多感測器系統

多感測系統(Multisensor Integration) 是指把多感測器收集、提供的信息、集合或組合在一起的系統。在實際生活中具有廣泛的作用。

基本介紹

• 中文名：多感測器系統
• 外文名：Multisensor Integration
• 簡介：對多感測器採集信息綜合匯總
• 原理：多感測器信息融合技術的基本原理
• 體系架構：集中式、分散式、分機式等
• 核心：信息綜合

背景

隨著各種防禦、監視、交通管制系統的發展, 對感測器提出了越來越高的要求: 作用範圍越來越大, 監視和跟蹤精度越來越高。尤其在軍事套用中, 更要求感測器系統具有較大的可靠性、靈活性、監視跟蹤的連續性、反應的快速性和較強的生存能力。傳統的單感測器監視/ 跟蹤系統已難以適應。為此, 多感測器系統的研究就提到日程上了, 近年來, 湧現出不少此類系統。

從數據處理的角度看, 多感測器系統的核心問題是信息的綜合。所謂多感測綜合是指把多感測器收集、提供的信息、集合或組合在一起的過程。通常它包含相關和合成兩部分。相關是指把來自同一目標的報告或航跡聯結或結合在一起的過程。合成是指把來自不同感測器的對應於同一目標的已相關航跡組合成單獨航跡的過程。目前, 把相關( 互聯) 和合成的整個過程( 即綜合) 看成是多感測器數據合成的觀點已經開始被人們接受。多感測器綜合算法的研究越來越引起人們的興趣, 大有方興未艾之勢。

在進行多感測器綜合算法研究及設計、分析相應系統的過程中, 人們自覺或不自覺地遇到了多感測器系統的分類問題。自從多感測器系統問世以來, 人們逐漸把它們按信息綜合級分成兩大類, 即集中式和分散式系統。隨著各種多感測器系統的不斷增加, 這種分類方法已經明顯地表現出不準確和不清晰的趨勢。因此,已經有天提出了分層估計、分級結構的和分級多目標跟蹤和分類這樣一些概念。另外, 把除集中式以外的所有多感測器系統都歸為分散式系統顯然太籠統, 容易引起混淆, 並且也影響多感測器系統設計和分析的有效性。更重要的是這種簡單分類方法直接阻礙綜合算法的研究、開發和利用, 使綜合算法的研究不能更有針對性和系統性, 影響了綜合算法的效果和結構。所以, 有必要對多感測器系統按信息處理、綜合級別和流通方式進行明確的仔細的分類。

多感測器系統分類

根據多感測器系統中的信息流通形式和綜合處理層次, 可以把它們分成: 集中式、分散式、分級式、混合式和多級式五大類。下面分別介紹它們的結構、特點和有關的綜合算法。

集中式

感測器把探測到的信息送到數據處理中心, 感測器站本身不具有航跡生成能力, 所有的航跡處理工作都由中心計算機完成。來自各感測器的數據經中心綜合, 產生一個航跡檔案, 傳遞給( 送往)用戶, 這時並不把處理結果反饋到各感測器站。

與單感測器系統相比, 集中式多感測器系統的好處是, 增加數據量, 加速航跡起始, 提高了航跡檔案質量和線上冗餘。與其它類型的系統相比, 缺點是, 對變化威脅環境反應慢, 具有易損性, 對中心計算機的質量指標要求過高。

由於這是一種在單感測器系統基礎上直接發展起來的形式, 原則上講, 單感測器數據互聯算法, 都可用於集中式多感測器的綜合。例如, 最近鄰域法，航跡分叉濾波，廣義相關法，0-1 整數規劃法，機率數據互聯法，最優貝葉斯法，多假設檢驗和高斯和法等。但是, 集中式多感測綜合在定時、濾波、更新、航跡起始和對來自幾個感測器探測利用等方面又與單感測器不同。為此，Wilson、Cantrell等人提出了多雷達綜合跟蹤算法，Wellner等人研究了集中式多感測器系統的Kalman濾波算法；此外，Chong和Mori考慮了集中多目標廣義跟蹤/ 相關算法。

