北航多源信息融合2015課件2檢測(cè)融合

第二講檢測(cè)融合萬(wàn)江文本講內(nèi)容1.檢測(cè)融合概述2.分布式檢測(cè)融合系統(tǒng)3.分布式檢測(cè)融合策略2023/2/1多源測(cè)試信息融合21.概述（1）為什么要多傳感器？利用單個(gè)傳感器的檢測(cè)缺乏多源、多維信息的協(xié)同利用、綜合評(píng)價(jià)，不能充分考慮檢測(cè)對(duì)象的系統(tǒng)性和整體性。多傳感器檢測(cè)多信息源融合2023/2/1多源測(cè)試信息融合3檢測(cè)融合估計(jì)融合按融合的目的屬性融合1.概述（2）檢測(cè)融合概念

多傳感器檢測(cè)融合就是將來(lái)自多個(gè)不同傳感器的觀測(cè)數(shù)據(jù)或判決結(jié)果進(jìn)行綜合，從而形成一個(gè)關(guān)于同一環(huán)境或事件的更完全、更準(zhǔn)確的判決。

是信息融合理論中的一個(gè)重要研究?jī)?nèi)容。4多源測(cè)試信息融合2023/2/11.概述（3）檢測(cè)融合的目的:

消除單個(gè)或單類傳感器檢測(cè)的不確定性提高檢測(cè)系統(tǒng)的可靠性改善檢測(cè)性能更實(shí)用5多源測(cè)試信息融合2023/2/11.1檢測(cè)融合系統(tǒng)的分類

多傳感器檢測(cè)融合系統(tǒng)由多個(gè)傳感器及融合中心構(gòu)成。融合系統(tǒng)的融合方式分為集中式和分布式傳感器節(jié)點(diǎn)MCUsensor1sensor2…sensorn能量供給單元6多源測(cè)試信息融合2023/2/11.2集中式檢測(cè)融合系統(tǒng)2023/2/1多源測(cè)試信息融合7

集中式：各傳感器對(duì)同一目標(biāo)或現(xiàn)象進(jìn)行獨(dú)立觀測(cè)，并將觀測(cè)數(shù)據(jù)直接傳送至融合中心。融合中心再借助一定的準(zhǔn)則或算法，對(duì)各傳感器的觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn)、關(guān)聯(lián)、相關(guān)、估計(jì)，給出融合結(jié)果。1.2集中式檢測(cè)融合系統(tǒng)特點(diǎn)優(yōu)點(diǎn)：融合中心數(shù)據(jù)全面最終判決結(jié)果理論置信度高缺點(diǎn)：數(shù)據(jù)量大，通信帶寬要求高信息處理時(shí)間長(zhǎng)融合中心負(fù)荷大2023/2/1多源測(cè)試信息融合81.2分布式檢測(cè)融合系統(tǒng)2023/2/1多源測(cè)試信息融合9分布式：各傳感器首先基于自己的觀測(cè)進(jìn)行判決，然后將判決結(jié)果傳輸?shù)饺诤现行?，融合中心根?jù)所有傳感器的判決進(jìn)行檢驗(yàn)，形成最終判決。1.3分布式檢測(cè)融合系統(tǒng)的特點(diǎn)優(yōu)點(diǎn)：數(shù)據(jù)傳輸量小，通信帶寬要求低分布式計(jì)算，融合效率高融合中心負(fù)荷小缺點(diǎn)：缺乏相互之間的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)損失大2023/2/1多源測(cè)試信息融合10分布式檢測(cè)結(jié)構(gòu)是目前多傳感器檢測(cè)的主要結(jié)構(gòu)模型本講內(nèi)容1.概述2.分布式檢測(cè)融合系統(tǒng)3.分布式檢測(cè)融合策略4.自適應(yīng)決策融合分布式檢測(cè)系統(tǒng)11多源測(cè)試信息融合2023/2/12.1分布式檢測(cè)融合系統(tǒng)分類并行結(jié)構(gòu)分散結(jié)構(gòu)串行結(jié)構(gòu)樹(shù)形結(jié)構(gòu)12多源測(cè)試信息融合2023/2/12.1分布式檢測(cè)融合系統(tǒng)分類（1）2023/2/1多源測(cè)試信息融合13并行結(jié)構(gòu)2.1分布式檢測(cè)融合系統(tǒng)分類（2）2023/2/1多源測(cè)試信息融合14分散式結(jié)構(gòu)2.1分布式檢測(cè)融合系統(tǒng)分類（3）2023/2/1多源測(cè)試信息融合15串行結(jié)構(gòu)2.1分布式檢測(cè)融合系統(tǒng)分類（4）2023/2/1多源測(cè)試信息融合16樹(shù)形結(jié)構(gòu)2.2分布式融合檢測(cè)系統(tǒng)（1）1.假設(shè)檢驗(yàn)問(wèn)題？

