信息融合的多功能水平

多源信息融合与经典的信息处理之间存在着本质的区别,其关键在于信息融合所处理的多源信息具有更复杂的形式,而且通常在不同的信息层次上出现,将信息融合分为不同的等级。

根据对输入信息的抽象或融合输出结果的不同,人们先后提出了多种信息融合的功能模型,将信息融合分为不同的级别。

第一种分级模型为三级模型,它依据输入信息的抽象层次将信息融合分为三级,包括数据级(或称像素级)融合、特征级融合、决策级融合。第二种分级模型也是三级模型,包括位置估计与目标身份识别、态势估计、威胁估计。第三种分级方法是五级模型,包括检测级融合、位置级融合、目标识别级融合、态势估计、威胁估计。第四种分级模型是四级融合模型,它是信息融合三级功能模型的新进展,在原来三级模型的基础上增加了“精细处理”的第四级。第五种分级模型是六级融合模型,它是在综合五级分类模型和四级分类模型优点的基础上提出的,其融合功能主要包括信息预处理、检测级融合(第一级)、位置级融合(第二级)、目标识别级融合(第三级)、态势估计(第四级)、威胁估计(第五级)和精细处理(第六级)。

在信息预处理阶段,根据观测时间、报告位置、传感器类型、信息的属性和特征来分选和归并数据,主要进行信号处理、信号分选、过程分配、误差补偿、像素级或信号级数据关联和归并等,其输出主要是信号、特征等。在多源信息融合系统中,对信息的预处理可避免融合系统过载,也有助于提高融合系统性能。

检测级融合(第一级)是信号处理级的信息融合,这是一个分布检测问题,又称为“检测、判决级融合”。它通常根据所选择的检测准则来形成最优化检测门限,以产生最终的检测输出。检测级的结构模型主要有五种,即分散式结构、并行结构、串行结构、树状结构、带反馈的并行结构。

在经典的多传感器检测中,所有局部分传感器直接将检测到的信息传输至中心处理器,然后利用经典的统计推断理论与算法来完成最优目标的检测任务。在多传感器分布检测系统中,每个传感器会先对所获得的观测进行一定预处理,然后将压缩信息传输给其他传感器,最后在融合中心融合这些信息,以产生全局检测判决。

位置级融合(第二级)是直接在传感器的观测报告或测量点迹和传感器的状态估计上进行的融合,包括时间上的融合、空间上的融合以及时空上的融合,它通过综合来自多传感器的位置信息来建立目标的航迹和数据库,以获得目标的位置和速度。位置级融合主要包括数据校准、数据互联、目标跟踪、状态估计、航迹关联、估计融合等。该级主要有集中式、分布式、混合式和多级式结构。(www.xing528.com)

组合导航系统、红外和声呐等传感器多目标跟踪系统都属于这类融合。其主要区别在于,组合导航系统主要对载体本身的空间运动状态进行融合计算,红外、声呐、雷达等传感器目标跟踪系统则主要对目标的空间运动状态进行融合计算。

目标识别级融合(第三级)又称属性分类或身份估计,是指对来自多个传感器的目标识别数据进行组合,以得到对目标身份的联合估计。依据融合采用的信息的层次,主要分为决策级融合、特征级融合、数据级融合；依据传感器是否采用合作工作方式,主要分为基于合作传感器的融合识别和基于非合作传感器的融合识别；依据传感器提供的信息的分辨率,可分为基于高分辨率传感器的目标识别融合和基于低分辨率传感器的目标识别融合。

在态势估计(第四级)中,态势是一种状态、一种趋势,是一个整体和全局的概念。态势估计是对战斗力量部署及其动态变化情况的评价过程,从而分析并确定事件发生的深层原因,得到关于敌方兵力结构、使用特点的估计,推断敌方意图、预测未来活动,最终形成战场综合态势图,从而提供最优决策依据的过程。态势估计主要包括态势元素提取、当前态势分析、态势预测。

威胁估计(第五级)的任务是在态势估计的基础上,综合敌方破坏能力、机动能力、运动模式及行为企图的先验知识,得到敌方兵力的战术含义,估计作战事件的程度和严重性,并对作战意图做出指示和告警,重点是定量表示敌方作战能力,并估计敌方企图。威胁估计主要包括：估计/聚类作战能力；预测敌方意图；判断威胁时机；估计潜在事件,如兵力的弱点、关键事件时刻、威胁系统优先权排序、友方系统出现的可能性等；进行多视图评估,如进攻、防御等。

精细处理(第六级)包括评估、规划和控制,主要由性能评估、融合控制要求、信源要求、任务管理、传感器管理等内容构成。性能评估主要是对信息融合系统的性能评估,以达到实时控制和/或长期改进的目的,主要包括信息融合系统的工作性能评估、性能质量(MOP)度量、有效性度量(MOE)。融合控制要求主要包括位置/身份要求、态势估计要求、威胁估计要求等。信源要求主要包括传感器任务、合格数据要求和参考数据要求等。任务管理主要包括任务要求和任务规划等。传感器管理用于控制融合的数据收集、规划观测和最佳资源利用,包括传感器的选择、分配及传感器工作状态的优选和监视等。