掌握多传感器数据融合：原理、方法与优势

本章节主要讨论的是传感器原理与检测技术中的关键课题——第17章多传感器数据融合。数据融合是一种先进的信息处理技术，它涉及将来自多个独立传感器的观测数据整合，以提供关于被测对象更准确、全面的描述和决策支持。这一章旨在帮助学习者理解和掌握以下几个核心知识点： 1. **数据融合目的与定义**： - 数据融合的主要目的是通过结合多个传感器的数据，提高系统的性能，弥补单个传感器的局限性，构建高性能智能化系统。其定义强调了对多传感器信息资源的充分利用，采用计算机技术对观测数据进行自动化分析和综合，以实现一致性解释和更优决策。 2. **数据融合特性**： - 数据融合具有时空特性，意味着它考虑了数据的采集时间与空间分布。 - 系统性体现在融合过程中的全局视角，而非仅仅处理单个传感器的数据。 3. **数据融合优点**： - 准确性和全面性：通过整合多个传感器的数据，减少错误并提供更完整的信息。 - 冗余性和容错性：冗余传感器可以提高系统的鲁棒性，即使某个传感器失效，也能保持功能。 - 补偿性：不同的传感器可能提供互补的信息，增强系统性能。 - 可靠性和实时性：提高数据处理的稳定性和响应速度。 - 经济性：通过共享资源和优化使用，降低整体成本。 4. **数据融合基本原理**： - 数据融合分为三个层次：原始层（数据层）、特征层和决策层，每个层次在信息量、信息损失、容错性、抗干扰性和对传感器依赖性等方面有不同的表现。 - 融合方法包括随机类方法和人工智能类方法，难度和易用性各不相同，预处理工作在不同层次也有差异。 5. **融合方法与层次性能比较**： - 不同层次在处理信息、损失控制、容错能力和抗干扰性等方面存在差异，原始层对传感器依赖性强，而决策层则最不易受干扰，但信息损失也较大。 通过对这些知识点的学习，学生将能理解数据融合的核心概念、掌握基本原理，并了解如何运用各种方法来构建和优化数据融合系统，以及其在实际应用中的优势和挑战。