多傳感器信息融合及其運用

楊春娣

摘?要：信息融合是多傳感器應用革新的主要方向。本文在了解當前社會經濟發展特點的基礎上，明確了多傳感器的特點，通過深層探索多傳感器信息融合的內容和類型，并提出現階段多傳感器信息融合的具體應用，以此為保障社會安全和提高人們的生活質量奠定基礎。

關鍵詞：多傳感器;信息;融合;軍事防御

了解實踐發展情況可知，多傳感器信息融合技術最早出現在二十世紀，其主要是在某種準則的引導下，通過引用計算機技術對傳感器或多元數據信息實施自主研究與整合，以此完成預期提出的決策與估計中的信息處理過程。在這一背景下，多傳感器信息融合技術不僅方便了人們的日常生活與工作，還為我國現代化經濟發展奠定了基礎。因此，下面對多傳感器信息融合及其運用進行研究。

1 多傳感器信息融合的內容

從本質上講，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，融合結構。其是指怎樣為多傳感器融合提出一個適宜的信息處理形式，最常應用的有面向對象設計、神經網絡等;其二，控制結構。其是指怎樣管控多傳感器的融合過程。一般情況下要在了解不同應用狀態的基礎上，選擇自適應、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工作，不僅可以為多傳感器系統的運行奠定基礎，而且可以保障實踐工作效率，通常可以通過實時選擇法與預選法進行操作;其四，通過引用世界模型來儲備與推理已經獲取的傳感信息。一般會先將不同傳感器的數據整合為一體，用于高層表示形式，而后融入到世界模型中;其五，融合方法是指計算數據融合的方法，最常引用的有卡爾曼濾波、加權平均等。[1]

2 多傳感器信息融合的類型

2.1 像素層融合

這種類型屬于最低層次的融合，主要是通過收集傳感器的原始信息層次加以融合，此時對并沒有經過處理或經過簡單處理的信息進行整合研究，可以保持更多的戰場信息，但也會消耗大量時間進行處理，整體實時性極差。

2.2 特征層融合

這種類型融合的是中間層，但卻具備數據層和決策層的優勢，因此可以對從傳感器原始信息中獲取的特征信息加以研究與分析，換句話說每種傳感器從觀測數據中獲取具備代表性的特征，可以整合為單一的特征向量，最終再結合模式識別進行管理。了解實踐案例分析，這種方法對通信寬帶的要求很低，但會因為數據遺失降低相應的準確性。

2.3 決策層融合

這種類型是指每個傳感器在識別目標后，整合多個傳感器的識別結果。這項工作是在高層次上實施的，最終結果可以為指揮控制決策奠定基礎。整合實踐案例分析可知，決策層融合具備靈活性強、通信寬帶要求低、抗干擾能力強等優勢。

3 多傳感器融合應用分析

現階段，在計算機、電子及集成電路等技術持續革新的背景下，多傳感器信息融合技術已經成為新時代發展關注的焦點內容，并在各個領域中得到了合理引用。下面對其進行深入分析：

3.1 軍事防御系統

對軍事而言，多傳感器信息融合的應用歷史非常久遠，不管是國內還是國外針對這項技術的研究探索都投入了大量的資金與人力，當前美、法等國家都已經構建了上百個以數據融合為核心技術的軍事防御系統。例如，美國提出的空軍指揮員自動情報保障系統、全源信息分析系統等。而隨著我國科技技術和社會經濟的不斷發展，當前針對空—空防御、海上監視及地—空防御為一體化的戰略防御系統研究工作也在穩步進行，并將信息融合看成是國防科技革新的主要方向。[2]

3.2 醫療技術

對醫療工作而言，多傳感器信息融合技術的引用，不僅可以提高人體結構研究工作水平，還可以為多種疾病的診斷提供有效依據。例如，癌癥在十年前屬于絕癥，但在現如今的社會環境中，受超聲波圖像、醫學造影技術等多類數據融合的引導下，醫生可以更快辨別癌變組織，并提出科學的診斷。

3.3 監測地球環境

在地球環境監測工作中引用多傳感器信息融合技術，不但可以幫助工作人員完善了解各個區域的地形地貌，而且有助于判斷其蘊含的礦產資源、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，進而實現和諧發展社會環境的目標。

3.4 無人駕駛

在社會經濟持續發展的背景下，多傳感器信息融合技術開始落實到與民生有關的領域當中，并獲取了一定成績。以無人汽車為例，在研發初期很多人都針對其具備的安全性能提出了疑問，但通過實踐案例證明，在整合多傳感器信息融合技術下，引用控制系統就可以完成對汽車的無人操控。系統通過應用數字地圖、定位系統等功能，可以實時控制汽車的運行方向，并自主檢測地面地段的形狀，了解汽車運行周邊是否存在障礙物，以此保障無人駕駛的汽車具備安全性和有效性。

3.5 機器人研究

了解多傳感器信息融合技術可知，其作為當前科研專家關注的焦點，在整合人工智能、控制理念等內容的基礎上，為機器人在多種環境下的工作提供了有效的技術解決方案。隨著二十世紀五十年代末期世界上第一臺機器人的誕生，各個國家有關機器人技術的研究越來越深入，直到現如今已經成為整合多類學科的綜合性尖端科學。其中，傳感器作為機器人研究的重點，為了獲取更智能、更優越的機器人，并引導它們在非結構化的環境中自主工作，專家在研究機器人傳感器類型的同時，也開始整合引用多種傳感器獲取的信息數據。而多傳感器信息融合通過整合多個傳感器中的感知數據，可以獲取更為完善、有效而準確的信息，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 結語

綜上所述，多傳感器信息融合技術在發展應用中，雖然獲取了優異成績，但也展現出了一定缺陷，這就需要有關專家在整合以往探究經驗的基礎上，加大對多傳感器信息融合的研發和改良，以此為我國更多行業和領域的革新發展奠定基礎。

參考文獻：

[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器人自主定位[J].中國慣性技術學報，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用[J].低碳世界，2018（10）：30-31.