与单比率型传感器的优点系统相比多比率型传感器的优点系统有哪些优点

多传感器信息融合_百度百科
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多传感器信息融合
所谓多传感器信息融合(Multi-sensor Information Fusion,MSIF),就是利用计算机技术将来自多传感器或多源的信息和数据,在一定的准则下加以自动分析和综合,以完成所需要的决策和估计而进行的信息处理过程。[1]
多传感器信息融合是用于包含处于不同位置的多个或者多种传感器的信息处理技术。随着传感器应用技术、数据处理技术、计算机软硬件技术和工业化控制技术的发展成熟,多传感器信息融合技术已形成一门热门新兴学科和技术。我国对多传感器技术的研究已经在工程上已应用于信息的定位和识别等。而且相信随着科学的进步,多传感器信息融合技术会成为一门智能化、精细化数据信息图像等综合处理和研究的专门技术[2]
多传感器信息融合基本原理
多传感器信息融合技术的基本原理就像人的大脑综合处理信息的过程一样,将各种传感器进行多层次、多空间的信息互补和优化组合处理,最终产生对观测环境的一致性解释。在这个过程中要充分地利用多源数据进行合理支配与使用,而信息融合的最终目标则是基于各传感器获得的分离观测信息,通过对信息多级别、多方面组合导出更多有用信息。这不仅是利用了多个传感器相互协同操作的优势,而且也综合处理了其它信息源的数据来提高整个传感器系统的。
多传感器信息融合体系架构
根据数据处理方法的不同,信息融合系统的体系结构有三种:分布式、集中式和混合式。
1)分布式:先对各个独立传感器所获得的原始数据进行局部处理,然后再将结果送入信息融合中心进行智能优化组合来获得最终的结果。分布式对通信带宽的需求低、计算速度快、可靠性和延续性好,但跟踪的精度却远没有集中式高;分布式的融合结构又可以分为带反馈的分布式融合结构和不带反馈的分布式融合结构。
2)集中式:集中式将各传感器获得的原始数据直接送至中央处理器进行融合处理,可以实现实时融合,其数据处理的精度高,算法灵活,缺点是对处理器的要求高,可靠性较低,数据量大,故难于实现;
3)混合式:混合式多传感器信息融合框架中,部分传感器采用集中式融合方式,剩余的传感器采用分布式融合方式。混合式融合框架具有较强的适应能力,兼顾了集中式融合和分布式的优点,稳定性强。混合式融合方式的结构比前两种融合方式的结构复杂,这样就加大了通信和计算上的代价。
多传感器信息融合理论方法
卡尔曼滤波处理信息的过程一般为预估和纠正,他对多传感信息融合技术的作用中不仅是个简单具体的算法,而且也是一种非常有用的系统处理方案。事实上,它与很多系统处理信息数据的方法类似,它利用数学上迭代递推计算的方法为融合数据提供行之有效的统计意义下的最优估计,但是对存储的空间和计算要求很小,适合于对数据处理空间和速度有限制的环境下。KF分为分散卡尔曼滤波(DKF)和扩展卡尔曼滤波(EKF)两种。DKF能使数据融合完全分散化,而EKF能有效克服数据处理的误差和不稳定性对信息融合过程产生的影响。
这种方法通过模仿人脑的结构和工作原理以传感器获得的数据为网络的输入,通过网络的训练在相应的机器或者模型上完成一定的智能任务来消除非目标参量的干扰。神经网络法对于消除在多传感器在协同工作中受各方面因素相互交叉影响效果明显,而且它编程简便,输出稳定[4]
多传感器信息融合研究发展
多传感器信息融合技术的应用领域广泛,不仅应用于军事,在民事应用方面也有很大的空间。军事应用是多传感器信息融合技术诞生的奠基石,具体应用包括海洋监视系统和军事防御系统。在民事应用领域方面,主要用于智能处理以及工业化控制,智能处理包括医药方面的机器人微型手术和疾病监测尤其是智能家居等方面。
