多传感器信息融合及其运用

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　　摘 要：信息融合是多传感器应用革新的主要方向。本文在了解当前社会经济发展特点的基础上，明确了多传感器的特点，通过深层探索多传感器信息融合的内容和类型，并提出现阶段多传感器信息融合的具体应用，以此为保障社会安全和提高人们的生活质量奠定基础。
　　关键词：多传感器;信息;融合;军事防御
　　了解实践发展情况可知，多传感器信息融合技术最早出现在二十世纪，其主要是在某种准则的引导下，通过引用计算机技术对传感器或多元数据信息实施自主研究与整合，以此完成预期提出的决策与估计中的信息处理过程。在这一背景下，多传感器信息融合技术不仅方便了人们的日常生活与工作，还为我国现代化经济发展奠定了基础。因此，下面对多传感器信息融合及其运用进行研究。
　　1 多传感器信息融合的内容
　　从本质上讲，多传感器融合并不是单一的“加法”，而是分为以下五方面：其一，融合结构。其是指怎样为多传感器融合提出一个适宜的信息处理形式，最常应用的有面向对象设计、神经网络等;其二，控制结构。其是指怎样管控多传感器的融合过程。一般情况下要在了解不同应用状态的基础上，选择自适应、分布式黑板等方法;其三，选择传感器作为多传感器融合的重点工作，不仅可以为多传感器系统的运行奠定基础，而且可以保障实践工作效率，通常可以通过实时选择法与预选法进行操作;其四，通过引用世界模型来储备与推理已经获取的传感信息。一般会先将不同传感器的数据整合为一体，用于高层表示形式，而后融入到世界模型中;其五，融合方法是指计算数据融合的方法，最常引用的有卡尔曼滤波、加权平均等。[1]
　　2 多传感器信息融合的类型
　　2.1 像素層融合
　　这种类型属于最低层次的融合，主要是通过收集传感器的原始信息层次加以融合，此时对并没有经过处理或经过简单处理的信息进行整合研究，可以保持更多的战场信息，但也会消耗大量时间进行处理，整体实时性极差。
　　2.2 特征层融合
　　这种类型融合的是中间层，但却具备数据层和决策层的优势，因此可以对从传感器原始信息中获取的特征信息加以研究与分析，换句话说每种传感器从观测数据中获取具备代表性的特征，可以整合为单一的特征向量，最终再结合模式识别进行管理。了解实践案例分析，这种方法对通信宽带的要求很低，但会因为数据遗失降低相应的准确性。
　　2.3 决策层融合
　　这种类型是指每个传感器在识别目标后，整合多个传感器的识别结果。这项工作是在高层次上实施的，最终结果可以为指挥控制决策奠定基础。整合实践案例分析可知，决策层融合具备灵活性强、通信宽带要求低、抗干扰能力强等优势。
　　3 多传感器融合应用分析
　　现阶段，在计算机、电子及集成电路等技术持续革新的背景下，多传感器信息融合技术已经成为新时代发展关注的焦点内容，并在各个领域中得到了合理引用。下面对其进行深入分析：
　　3.1 军事防御系统
　　对军事而言，多传感器信息融合的应用历史非常久远，不管是国内还是国外针对这项技术的研究探索都投入了大量的资金与人力，当前美、法等国家都已经构建了上百个以数据融合为核心技术的军事防御系统。例如，美国提出的空军指挥员自动情报保障系统、全源信息分析系统等。而随着我国科技技术和社会经济的不断发展，当前针对空—空防御、海上监视及地—空防御为一体化的战略防御系统研究工作也在稳步进行，并将信息融合看成是国防科技革新的主要方向。[2]
　　3.2 医疗技术
　　对医疗工作而言，多传感器信息融合技术的引用，不仅可以提高人体结构研究工作水平，还可以为多种疾病的诊断提供有效依据。例如，癌症在十年前属于绝症，但在现如今的社会环境中，受超声波图像、医学造影技术等多类数据融合的引导下，医生可以更快辨别癌变组织，并提出科学的诊断。
　　3.3 监测地球环境
　　在地球环境监测工作中引用多传感器信息融合技术，不但可以帮助工作人员完善了解各个区域的地形地貌，而且有助于判断其蕴含的矿产资源、气候变化等信息，以此为资源管控、大气污染等工作提供有效依据，进而实现和谐发展社会环境的目标。
　　3.4 无人驾驶
　　在社会经济持续发展的背景下，多传感器信息融合技术开始落实到与民生有关的领域当中，并获取了一定成绩。以无人汽车为例，在研发初期很多人都针对其具备的安全性能提出了疑问，但通过实践案例证明，在整合多传感器信息融合技术下，引用控制系统就可以完成对汽车的无人操控。系统通过应用数字地图、定位系统等功能，可以实时控制汽车的运行方向，并自主检测地面地段的形状，了解汽车运行周边是否存在障碍物，以此保障无人驾驶的汽车具备安全性和有效性。
　　3.5 机器人研究
　　了解多传感器信息融合技术可知，其作为当前科研专家关注的焦点，在整合人工智能、控制理念等内容的基础上，为机器人在多种环境下的工作提供了有效的技术解决方案。随着二十世纪五十年代末期世界上第一台机器人的诞生，各个国家有关机器人技术的研究越来越深入，直到现如今已经成为整合多类学科的综合性尖端科学。其中，传感器作为机器人研究的重点，为了获取更智能、更优越的机器人，并引导它们在非结构化的环境中自主工作，专家在研究机器人传感器类型的同时，也开始整合引用多种传感器获取的信息数据。而多传感器信息融合通过整合多个传感器中的感知数据，可以获取更为完善、有效而准确的信息，这样不但可以控制收获信息消耗的成本，而且能保障获取信息的完善性和有效性。
　　4 结语
　　综上所述，多传感器信息融合技术在发展应用中，虽然获取了优异成绩，但也展现出了一定缺陷，这就需要有关专家在整合以往探究经验的基础上，加大对多传感器信息融合的研发和改良，以此为我国更多行业和领域的革新发展奠定基础。
　　参考文献：
　　[1]王立玲，梁亮，马东，王洪瑞，刘秀玲.基于多传感器信息融合的双足机器人自主定位[J].中国惯性技术学报，2018，26（05）：629-634.
　　[2]廖文恺.煤矿安全中多传感器模糊信息融合的应用[J].低碳世界，2018（10）：30-31.
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