基于本體建模和自動推理的自適應傳感器融合系統

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基于本體建模和自動推理的自適應傳感器融合系統

基于本體建模和自動推理提出了一種自適應傳感器融合系統。該系統能夠解決通用的數據融合問題，并通過車輛導航系統對提出的數據融合系統進行驗證。

自適應過程是基于對問題的本體建模（包括傳感器和其它信息），利用融合系統管理算法存儲庫內的算法和數據類型。自動推理模塊集成系統的所有信息并確定如何選擇現有的解決方案，從而產生最優的滿足系統目標的融合輸出。建立一種自適應傳感器融合系統需要解決：①為系統的可行域、約束條件、數據類型、傳感器和可用算法等定義一個形式系統；②為信息以及它們對系統的影響定義一個形式系統。指出本理論是一種描述問題空間和信息的有效工具。現有的數據融合模型包括JDL模型、Boyd控制環模型等?；贘DL模型，該模型將信息融合分為4級：目標優化、定位和識別；態勢評估；威脅評估；過程優化?；诘?級和第2級在低抽象層次對信息進行處理。定義了一個GNSS/INS組合導航系統數據融合系統，對所提出數據融合系統進行試驗。試驗結果表明，文中給出的數據融合系統能考慮信息和算法約束等其它影響因素，并解決了通用的數據融合問題。

Enrique Mart et al.18th International Conference on Information Fusion，Washington-July 06-09，2015.

編譯：王亮