多传感器信息融合技术存在的问题
1)关联的二义性是技术的首要不足,在一个多传感器的系统中,各个分散的传感器获得的数据会不可避免地受到许多因素制约(如环境状态和传感器本身的特性),因而要想更好的发展多传感器的融合技术,降低关联的二义性这个问题要得到充分关注;
2)基础的理论体系和完善的融合算法有待完善。因为绝大多数的融合技术都是在特定的应用领域上开展的。我们必须针对实际问题来建立直观的融合准则,形成有效数据融合方案。如果有了完善的理论体系和融合模型,就能避免融合技术的盲目性。如异步信息融合算法[5]
,量子神经网络信息融合故障诊断方法[6]
,自组织映射神经网络信息融合方法等,都是值得关注的新方法。
3)信息融合系统与融合方法在实施中还面临许多问题。如各种融合模型的建立,以及各种传感器的资源分配和信息管理方法都是现阶段信息融合领域亟待解决的关键技术。
多传感器信息融合展望
信息融合系统是一个具有强烈不确定性的复杂大系统,处理方法受到现有理论、技术、设备的限制。虽然这是一门新发展的学科,很多理论还不健全,但随着各种新兴的相关学科技术的发展,它将不断完善,并得到更多的实用价值。
朱大奇.电子设备故障诊断的原理与实践.北京:电子工业出版社,2004
何友,王国宏,等.多传感器信息融合及应用.北京:电子工业出版社,2000
.大比特技术动态网[引用日期]
朱大奇,史惠.人工神经网络原理及应用.北京:科学出版社,2006
葛泉波,汤天浩,文成林.基于有理数倍采样的异步数据融合算法研究 [J].电子学报,2006 , 34 (3) : 560~565.
朱大奇,陈尔奎.旋转机械故障诊断的量子神经网络信息融合算法 [J].中国电机工程学报,):132~137.> 新闻详情
多传感器融合系统具有四个显著的特点
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来源:千家网
  传感技术同计算机技术与通信技术一起被称为信息技术的三大支柱。从仿生学观点,如果把计算机看成处理和识别信息的&大脑&,把通信系统看成传递信息的&神经系统&的话,那么就是&感觉器官&。
  随着传感器技术、数据处理技术、计算机技术、网络通讯技术、人工智能技术和并行计算的软硬件技术等相关技术的发展,多传感器信息融合技术已受到了广泛关注。随着科学技术的进步,多传感器信息融合至今已形成和发展成为一门信息综合处理的专门技术,并很快推广应用到工业机器人、智能检测、自动控制、交通管理和诊断等多种领域。我国从20世纪90年代也开始了多传感器信息融合技术的研究和开发工作,并在工程上开展了多传感器识别、定位等同类信息融合的应用系统的开发,现在多传感器信息融合技术越来越受到人们的普遍关注。
  多传感器信息融合技术的基本原理就像人的大脑综合处理信息的过程一样,将各种传感器进行多层次、多空间的信息互补和优化组合处理,最终产生对观测环境的一致性解释。在这个过程中要充分地利用多源数据进行合理支配与使用,而信息融合的最终目标则是基于各传感器获得的分离观测信息,通过对信息多级别、多方面组合导出更多有用信息。这不仅是利用了多个传感器相互协同操作的优势,而且也综合处理了其它信息源的数据来提高整个传感器系统的智能化。
  多传感器融合系统具有四个显着的特点:
  1、信息的冗余性:对于环境的某个特征,可以通过多个传感器(或者单个传感器的多个不同时刻)得到它的多份信息,这些信息是冗余的,并且具有不同的可靠性,通过融合处理,可以从中提取出更加准确和可靠的信息。此外,信息的冗余性可以提高系统的稳定性,从而能够避免因单个传感器失效而对整个系统所造成的影响。
