浅谈多传感器数据融合

摘 要：多传感器数据融合是为了适应现代战争的需求而发展起来的一门新兴的技术，在现实生活中通过使用无人机航拍收集资料进行前线救灾指挥，其发展前景广阔。多传感器数据融合系统在实际战场环境中可将多种不同原理和特点的传感器获得的目标信息进行融合，故可极大地提高对目标准确识别的概率。因此，在现代战争中对多传感器数据融合进行研究有非常重要地意义。

关键词：多传感器 数据融合 军事需求 无人机

中图分类号：TP202 文献标识码：A 文章编号：1007-3973（2013）012-172-02

多传感器数据融合经过20世纪最后20年以及当前正在进行的四次研究热潮，多传感器数据融合技术已经被成功的应用于军事指挥自动化系统、战略预警和防御，战场情报的获取、武器系统的精确制导、无线通讯等众多军事和民用领域。

1 多传感器数据融合内容具有广泛性和多样性

多传感器数据融合在不同的科学技术发展时期具有不同的含义。1991，JDL对这个定义进行了修正：信息融合是一种多层次、多方面的处理过程，主要完成对来自多个信息源的数据或者信息的自动检测、关联、相关、估计和组合等处理。目前，JDL对于多传感器数据融合的最新定义为：信息融合是一个数据或信息综合过程，用于估计或预测实体状态。虽然最新的定义做了较大幅度的精炼，但是其适用范围却更为广泛。

2 多传感器数据融合系统包含的功能模块

（1）传感器系统模块是多传感器数据融合系统的探测装置。它是融合数据的主要来源，可将被控对象的状态进行实时检测，并与其他的数据源一起构成数据融合系统的输入。

（2）数据融合系统模块是将已获得的信息利用传感器系统进行融合处理从而获得被控对象的状态估计和目标属性，并且决策系统提供进一步的数据处理结果。

（3）决策支持系统模块接收数据融合系统处理的结果，以进行二、三级态势和威胁分析。决策支持系统主要有态势、威胁估计和方案选择分析组成。

（4）传感器管理系统模块是将传感器、数据融合、决策支持这三个系统提供的信息，形成多传感器的管理方案，进行传感器资源配置。传感器管理是以满足目标威胁程度优先级排序，被攻击目标与无人机传感器配对，这两种方案为前提的一种传感器资源合理配置方式。

3 国内外研究现状

在现代战争进行目标识别的过程中，由于传感器数量的增多，如何以最合理的方法进行选择对目标进行识别就变成了一个亟待解决的问题。此外，除了单个无人机上不同种类的传感器相互融合，还包括多个无人机之间的传感器的管理情况。

3.1 无人机目标识别中的传感器管理

通过上面的分析可以看出，一方面无人机上搭载着多种传感器用于对目标的识别，另一方面多个无人机需要协同作战发挥最大的效能。不同种类的传感器具有不同的性能和特点，目标识别正是基于这个特性，综合利用多个传感器的性能，一方面通过传感器性能的互补增强整体的识别能力，另一方面通过传感器数量的增加，提高整体的识别能力。此外通过多个同质/异质传感器的应用可以极大的提高系统的抗干扰能力。例如，单个的单色红外传感器无法对导弹的弹头以及红外诱饵弹实施识别，但是如果利用红外/可见光传感器的组合协同工作就可以从数量众多的诱饵中把真实的弹头目标提出出来，从而用于下一步的作战系统。在传感器资源有限的限制下，如何对传感器进行动态的管理，有效的节约传感器资源，充分发挥每种传感器的检测识别性能，使得有限的资源获得最大的收益，就成为了很重要的问题。

3.2 传感器管理的方法

传感器管理的方法主要包括：基于规划论的方法，基于信息论的方法，基于随机集合理论的方法，以及基于专家系统的方法等，所涉及的技术包括决策论、效用论、信息论、规划论，模糊集合论、群论、神经网络、专家系统等。

（1）基于规划论的方法。

基于规划论的方法主要包括线性规划、动态规划和非线性规划等，是解决管理等决策问题的最主要的手段之一。基于规划论的方法实际上就是将这种优化技术与信息论等其他理论相结合来求解对系统中传感器的最优管理决策。

（2）基于信息论的方法。

基于信息论的传感器管理方法是通过信息熵来定量的描述与目标环境作用的不确定性，通过度量信息熵的变化求解信息增量，然后依据信息增量最大等某种具体的判断或优化准则，对传感器的资源进行科学合理的分配。