給定一組假設(shè)Hi

(i=0,1,…,m-1)，通過(guò)對(duì)已有的數(shù)據(jù)集y進(jìn)行處理，確定當(dāng)前哪一個(gè)假設(shè)Hi成立，從而作出決策Dj對(duì)于只存在兩種假設(shè)(H0,H1)的檢測(cè)問(wèn)題，稱為二元假設(shè)檢驗(yàn)問(wèn)題對(duì)于多假設(shè)問(wèn)題，如何根據(jù)已有數(shù)據(jù)集y得到的最優(yōu)決策結(jié)果Dx，稱為最優(yōu)決策策略問(wèn)題2023/2/1多源測(cè)試信息融合172.2分布式融合檢測(cè)系統(tǒng)（2）例如： 1.雷達(dá)監(jiān)視區(qū)內(nèi)是否存在目標(biāo)？

H0——無(wú)目標(biāo)

H1——有目標(biāo) 2.拋硬幣，哪（正、反）面朝上？

H0——正面

H1——反面18多源測(cè)試信息融合2023/2/12.2分布式融合檢測(cè)系統(tǒng)（3）2.并行分布式檢測(cè)融合系統(tǒng)2023/2/1多源測(cè)試信息融合19

假設(shè)分布式并行檢測(cè)融合系統(tǒng)：由融合中心及N個(gè)傳感器構(gòu)成。每一個(gè)局部傳感器基于自己的觀測(cè)值yi

完成同一個(gè)決策任務(wù)，之后將決策值ui

傳送到融合中心。融合中心的任務(wù)是根據(jù)接收到的局部決策，利用最優(yōu)融合規(guī)則，作出最終決策u0

現(xiàn)象傳感器1傳感器2傳感器n融合中心y1y2…ynu1u2u1unu02.3檢測(cè)融合中的二元假設(shè)檢驗(yàn)問(wèn)題考慮最簡(jiǎn)單的并行分布式二元假設(shè)檢驗(yàn)問(wèn)題：例如，雷達(dá)監(jiān)視區(qū)內(nèi)是否存在目標(biāo)？

解：設(shè)每個(gè)傳感器的決策值ui為二元值，定義如下：

P(H0)=P0

和P(H1)=P1分別為H0和H1出現(xiàn)的先驗(yàn)概率，且P0+P1=1。2023/2/1多源測(cè)試信息融合202.3檢測(cè)融合中的二元假設(shè)檢驗(yàn)問(wèn)題將所有雷達(dá)的判決結(jié)果ui(i=0,1,…,n)輸入融合中心，做出最后判決u0：最終判決結(jié)果有四種可能性：√√××21多源測(cè)試信息融合2023/2/12.3檢測(cè)融合中的二元假設(shè)檢驗(yàn)問(wèn)題2023/2/1多源測(cè)試信息融合22其中：（3）為第一類錯(cuò)誤，稱為虛警，即沒(méi)有目標(biāo)而判決有目標(biāo)；（4）為第二類錯(cuò)誤，稱為漏檢，即有目標(biāo)而判決沒(méi)有目標(biāo)。定義幾個(gè)概率：多傳感器檢測(cè)融合的目的就是盡量降低漏檢率和虛警率。2.4一般二元假設(shè)檢驗(yàn)問(wèn)題描述對(duì)于一般的多源檢測(cè)數(shù)據(jù)融合問(wèn)題，數(shù)據(jù)集y可能是標(biāo)量或多維向量。將數(shù)據(jù)空間劃分為如下兩個(gè)區(qū)域：

R0：接受區(qū)，認(rèn)為假設(shè)H0成立而作出決策D0

R1：拒絕區(qū)，認(rèn)為假設(shè)H1成立而作出決策D1因此所得概率為：2023/2/1多源測(cè)試信息融合232.4一般二元假設(shè)檢驗(yàn)問(wèn)題描述假設(shè)、分別為y關(guān)于和的條件概率密度，則虛警和漏檢概率分別為：2023/2/1多源測(cè)試信息融合243分布式檢測(cè)融合策略