  2、信息的互补性:不同种类的传感器可以为系统提供不同性质的信息,这些信息所描述的对象是不同的环境特征,它们彼此之间具有互补性。如果定义一个由所有特征构成的坐标空间,那么每个传感器所提供的信息只属于整个空间的一个子空间,和其他传感器形成的空间相互独立。
  3、信息处理的及时性:各传感器的处理过程相互独立,整个处理过程可以采用并行导热处理机制,从而使系统具有更快的处理速度,提供更加及时的处理结果。
  4、信息处理的低成本性:多个传感器可以花费更少的代价来得到相当于单传感器所能得到的信息量。另一方面,如果不将单个传感器所提供的信息用来实现其他功能,单个传感器的成本和多传感器的成本之和是相当的。
  信息融合作为对多传感器信息的综合处理过程,具有本质的复杂性。在信息融合处理过程中,根据对原始数据处理方法的不同,信息融合系统的体系结构主要有三种:集中式、分布式和混合式。
  1、集中式:集中式将各传感器获得的原始数据直接送至中央处理器进行融合处理,可以实现实时融合,其数据处理的精度高,算法灵活,缺点是对处理器要求高,可靠性较低,数据量大,故难于实现。
  2、分布式:每个传感器对获得的原始数据先进行局部处理,包括对原始数据的预处理、分类及提取特征信息,并通过各自的决策准则分别作出决策,然后将结果送入融合中心进行融合以获得最终的决策。分布式对通信带宽需求低、计算速度快、可靠性和延续性好,但跟踪精度没有集中式高。
  3、混合式:大多情况是把上述二者进行不同的组合,形成一种混合式结构。它保留了上述两类系统的优点,但在通信和计算上要付出较昂贵的代价。但是,此类系统也有上述两类系统难以比拟的优势,在实际场合往往采用此类结构。
  最近,多功能集成化传感器研究受到国内外的广泛关注,化学分析、生物保护等方面的集成传感器相继问世。随着MEMS技术的发展,人们可以在同一材料上制作几种敏感元器件,制成能够检测多个参量的集成化多功能传感器。多功能传感器主要有几种不同的工作原理及结构形式,其中,由于集成度高、体积小,各个敏感元器件的工作氛围相同,容易实现补偿和校正等优势,将几种不同的敏感元器件制作在同一个硅片,制成集成化多功能传感器将是多功能传感器发展的一个方向。
  此外,引进中间件技术也是实现多传感器集成的一个常见举措。由于不同类型的传感器所提供的感知数据结构不一致,为了实现接入不同类型、不同厂家的传感器,系统要解决异构感知数据的接入和处理问题,以及各层之间交互协议的转换与解析问题,而中间件是实现底层硬件设备与应用系统之间数据传输、过滤、数据转换以及交互协议的转化与解析的一种中间程序。
  中间件技术与系统的应用是顺应目前市场发展形势之举。目前已有的安防系统主要由以下特点:
  ①安防系统软件主要是由安防设备厂商所提供的专用C/S架构软件。通常情况下,这种软件只能识别该设备厂商的一款或者几款产品,无法兼容其他厂商的产品,其内部通信协议与信息格式完全封闭,导致可扩展性差。并且由于C/S架构软件自身所具有的使用前安装和无法统一升级等缺点,一旦设备提供商有新的产品上市了,原先的软件也无法兼容该产品,只能是先对系统进行升级,然后让所有用户都重新安装一遍,极大降低了用户体验,同时对于厂商来说,开发、维护、升级的成本都大大提高,系统的兼容性与可扩展性差。
  ②有些安防系统是仅针对某一类型安防设备的单一系统,或者是集成了多个子系统,但各个子系统之间独立工作。每一个子系统都要单独监控的话,将耗费大量的人力物力;并且同一事件引起各个系统独立报警,导致监控人员认为是两次不相关的报警,这也将给监控人员带来许多不便,造成人力资源的浪费。
