多传感器信息融合技术及在农业工程中的应用前景

时间：2025-05-10

第19卷第3期2003年5月农业工程学报

TransactionsoftheCSAEVol.19　No.3May　2003

李小昱1,王　为1,雷廷武2,沈　逸1

(1.华中农业大学,武汉430070;　2.中国农业大学,北京100083)

摘　要:多传感器信息融合技术是20世纪80年代形成和发展起来的一种自动化信息综合处理技术,具有改善系统性能的巨大潜力。该文介绍了近年来多传感器信息技术在智能检测、智能制造、工业控制、工业机器人、智能交通、遥感以及农业工程等方面的应用研究与进展。特别指出了在农业工程领域中的应用前景广阔,目前可逐步应用于智能检测与控制系统、生产过程监视、精确农业技术、农业资源和农业环境的观测及监控方面,其将为农业生产的信息化和知识化提供技术上的支持。

关键词:多传感器;信息融合;农业工程

中图分类号:TP202　　　　文献标识码:A　　　　文章编号:100226819(2003)0320010204

1　引　言

多传感器的信息融合(InformationFusion)也称数据融合(DataFusion),它是20世纪80年代形成和发展起来的一种自动化信息综合处理技术,是指对来自多个传感器的数据进行多级别、多方面、而产生新的有意义的信息,感器所无法获得的[1]。

,现已是多学科、技术。这一技术正广泛应用于自动目标识别、机器人、遥感、医疗诊断、图像处理、模式识别、气象预报、智能仪表、工业过程控制、工业测量系统等方面,近几年在农业工程领域也有应用。

多传感器信息融合的概念很直观,但实际上真正实现一个多传感器融合系统是较困难的。但由于多传感器融合系统具有改善系统性能的巨大潜力,人们还是投入了大量的精力进行研究[2]。

2　多传感器信息融合的原理与方法

2.1　基本原理与定义

多传感器信息融合的基本原理也就像人脑综合处理信息一样,充分利用多个传感器资源,通过对传感器及其观测信息的合理支配和使用,把多传感器在空间或时间上可冗余或互补信息,依据某种准则来进行组合,以获得被测对象的一致性解释或描述[3,4]。

多传感器信息融合与单传感器信号处理相比[4],单传感器信号处理是对人脑信息处理的一种低水平模仿,

收稿日期:2002208226　修订日期:2002211224

基金项目:国家自然科学基金项目(40171062);中国科学院“引进国外杰出人才”项目(982602);中国科学院水利部西北水土保持研究所黄土高原土壤侵蚀与旱地农业国家重点实验室项目(10501—92);西北农林科技大学科研专项资助项目(0808)

作者简介:李小昱,女,教授,主要从事智能化检测与监控技术、机械设计及理论等方面的教学与研究。武汉市狮子山街特1号　华中农业大学工程技术学院,430070

不能像多传感器信息融合那样有效的利用更多的信息资源,而多传感器信息融合可以更大程度地获得被测目标和环境的信息量。关键在于数据融合所处理,而且可以在不同的:充分利用不同时间与空间的多传感器信息资源,采用计算机技术对按时序获得的多传感器观测信息在一定准则下加以自动分析、综合、支配和使用,获得对被测对象的一致性解释与描述,以完成所需的决策和估计任务,使系统获得比它的各组成部分更优越的性能[4]。2.2　常用信息融合的方法

由于信息融合技术是一门刚刚起步的实践应用技术,目前还没有普遍适用的概念和统一的表达方式,各领域的信息融合方案也是各不相同。目前比较成熟、使用比较广泛的信息融合方法有:

1)统计推理法:通过计算给定值条件下的测量值概率来统计推断应成立的假设,只能对两个假设进行推断,并且要求先验样本分布。

2)Bayes推理:随测量值的到来,不断更新假设的似然函数。可以处理不相关的假设和多条件问题,但它仍要求先验分布,并且无法分配总的非确定性。

3)Dempster2Shafer证据理论:它实际上是Bayes理论的推广,采用概率区间和不确定区间来求取多证据下假设的似然函数,对假设进行推断,由于它视未知命题为“无用”而不分配先验概率,只有到支持该命题的证据到来时才给它分配概率,因而减小了误差。

4)模糊集合理论:Zaden模糊集合理论用广义的集合理论来确定指定集合所具有的隶属关系,并对模糊集合及其元素提供了一个集合代数算法,可用于不确定事件的分析判断。

5)估值理论:能得到噪声状态下的最佳状态估计,如Kalman滤波等,应用于目标对象的定位、跟踪、测向等。

另外还有聚类分析法、参数模板法、物理模型法、熵

[2]

法、品质因素法等。

　第3期李小昱等:多传感器信息融合技术及在农业工程中的应用前景11

近年来,用于多传感器信息融合的计算智能技术主要有:模糊逻辑、神经网络、粗集理论、小波变换和支持向量机等。

综上所述,多传感器信息融合是将来自多传感器或多源的信息和数据模仿专家的综合信息处理能力进行智能化处理,从而得出更为准确可信的结论。任何一个融合算法都包罗不了信息融合的含义,它们只是信息融合过程中的不同数学运算方法,并且正在出现新的有效的方法与研究热点。