融合中心如何根據(jù)各傳感器的決策值得到最終決策結(jié)果？25多源測(cè)試信息融合2023/2/1常見(jiàn)融合策略1

“與”融合檢測(cè)準(zhǔn)則2

“或”融合檢測(cè)準(zhǔn)則3表決融合檢測(cè)準(zhǔn)則4最大后驗(yàn)概率融合檢測(cè)準(zhǔn)則5

Neyman-Pearson融合檢測(cè)準(zhǔn)則6貝葉斯融合檢測(cè)準(zhǔn)則7最小誤差概率準(zhǔn)則2023/2/1多源測(cè)試信息融合263.1“與”融合檢測(cè)準(zhǔn)則2023/2/1多源測(cè)試信息融合27“與”融合檢測(cè)準(zhǔn)則為：系統(tǒng)的檢測(cè)概率和虛警概率分別為：可大大降低系統(tǒng)的虛警概率，但系統(tǒng)檢測(cè)概率也隨之降低。3.2

“或”融合檢測(cè)準(zhǔn)則2023/2/1多源測(cè)試信息融合28“或”融合檢測(cè)準(zhǔn)則為：系統(tǒng)的檢測(cè)概率和虛警概率分別為：可大大提高系統(tǒng)的檢測(cè)概率，但系統(tǒng)虛警概率也會(huì)隨之提高。3.3表決融合檢驗(yàn)準(zhǔn)則2023/2/1多源測(cè)試信息融合29在具有n個(gè)傳感器的檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)中，設(shè)定一個(gè)閾值k，當(dāng)存在k個(gè)以上的傳感器支持某一假設(shè)時(shí)，則判定該假設(shè)成立。融合準(zhǔn)則如下：其中，。當(dāng)時(shí)，為“與”方法；當(dāng)時(shí)，為“或”方法。3.3表決融合檢驗(yàn)準(zhǔn)則2023/2/1多源測(cè)試信息融合30系統(tǒng)的檢測(cè)概率和虛警概率分別為：該準(zhǔn)則下k的取值很關(guān)鍵，應(yīng)該在滿足一定虛警率的前提下盡可能提高檢測(cè)率，或在兩者之間進(jìn)行權(quán)衡，與實(shí)際要求有關(guān)。3.4最大后驗(yàn)概率融合檢測(cè)準(zhǔn)則（1）2023/2/1多源測(cè)試信息融合31根據(jù)已有數(shù)據(jù)，選擇最有可能產(chǎn)生該數(shù)據(jù)的假設(shè)。令表示在給定全局觀測(cè)u的前提下，為真的概率，則取對(duì)應(yīng)于的一個(gè)假設(shè)。融合規(guī)則為：兩邊取對(duì)數(shù)可得另外一種形式：3.4最大后驗(yàn)概率融合檢測(cè)準(zhǔn)則（2）2023/2/1多源測(cè)試信息融合32應(yīng)用貝葉斯法則：故：從而最大后驗(yàn)概率融合檢測(cè)準(zhǔn)則也可寫(xiě)為：3.4最大后驗(yàn)概率融合檢測(cè)準(zhǔn)則（3）2023/2/1多源測(cè)試信息融合33一般表示為：定義為似然比。、為似然函數(shù)。因此，式也稱為似然比檢驗(yàn)。3.4最大后驗(yàn)概率融合檢測(cè)準(zhǔn)則（4）似然比是假設(shè)檢驗(yàn)理論中的重要概念，最優(yōu)處理器由兩個(gè)基本部分組成，一是似然比計(jì)算裝置，二是門(mén)限裝置。似然比檢驗(yàn)檢測(cè)系統(tǒng)如下圖所示：2023/2/1多源測(cè)試信息融合343.4最大后驗(yàn)概率融合檢測(cè)準(zhǔn)則（5）2023/2/1多源測(cè)試信息融合35以上給出的是最大后驗(yàn)概率準(zhǔn)則的一般原理，下面推導(dǎo)分布式多傳感器檢測(cè)系統(tǒng)中基于最大后驗(yàn)概率準(zhǔn)則的融合檢測(cè)原理。3.4最大后驗(yàn)概率融合檢測(cè)準(zhǔn)則（6）2023/2/1多源測(cè)試信息融合36將以上連乘式轉(zhuǎn)化為連加式，兩邊取對(duì)數(shù)得：由取對(duì)數(shù)后可得：且3.4最大后驗(yàn)概率融合檢測(cè)準(zhǔn)則（7）2023/2/1多源測(cè)試信息融合37由此得到N個(gè)傳感器融合的最大后驗(yàn)概率融合檢測(cè)準(zhǔn)則為：其中：3.5Neyman-Pearson融合檢測(cè)準(zhǔn)則（1）2023/2/1多源測(cè)試信息融合38該融合準(zhǔn)則的基本原則是在假定虛警概率不超過(guò)某個(gè)特定上限的前提下，使檢測(cè)概率最大。即通過(guò)選擇y空間的R1