（3）基于随机集理论的方法。

在进行多传感器多目标系统的资源分配问题的描述和求解中，应用随机集理论的方法也得到了应用，从而使得较为复杂的多传感器多目标系统的资源分配成为可能，但是随之而来的这种方法的复杂度会更高，计算量会更大。

4 无人机多传感器数据融合的军事需求

无人机的多传感器数据融合除了单个无人机上不同种类的传感器相互融合，还包括多个无人机之间的传感器的数据融合的情况。无人机机载多传感器集成是数据融合的一个基础，只有令多个同质或者异质的传感器更有效、合理地集成工作，才有可能使传感器达到最佳组合的效果，使多传感器的数据融合展现出最佳的性能。而无人机系统又由于本身载荷质量、执行任务、飞行续航时间等各种因素的限制，无人机系统对多传感器的融合有着更为迫切的要求。这是因为多无人机协同作战具有下列的军事需求：

4.1 对付时间敏感目标的需要

所谓时间敏感目标即难以探测、识别和跟踪的“瞬间即逝”的目标，对其打击增加了信息流动、决策制定以及武器投送等方面的速度要求。美军在经过海湾战争、科索沃战争、阿富汗战争和伊拉克战争的实践之后认为：制导武器在打击时间敏感目标和瞬时目标的能力方面仍有不足之处。这种时间敏感目标对于空中平台来说，极其难以探测、识别和攻击。比如海湾战争中遇到的出现在伊拉克沙漠废墟中的飞毛腿导弹。这些瞬间即逝的导弹系统可能从其藏身之处跑出来，发射完导弹之后，在战机发现并将其摧毁之前，又迅速躲进另一个隐蔽的地方。美国在战争结束后做了深入总结：飞毛腿导弹由于它的机动性很强，如果我们要准确侦查到位置并击毁它，目前难度是十分大的，并且资源投入也会很多。这就意味着将来，要消灭更先进更精准的导弹，难度会更大。

此外，美军还认识到，对于时间敏感目标来说，从发现目标到作战单元对目标打击的周期还太长，从“传感器到射手”需要半小时甚至几个小时。战场上的战术信息基本上是处于纵向传输的状态，很少形成横向信息共享的局面，从而使得“攻击链”的时间拉长。

由于这些原因，美国国防部意识到需要积极提高探测、识别和打击时间敏感目标的能力，包括分散行动的地面部队和移动式导弹系统。他们认为，四个能力对于打击时间敏感目标来说非常关键，包括：

（1）对于敌人的行动区域进行广域侦察。

（2）在较高的虚警率情况下，自动消除虚假目标。

（3）获取战场中剩余可疑目标的高清图像，传至有权命令对目标进行打击的指挥人员手中。

（4）在目标消逝之前对其进行打击。

4.2 对付时间敏感目标的有效方法

（1）增强战况感知力。

增强战况感知力是有效观察战地情况、提前发现并分析对方动态为 “时间敏感目标”的主要因素。为增强战况感知力，这些年，美军不断研发更多先进功能的传感器。将来战场上使用的传感器具有电视、雷达、摄像机等功能。我们可利用其功能收集信息并进行分析、利用互联网技术，准时为指挥官提供高清地图及可视化的战场环境画面，将对方的举动净收眼底。

（2）缩短攻击链时间。

对时间敏感目标进行攻击的主要因素是：缩短攻击链时间，就是在较短时间里将敌方目标摧毁，让它们的武器不能发挥作用，不要妨碍我方作战。在攻击敌方目标时，必须减少对敌方目标的“搜索、确认、跟踪、任务规划、打击和毁伤评估” 环节。

5 总结

现代战争要求的是对敌方目标实施精确的手术刀式的打击。而对敌方目标的打击的最核心基础就是从海量的信息中提取出需要打击的有价值的目标。而随着现代战争的发展和推进，对敌方目标的识别变得越来越难，各种伪装、隐藏、对抗方式都应用于战争中，一般意义上的通过单一传感器对目标进行识别的手段已经变得不能够满足现代战争的需求，所以对目标进行检测、识别通过多传感器数据融合就变得十分迫切，从而进行多传感器数据融合研究是具有非常重要的意义。

参考文献：

[1] 王卫国.数据融合方法及其应用技术的研究[D].河北理工大学，2005.

[2] 吕漫丽，孙灵芳.多传感器信息融合技术[J].自动化技术与应用，2008（2）.

[3] 王友全.多传感器信息融合技术及其发展趋势[J].电脑知识与技术，2009（34）.