第二講檢測融合萬江文本講內(nèi)容1.檢測融合概述2.分布式檢測融合系統(tǒng)3.分布式檢測融合策略2023/2/1多源測試信息融合21.概述（1）為什么要多傳感器？利用單個傳感器的檢測缺乏多源、多維信息的協(xié)同利用、綜合評價，不能充分考慮檢測對象的系統(tǒng)性和整體性。多傳感器檢測多信息源融合2023/2/1多源測試信息融合3檢測融合估計融合按融合的目的屬性融合1.概述（2）檢測融合概念

多傳感器檢測融合就是將來自多個不同傳感器的觀測數(shù)據(jù)或判決結(jié)果進(jìn)行綜合，從而形成一個關(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重要研究內(nèi)容。4多源測試信息融合2023/2/11.概述（3）檢測融合的目的:

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

多傳感器檢測融合系統(tǒng)由多個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MCUsensor1sensor2…sensorn能量供給單元6多源測試信息融合2023/2/11.2集中式檢測融合系統(tǒng)2023/2/1多源測試信息融合7

集中式：各傳感器對同一目標(biāo)或現(xiàn)象進(jìn)行獨立觀測，并將觀測數(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，對各傳感器的觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn)、關(guān)聯(lián)、相關(guān)、估計，給出融合結(jié)果。1.2集中式檢測融合系統(tǒng)特點優(yōu)點：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：數(shù)據(jù)量大，通信帶寬要求高信息處理時間長融合中心負(fù)荷大2023/2/1多源測試信息融合81.2分布式檢測融合系統(tǒng)2023/2/1多源測試信息融合9分布式：各傳感器首先基于自己的觀測進(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，形成最終判決。1.3分布式檢測融合系統(tǒng)的特點優(yōu)點：數(shù)據(jù)傳輸量小，通信帶寬要求低分布式計算，融合效率高融合中心負(fù)荷小缺點：缺乏相互之間的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)損失大2023/2/1多源測試信息融合10分布式檢測結(jié)構(gòu)是目前多傳感器檢測的主要結(jié)構(gòu)模型本講內(nèi)容1.概述2.分布式檢測融合系統(tǒng)3.分布式檢測融合策略4.自適應(yīng)決策融合分布式檢測系統(tǒng)11多源測試信息融合2023/2/12.1分布式檢測融合系統(tǒng)分類并行結(jié)構(gòu)分散結(jié)構(gòu)串行結(jié)構(gòu)樹形結(jié)構(gòu)12多源測試信息融合2023/2/12.1分布式檢測融合系統(tǒng)分類（1）2023/2/1多源測試信息融合13并行結(jié)構(gòu)2.1分布式檢測融合系統(tǒng)分類（2）2023/2/1多源測試信息融合14分散式結(jié)構(gòu)2.1分布式檢測融合系統(tǒng)分類（3）2023/2/1多源測試信息融合15串行結(jié)構(gòu)2.1分布式檢測融合系統(tǒng)分類（4）2023/2/1多源測試信息融合16樹形結(jié)構(gòu)2.2分布式融合檢測系統(tǒng)（1）1.假設(shè)檢驗問題？

給定一組假設(shè)Hi

(i=0,1,…,m-1)，通過對已有的數(shù)據(jù)集y進(jìn)行處理，確定當(dāng)前哪一個假設(shè)Hi成立，從而作出決策Dj對于只存在兩種假設(shè)(H0,H1)的檢測問題，稱為二元假設(shè)檢驗問題對于多假設(shè)問題，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)決策策略問題2023/2/1多源測試信息融合172.2分布式融合檢測系統(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多源測試信息融合2023/2/12.2分布式融合檢測系統(tǒng)（3）2.并行分布式檢測融合系統(tǒng)2023/2/1多源測試信息融合19

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

完成同一個決策任務(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檢測融合中的二元假設(shè)檢驗問題考慮最簡單的并行分布式二元假設(shè)檢驗問題：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)的先驗概率，且P0+P1=1。2023/2/1多源測試信息融合202.3檢測融合中的二元假設(shè)檢驗問題將所有雷達(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多源測試信息融合2023/2/12.3檢測融合中的二元假設(shè)檢驗問題2023/2/1多源測試信息融合22其中：（3）為第一類錯誤，稱為虛警，即沒有目標(biāo)而判決有目標(biāo)；（4）為第二類錯誤，稱為漏檢，即有目標(biāo)而判決沒有目標(biāo)。定義幾個概率：多傳感器檢測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)檢驗問題描述對于一般的多源檢測數(shù)據(jù)融合問題，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多源測試信息融合232.4一般二元假設(shè)檢驗問題描述假設(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多源測試信息融合243分布式檢測融合策略

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多源測試信息融合2023/2/1常見融合策略1

“與”融合檢測準(zhǔn)則2

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

Neyman-Pearson融合檢測準(zhǔn)則6貝葉斯融合檢測準(zhǔn)則7最小誤差概率準(zhǔn)則2023/2/1多源測試信息融合263.1“與”融合檢測準(zhǔn)則2023/2/1多源測試信息融合27“與”融合檢測準(zhǔn)則為：系統(tǒng)的檢測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)檢測概率也隨之降低。3.2