分散式

它可表證為, 一組局部處理器, 也稱局部節點(node) , 由通訊網路連線, 沒有單獨的中心處理站。每個節點收集來自一個或一些感測器的測量。它首先完成局部信息處理, 建立局部航跡檔案, 並把結果傳遞給其餘一部分或全部節點。然後,各節點又把從其它節點收到的一部分或全部信息與自己的局部信息進行綜合產生“ 全局” 估計。分散式系統還可進一步分為兩種: 完全分散式和集中分散式。前者指的是每個局部節點僅收集來自一個感傳器探測的系統; 否者則是除前者以外的。如果各局部節點沒有通訊聯繫, 則分散式多感測器系統就退化成了分散式的, 這時它變為一些單感測器或幾個分離的集中式系統。因此, 分散式系統不構成一種獨立的結構類別。

分級式

這類系統的特點是: 每個局部處理節點完成一族感測器的局部監視/ 跟蹤, 產生局部航跡檔案; 然後, 把處理過的信息送到系統中心, 中心根據各節點傳送來的航跡數據完成航跡相關和合成，形成全局估計; 中心到各局部節點有時有反饋; 節點把收到的全局信息作為局部估計的初始條件。與分散式系統類似。根據局部節點的感測器是一個還是幾個, 可把分級式系統細分成完全分級式和集中分級式兩種。

混合式

從信息綜合層次和流通方式看, 混合式系統既包含了分布處理, 又包含了分級處理。具體表現有兩種: 一是先分布後分級, 這時局部節點是分散式的, 每個局部節點總是向另一部分局部節點傳送信息或從另一部分局部節點接收信息, 通常是鄰近節點間進行交流與傳輸, 並且所有局部節點又有一個共同的合成節點; 二是先分級後分布, 這時每個分布局部節點都是某一分級系統的合成節點或是某一集中式系統的中心處理節點, 這些“ 合成” 節點以分布方式連線, 彼此按一定規則交換信息。與分布和分級式系統類似, 混合式系統還可進一步細分為四種。即分布分級式, 分級分散式, 集中分布分級式和集中分級分散式。

混合式系統集合了分布、分級式系統的優點, 並且由於分布與分級互相彌補,克服了它們的某些不足。但明顯的問題是系統的造價增高。由於系統的龐大, 總的可靠性也將降低。

多級式

凡是信息經過兩級以上綜合的系統皆可稱為多級式系統。是多級系統的第i 級的第k 個節點, 節點本身既可以是分散式、分級式、混合式的“ 局部” 節點, 又可以是分級式、混合式的“ 合成” 節點。它是第(i+1) 級的子級, 是(i-1)級的父級。第(i-1)級的節點可以是前述四類中的任何一類。但它本身是受其父級和子級制約的。此外, 根據信息的傳遞方式和傳遞結構還可將多級式系統細分為幾類。

多級式系統結構複雜, 通訊和計算層次多。通訊方式、信息的傳遞形式和各級綜合方法都應該有新的內容。

研究方向

由於各種結構的多感測器系統不斷出現, 使感測器數據處理領域出現了一系列新的研究課題。從大量資料來看, 以下幾個方面的間題基本沒有解決或剛開始研究, 尚未取得實際效果。

實用的多感測器綜合算法

雖然現在已經提出了一些綜合算法,但理論上的結果居多, 能用於實際的算法還不多見, 尤其是分布和分級式多感測器系統的綜合算法。解決該間題可沿兩個方向進行: 一是繼續研究新的實用綜合算法, 二是把已有的理論算法具體化、實際化和工程化。

分布、分層估計問題

分布、分層估計是估計理論的兩個新興分支, 近幾年才剛作為獨立的理論提出。這些理論遠沒有完全形成, 而它們是研究多感測器綜合算法的理論基礎。隨著混合式和多級式系統的出現, 在理論上還將出現混合估計和多級估計。

通訊問題

無論是哪種形式的多感測器系統, 都存在著大量的通訊。那么, 對於一個具體的系統來說, 應該通訊什麼? 怎樣通訊?何時通訊? 這些都是十分複雜的問題, 至今尚未徹底解決。

混合式、多級式系統的綜合

現有的綜合算法對混合式、多級式系統原則上講均不適應, 。因而, 有必要開闢一個新的研究領域, 來解決這類複雜大系統中的多層信息的綜合問題。

非線性綜合

從現有的算法看, 大部分是建立線上性和其它類似的約束基礎上, 對非線性綜合算法的研究還不多。然而, 非線性是普遍存在的, 所以應結合非線性分布、分層估計、非線性濾波研究非線性綜合算法。