區(qū)來(lái)解決以下問(wèn)題：Neyman-Pearson引理可精確表達(dá)尋找R1的策略。3.5Neyman-Pearson融合檢測(cè)準(zhǔn)則（2）Neyman-Pearson引理

對(duì)于二元假設(shè)檢驗(yàn)問(wèn)題，兩個(gè)假設(shè)分別為H0和H1，已知其密度P0(y)和P1(y)。那么對(duì)于虛警概率P(D1/H0)

≤

Pf(Pf>0)

，具有最大檢驗(yàn)概率Pd的區(qū)域R1可由似然比檢驗(yàn)得到其中λ0是Pf

的函數(shù)。在非實(shí)際情況下,如果Pf

=

0，那么總是選擇H0，除非當(dāng)P0(y)

=

0時(shí)，才選擇H12023/2/1多源測(cè)試信息融合393.5Neyman-Pearson融合檢測(cè)準(zhǔn)則（3）2023/2/1多源測(cè)試信息融合40

λ0值的確定

對(duì)于給定值Pf，應(yīng)滿足：

顯然，Neyman-Pearson準(zhǔn)則不需要各個(gè)假設(shè)的先驗(yàn)概率。3.6貝葉斯融合檢測(cè)準(zhǔn)則（1）

在最大后驗(yàn)概率融合檢測(cè)準(zhǔn)則中，虛警和漏檢兩類錯(cuò)誤都沒(méi)有特殊加權(quán)，相當(dāng)于假定它們是同等危險(xiǎn)的。

貝葉斯融合檢測(cè)準(zhǔn)則對(duì)每一個(gè)檢測(cè)結(jié)果分配相應(yīng)的代價(jià)值，基于假設(shè)概率得到平均總代價(jià)，檢測(cè)策略是使平均總代價(jià)最小。令Cij

表示當(dāng)假設(shè)Hj成立時(shí)作出決策Di的代價(jià)，假設(shè)錯(cuò)誤決策的代價(jià)大于正確決策的代價(jià)，即滿足：2023/2/1多源測(cè)試信息融合413.6貝葉斯融合檢測(cè)準(zhǔn)則（2）2023/2/1多源測(cè)試信息融合42平均總代價(jià)為：由于且3.6貝葉斯融合檢測(cè)準(zhǔn)則（3）2023/2/1多源測(cè)試信息融合43代入可得平均代價(jià)函數(shù)如下：根據(jù)假設(shè)條件，要使積分值最小，應(yīng)使積分項(xiàng)小于0，即滿足：因此得貝葉斯判決準(zhǔn)則為：3.6貝葉斯融合檢測(cè)準(zhǔn)則（3）關(guān)于門(mén)限的討論按貝葉斯準(zhǔn)則與按最大后驗(yàn)概率準(zhǔn)則得到的檢測(cè)系統(tǒng)只是門(mén)限不同，而當(dāng)代價(jià)的選取滿足C10-C00

=

C01-C11時(shí)，最大后驗(yàn)準(zhǔn)則時(shí)貝葉斯準(zhǔn)則的特例C10-C00大，即虛警引起的損失大，則門(mén)限應(yīng)取大一些，使虛警出現(xiàn)的可能性小一點(diǎn)；反之亦然C01-C11大，即漏警引起的損失大，則門(mén)限應(yīng)取小一些，使漏警出現(xiàn)的可能性小一點(diǎn)；反之亦然2023/2/1多源測(cè)試信息融合443.6貝葉斯融合檢測(cè)準(zhǔn)則2023/2/1多源測(cè)試信息融合45因此，給定n個(gè)傳感器，貝葉斯融合檢測(cè)準(zhǔn)則為：其中：3.6貝葉斯融合檢測(cè)準(zhǔn)則

貝葉斯融合檢測(cè)準(zhǔn)則是多傳感器系統(tǒng)優(yōu)化決策的主流技術(shù)，是發(fā)展最早的