信息融合的关键问题

分布式多源异构信息融合处理步骤主要包括数据调节、数据预处理、数据时空对准、光电定位、数据关联、数据合成、目标跟踪、目标综合识别以及航迹管理九个部分，其处理流程如图3-10所示。

图3-10　分布式多源异构信息融合处理流程

1.数据时空对准

时空对准主要是为数据关联与合成准备统一时空下的数据，包括各类坐标转换（包括大地坐标、极坐标、笛卡儿坐标等）、时间对准（指时间差）、位置对准（指速度外推、插值、滤波等方法获得），同时为了节省数据关联遍历时间对数据进行网格化编码。

2.数据关联

数据关联主要是指对同时刻重复目标的剔除或不同时间同一目标的组合。其中对于高维目标关联拟采用基于模糊聚类帧的全局最优匹配技术，该技术主要针对复杂陆战场环境下目标密集、信息不连续、数据差异性大等条件下的关联难的问题，利用目标网格聚类快速建立目标帧，将多目标关联转化成一个最优约束问题，通过求解最优解来有效保证目标关联的正确性。其流程如图3-11所示。

图3-11　基于模糊聚类帧的全局最优匹配流程

3.数据合成

数据合成主要是对同一目标不同源的信息进行选择组合的过程，确保合成的信息最优。通常采用两种模式：如果误差估计比较准确，则采用质量加权平均方法进行合成；如果误差估计不够准确，则采用基于互支持的模糊合成方法。

4.目标跟踪

目标跟踪主要对合成数据进行滤波和误差修正，保障数据的平滑以及质量。其中，滤波拟采用基于多级分治策略的自适应混合滤波技术，该技术主要是根据数据特征进行分治滤波，根据其特性分别选择LS 滤波器或交互多模型的卡尔曼滤波器，同时采用两级处理策略，对滤波后的航速、航向进行灰预测，使其进一步稳定、可靠，其流程如图3-12所示。

图3-12　基于多级分治策略的自适应混合滤波

5.多平台光电目标联合定位

针对多平台光电传感器协同探测体系的组成结构及功能特点，可利用光电传感器量测的纯方位信息求解目标运动要素。基于多假设分层次的方位关联技术剔除虚假点可实现多平台光电纯方位同一目标判定，在此基础上应用马尔可夫估计的联合定位方法，不需要量测角度的时空对准，可实现光电纯方位目标快速准确定位。其流程如图3-13所示。(www.xing528.com)

图3-13　多平台光电纯方位目标联合定位流程

6.单/多雷达点航一体化跟踪

单/多雷达点航一体化跟踪主要是对雷达的点迹、航迹信息进行点迹关联、航迹起始以及航迹滤波等综合处理，能够快速、正确地建立航迹。其过程主要包括航迹头、暂态航迹、确认航迹起始与跟踪。拟采用基于假设延迟判决的全局最优的航迹起始方法解决航迹的建立问题，需要综合考虑航迹起始速度与航迹起始正确率的平衡，达到既能满足低于三点建航，也能保持较高正确的航迹起始率的目的。其流程如图3-14所示。

图3-14　单/多雷达点航一体化跟踪流程

7.目标综合识别

目标综合识别主要是对多个源的身份信息进行冲突判决、综合决策以及保证身份信息的稳定性。目前综合识别比较好的方法有多证据理论和贝叶斯网络等。其流程如图3-15所示。

图3-15　目标综合识别流程

8.航迹管理

航迹管理是确保融合软件能够正常运行的组织者与控制者，既要解决冲突问题，也要控制逻辑判断，特别需要对目标的“生老病死”全生命周期进行管理，主要包括航迹起始、航迹维持、航迹撤销、航迹回收以及航迹删除等。其流程如图3-16所示。

多源信息融合的概念很直观，具有较为完善的框架模型，但是要真正建成一个高效、实用的融合系统还需考虑许多实际问题，包括整个融合系统中传感器的类型、个数、分辨率，传感器的分布形式以及调度方式，系统的通信能力和计算能力，系统的设计目标、结构的拓展以及高效的融合算法等。目前的算法多以信息论、统计推断、模糊理论为理论基础，而将随机集理论、机器学习等智能计算技术引入信息融合算法的研究将对多源异类信息融合的研究带来新的思想与方法。

图3-16　航迹管理流程

随着装甲车辆平台新型传感器的不断发展，以及多平台之间通信能力的提升，未来装甲车辆协同作战中的信息融合技术仍有很大的发展空间。