“或”融合檢測準(zhǔn)則2023/2/1多源測試信息融合28“或”融合檢測準(zhǔn)則為：系統(tǒng)的檢測概率和虛警概率分別為：可大大提高系統(tǒng)的檢測概率，但系統(tǒng)虛警概率也會隨之提高。3.3表決融合檢驗準(zhǔn)則2023/2/1多源測試信息融合29在具有n個傳感器的檢測網(wǎng)絡(luò)中，設(shè)定一個閾值k，當(dāng)存在k個以上的傳感器支持某一假設(shè)時，則判定該假設(shè)成立。融合準(zhǔn)則如下：其中，。當(dāng)時，為“與”方法；當(dāng)時，為“或”方法。3.3表決融合檢驗準(zhǔn)則2023/2/1多源測試信息融合30系統(tǒng)的檢測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率，或在兩者之間進(jìn)行權(quán)衡，與實際要求有關(guān)。3.4最大后驗概率融合檢測準(zhǔn)則（1）2023/2/1多源測試信息融合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u的前提下，為真的概率，則取對應(yīng)于的一個假設(shè)。融合規(guī)則為：兩邊取對數(shù)可得另外一種形式：3.4最大后驗概率融合檢測準(zhǔn)則（2）2023/2/1多源測試信息融合32應(yīng)用貝葉斯法則：故：從而最大后驗概率融合檢測準(zhǔn)則也可寫為：3.4最大后驗概率融合檢測準(zhǔn)則（3）2023/2/1多源測試信息融合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。3.4最大后驗概率融合檢測準(zhǔn)則（4）似然比是假設(shè)檢驗理論中的重要概念，最優(yōu)處理器由兩個基本部分組成，一是似然比計算裝置，二是門限裝置。似然比檢驗檢測系統(tǒng)如下圖所示：2023/2/1多源測試信息融合343.4最大后驗概率融合檢測準(zhǔn)則（5）2023/2/1多源測試信息融合35以上給出的是最大后驗概率準(zhǔn)則的一般原理，下面推導(dǎo)分布式多傳感器檢測系統(tǒng)中基于最大后驗概率準(zhǔn)則的融合檢測原理。3.4最大后驗概率融合檢測準(zhǔn)則（6）2023/2/1多源測試信息融合36將以上連乘式轉(zhuǎn)化為連加式，兩邊取對數(shù)得：由取對數(shù)后可得：且3.4最大后驗概率融合檢測準(zhǔn)則（7）2023/2/1多源測試信息融合37由此得到N個傳感器融合的最大后驗概率融合檢測準(zhǔn)則為：其中：3.5Neyman-Pearson融合檢測準(zhǔn)則（1）2023/2/1多源測試信息融合38該融合準(zhǔn)則的基本原則是在假定虛警概率不超過某個特定上限的前提下，使檢測概率最大。即通過選擇y空間的R1

區(qū)來解決以下問題：Neyman-Pearson引理可精確表達(dá)尋找R1的策略。3.5Neyman-Pearson融合檢測準(zhǔn)則（2）Neyman-Pearson引理

對于二元假設(shè)檢驗問題，兩個假設(shè)分別為H0和H1，已知其密度P0(y)和P1(y)。那么對于虛警概率P(D1/H0)

≤

Pf(Pf>0)

，具有最大檢驗概率Pd的區(qū)域R1可由似然比檢驗得到其中λ0是Pf

的函數(shù)。在非實際情況下,如果Pf

=

0，那么總是選擇H0，除非當(dāng)P0(y)

=

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

λ0值的確定

對于給定值Pf，應(yīng)滿足：

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

在最大后驗概率融合檢測準(zhǔn)則中，虛警和漏檢兩類錯誤都沒有特殊加權(quán)，相當(dāng)于假定它們是同等危險的。

貝葉斯融合檢測準(zhǔn)則對每一個檢測結(jié)果分配相應(yīng)的代價值，基于假設(shè)概率得到平均總代價，檢測策略是使平均總代價最小。令Cij

表示當(dāng)假設(shè)Hj成立時作出決策Di的代價，假設(shè)錯誤決策的代價大于正確決策的代價，即滿足：2023/2/1多源測試信息融合413.6貝葉斯融合檢測準(zhǔn)則（2）2023/2/1多源測試信息融合42平均總代價為：由于且3.6貝葉斯融合檢測準(zhǔn)則（3）2023/2/1多源測試信息融合43代入可得平均代價函數(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貝葉斯融合檢測準(zhǔn)則（3）關(guān)于門限的討論按貝葉斯準(zhǔn)則與按最大后驗概率準(zhǔn)則得到的檢測系統(tǒng)只是門限不同，而當(dāng)代價的選取滿足C10-C00

=

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

貝葉斯融合檢測準(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