波信号可以实现管道的泄漏检测和定位，如安装传感器拾取瞬态负压波信号可以实现管道的泄漏检测和定位，如图所示。图所示。其中：其中：a是负压波在管道中的传播速度；是负压波在管道中的传播速度；t为两个检测点接收负为两个检测点接收负压波的时间差；压波的时间差；L为所检测的管道长度为所检测的管道长度。现在学习的是第39页，共48页式中：a表示负压波的传播速度，K为介质的体积弹性系数，表示介质密度，E为管材的弹性系数，D为管道直径，e为管壁厚度，C1表示与管道工艺参数有关的修正系数。负负压压波波在在管

31、管道道中中的的传传播播速速度度受受传传送送介介质质的的弹弹性性、密密度度、介介质质温温度度及及管管材材等等实实际际因因素素的的影影响响，并并不不是是一一个个常常数数，如如下下公公式式所所示示。显显然然，温温度度变变化化将将影影响响传传送送介介质质的的密密度度，负负压压波波在在管管道道中中的的传传播播速速度度不不再再是是一一个个常常数数，为为了了准准确确地地对对泄泄漏漏点点进进行行定定位位，需需要要利利用用温度信息校正负压波的传播速度。温度信息校正负压波的传播速度。现在学习的是第40页，共48页泄泄漏漏点点的的定定位位与与管管道道两两端端获获取取负负压压波波信信号号的的时时间间差差有有关关，提提

32、高高泄泄漏漏点点的的定定位位精精度度，需需要要在在负负压压波波信信号号中中准准确确捕捕捉捉泄泄漏漏发发生生的的时间。时间。根根据据质质量量守守恒恒定定律律，没没有有泄泄漏漏时时进进入入管管道道的的质质量量流流量量和和流流出出管管道道的的质质量量流流量量是是相相等等的的。如如果果进进入入流流量量大大于于流流出出流流量量，就就可可以以判判断断管管道道沿沿线线存存在在泄泄漏漏。对对于于装装有有流流量量计计的的管管道道，利利用用瞬瞬时时流流量量的对比有助于区分管道泄漏与正常工况。的对比有助于区分管道泄漏与正常工况。现在学习的是第41页，共48页现在学习的是第42页，共48页右右图图所所示示是是斯斯坦坦

33、福福大大学学建建立立的的细细菌菌感感染染疾疾病病诊诊断断咨咨询询专专家家系系统统，由由咨咨询询、解解释释和和规规则则获获取取3个个子子系系统统组组成成。系系统统的的决决策策过过程程主主要要依依据据医医生生的的临临床床经经验验和和判判断断、试试图图用用产产生生式式规规则则的的形形式式体体现现专专家家的的判判断断知知识识，以以模模仿仿专专家家的的推推理理过程过程.医学咨询与诊断专家系统医学咨询与诊断专家系统现在学习的是第43页，共48页中中医医诊诊断断的的信信息息融融合合过过程程如如图图所所示示，中中医医诊诊断断的的信信息息融融合合过过程程涉涉及及视视觉觉、嗅嗅觉觉、听听觉觉、触触觉觉四四种种不不

34、同同的的传传感感器器。现在学习的是第44页，共48页多传感器数据融合技术局限性多传感器数据融合技术局限性多传感器数据融合结果不能代替单一高精度传感器结果多传感器数据融合结果不能代替单一高精度传感器结果多多个个传传感感器器的的组组合合可可以以增增强强系系统统的的健健壮壮性性，但但这这些些传传感感器器并并不不一一定定能能检检测测到到系系统统所所感感兴兴趣趣的的目目标标特特征征。例例如如：列列车车运运行行过过程程中中，列列车车的的载载重重情情况况、运运行行速速度度、振振动动特特性性等等对对诊诊断断列列车车轮轮系系工工作作状状态态提提供供了了有有价价值值的的信信息息，但但这这些些数数据据却却无无法法直

35、直接接给给出出轴轴瓦瓦的的工工作作温温度。采用一个温度传感器直接测量温度要简单易行得多。度。采用一个温度传感器直接测量温度要简单易行得多。现在学习的是第45页，共48页数据融合处理不可能修正预处理或单个传感器处理时的错误。数据融合处理不可能修正预处理或单个传感器处理时的错误。例例如如：在在管管道道泄泄漏漏检检测测中中，如如果果负负压压波波信信号号中中泄泄漏漏发发生生的的时时间间特特征征点点没没有有准准确确获获得得，泄泄漏漏定定位位的的准准确确性性就就没没有有保保证证，其其它的技术措施如时间对准、流量平衡等都不可能改变这种结果。它的技术措施如时间对准、流量平衡等都不可能改变这种结果。现在学习的是

36、第46页，共48页数据融合过程希望能用一种简单的方式来描述传感器性能数据融合过程希望能用一种简单的方式来描述传感器性能传传感感器器模模型型的的不不准准确确将将导导致致融融合合结结果果错错误误，这这种种错错误误在在后后续续处处理理中中也也是是无无法法修修复复的的。例例如如利利用用光光吸吸收收机机理理测测量量粉粉尘尘时时，没没有有办办法法建建立立粒粒子子尺尺寸寸、构构成成、浓浓度度等等与与光光吸吸收收特特性性关关系系的的数数学学模模型型，而而是是利利用用现现场场标标定定的的方方法法确确定定光光吸吸收收程程度度与与粉粉尘尘浓浓度度之间的关系，这种相对关系用任何融合技术都无法改变。之间的关系，这种相对关系用任何融合技术都无法改变。现在学习的是第47页，共48页感感谢谢大大家家观观看看现在学习的是第48页，共48页