  而我们的实际项目需求是:可以接入不同类型、不同厂家的传感器设备,包括红外传感器、温度传感器和摄像头; 用户体验性好,不需要在使用软件前先进行安装,只要在可以联网的环境下,通过浏览器即可查看实时的警情信息;可维护性好,如果系统进行更新升级,只需要对服务器端的代码进行更新即可,而不是对所有客户端的软件进行升级;形成一个整体的安防系统,而不是各个子系统单一工作;不同类型的传感器之间可以协同报警,从而提供更为全面的报警信息;智能化程度高,监控人员不用再7*24时间监视着视频墙,一旦有异常情况出现,系统会自动进行分析,并以图像、声音、短信的方式通知监控人员,同时会对报警时段进行录像,这样就无需事后从大量监控视频中寻找异常画面。针对这些需求,利用中间件技术实现多传感器集成功能的安防系统应运而生,此处以基于web技术的多传感器协同报警安防系统设计为例,简要阐述系统设计应用相关要素。
  本系统体系架构包含感知层、传输层与应用层:
  感知层:由多种不同类型传感器组成:主要用于集采异常信息,这些传感器的类型和功能可以有很大的差异,它们可以使不同厂家的、不同型号的、不同用途的、拥有不同数据格式和通信协议的。在本系统中,我们使用红外探测器、温度传感器和摄像头三种来做示范研究。红外探测器可以检测某一空间内是否有人经过,适用于仓库类型的场所,以检测是否有人闯入;温度传感器可以检测某一场所内的温度信息,可用以检测环境是否有异常;摄像头则用于探测画面中是否有异常情况出现,包括人员的运动检测、画面丢失检测、物体丢失检测等,同时还可以利用摄像头进行录像。
  传输层:由网关节点组成。传输层在应用层与感知层之间起到一个传递信息的功能。网关节点通过数据适配中间件和网关中间件来实现传感器感知数据的信息获取和下发控制命令功能。
  应用层:由安防系统和web应用组成。Web应用包括PC端和移动终端上的应用。安防系统通过平台中间件实现数据资源的开放,同时也实现了安防系统对传输层设备、感知层设备的向下寻址功能。
  感知层与传输层之间通过数据适配中间件接口进行通信;传输层与应用层之间通过网关中间件接口进行通信;而应用层中的安防系统与web应用之间通过平台中间件接口进行通信。
  系统中设计三种中间件:数据适配中间件,网关中间件和平台中间件。从功能上说,它们向下为多种设备的异构感知数据提供统一的接入格式和能力,并进行数据的存储和整合;向上以统一接口的方式开放设备资源的能力,提供对感知层设备数据的一致性访问,同时为各层之间的交互协议提供了转换和解析。
  数据适配中间件:为使不同厂家、不同型号、不同用途、拥有不同数据格式的传感器都可以接入到系统中,系统引入数据适配中间件。针对不同的传感器设备提供相应的数据获取与处理模块,将获取到的各种异构数据按照统一的格式进行封装;数据适配中间件也可以按照一定的规则解析安防系统的控制命令,进而根据传感器的唯一标识分发给各感知层设备。
  网关中间层:网关中间件在系统中具有唯一标识,它的作用包括:负责感知层与应用层之间的信息传递,将数据适配中间件封装好的数据发送给平台中间件;按照事先规定好的规则解析安防系统的控制命令;负责感知层与传输层之间的交互协议的转换与解析。它使用socket连接进行向上和向下的消息传递。
  平台中间层:安防系统通过平台中间件实现对感知数据的接收和处理功能,以及对网关、感知层设备的向下寻址功能。同时还负责传输层与应用层之间交互协议的转换与解析。
  本系统通过多传感器中间件的运用,以及对消息交互方式和消息格式自定义等配套措施,为设备提供方和资源使用方提供了一种新型的安防软件架构,助力实现智能安防。
  目前流行的组合传感设备,在安防也很受青睐。传感设备封装中加入加速度传感设备、陀螺仪或电子罗盘所形成的不同组合产品,通过在各单一封装中整合能够增加更多的应用功能,并且尽可能的节约了空间及成本。在这些应用愈来愈广泛的领域推动下,这两年来组合传感设备市场的销售额一直处于不断上升的状态,市场潜力巨大。
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