摘要：針對(duì)多傳感器融合中傳感器可信度不易確定的問(wèn)題，提出了一種基于層次分析法的傳感器可信度的確定方法。利用傳感器獲得的量測(cè)的相對(duì)可信度，建立各目標(biāo)的多傳感器可信度矩陣，進(jìn)而求得各傳感器綜合可信度。仿真結(jié)果證明該方法的有效性。
關(guān)鍵詞：多傳感器融合；可信度；層次分析法

0 引言
    在現(xiàn)代工程應(yīng)用中，傳感器技術(shù)廣泛應(yīng)用于跟蹤技術(shù)、機(jī)器人技術(shù)、機(jī)電一體化、柔性制造系統(tǒng)等控制技術(shù)。隨著應(yīng)用系統(tǒng)逐漸擴(kuò)大，所需的功能也越來(lái)越復(fù)雜，使用的傳感器種類(lèi)也相應(yīng)增多。單一傳感器檢測(cè)技術(shù)已不能滿足需求，隨之多傳感器融合技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。多傳感器融合技術(shù)就是對(duì)同一檢測(cè)對(duì)象，利用各種傳感器檢測(cè)的信息和不同的處理方法以獲得該對(duì)象的全面監(jiān)測(cè)信息，從而提高檢測(cè)精度和可靠性。在一個(gè)多傳感器融合系統(tǒng)中，如何表示被融合信息的可信度，以及把這些可信度有效地融入系統(tǒng)，是確保系統(tǒng)具有較高的識(shí)別率和容錯(cuò)性的關(guān)鍵。即使識(shí)別率相同的傳感器，如果干擾不同，它提供的信息的可信度也不同，在復(fù)雜背景或強(qiáng)干擾情況下，傳感器可信度對(duì)于系統(tǒng)的有效性和可靠性更加重要。
    本文借鑒層次分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP)中分層的思想，提出了一種確定多個(gè)傳感器可信度的方法，根據(jù)信息的相對(duì)可信度，建立了多傳感器可信度的判斷矩陣，該矩陣的正交特征向量即為對(duì)應(yīng)傳感器的可信度。仿真結(jié)果證明，融合數(shù)據(jù)要優(yōu)于各傳感器的算術(shù)平均值(等可信度融合)。

1 加權(quán)平均的數(shù)據(jù)融合模型
    設(shè)在K時(shí)刻系統(tǒng)有p個(gè)傳感器，q個(gè)目標(biāo)，對(duì)傳感器i，目標(biāo)j測(cè)量值為：mij(i=1，2，…，p；j=1，2，…，q)。按照加權(quán)平均的融合算法確定傳感器i的可信度為ai(i=1，2，…，p)，則目標(biāo)j的融合結(jié)果為：
   
    而ai(i=1，2，…，p)是需要確定的某時(shí)刻系統(tǒng)各傳感器可信度。

2 層次分析法
    T．L．Saaty于70年代提出層次分析法(AHP)，為解決多目標(biāo)決策問(wèn)題提供了很大的方便，在資源分配、企業(yè)管理、經(jīng)濟(jì)分析與計(jì)劃、社會(huì)學(xué)、行為學(xué)中得到了廣泛應(yīng)用。其核心思想：首先，把要解決的問(wèn)題分層系列化，即根據(jù)問(wèn)題的性質(zhì)和要達(dá)到的目標(biāo)，將問(wèn)題分解為不同的組成因素，按照因素之間的相互影響和隸屬關(guān)系將其分層類(lèi)聚組合，形成一個(gè)遞階的、有序的層次結(jié)構(gòu)模型，然后，對(duì)模型中每一層次因素的相對(duì)重要性，依據(jù)人們對(duì)客觀現(xiàn)實(shí)的判斷，給予定量表示，再利用數(shù)學(xué)方法確定每一層次全部因素相對(duì)重要性次序的權(quán)值，最后，通過(guò)綜合計(jì)算各層因素相對(duì)重要性的權(quán)值。
2．1 AHP可信度的確定
    在多傳感器探測(cè)系統(tǒng)中，在某時(shí)刻系統(tǒng)對(duì)傳感器量測(cè)的信任程度，稱(chēng)為該時(shí)刻該傳感器的可信度，針對(duì)系統(tǒng)中的p個(gè)傳感器，q個(gè)目標(biāo)。傳感器對(duì)各目標(biāo)的量測(cè)共有p×q個(gè)。根據(jù)q個(gè)目標(biāo)分為q組，對(duì)于同一目標(biāo)的量測(cè)分在一組。對(duì)于目標(biāo)j，設(shè)各傳感器量測(cè)的平均值：
   
    式中：mij表示第i個(gè)傳感器對(duì)j目標(biāo)的量測(cè)。
    兩個(gè)傳感器s和t對(duì)目標(biāo)量測(cè)可信度的比值定義如式(4)。在已知真實(shí)值時(shí)，可用真值代替平均值。
   
    該矩陣是對(duì)稱(chēng)陣，即，且對(duì)角線元素為1。由式(4)，傳感器量測(cè)距離平均值mj越近，該結(jié)果同其他結(jié)果的可信度比值就會(huì)越高，則判斷矩陣中相應(yīng)元素就會(huì)越大。對(duì)于目標(biāo)j，該傳感器的可信度也將會(huì)越大。判別矩陣求解可信度的步驟為：
    (1)將判斷矩陣Dj的各列作歸一化處理，得到矩陣。其中的元素一般項(xiàng)為：
   
    (2)將列歸一化的判斷矩陣*****按行相加，得到過(guò)渡可信度向量。其元素的一般項(xiàng)為：
   
    (3)將過(guò)渡可信度向量歸一化，得到可信度向量Wj。其中的元素表示第r個(gè)傳感器對(duì)目標(biāo)j的可信度。
   
    對(duì)每一組重復(fù)此過(guò)程，分別建立各目標(biāo)的判斷矩陣(q個(gè))，相應(yīng)得到q個(gè)可信度向量Wj(j=1，2，…，q)。傳感器r(r=1，2，…，p)的綜合可信度為其對(duì)各個(gè)目標(biāo)量測(cè)可信度的平均值。

3 仿真實(shí)例及誤差分析
    為驗(yàn)證該傳感器可信度的有效性，運(yùn)用java語(yǔ)言模擬5個(gè)傳感器對(duì)地面上卡車(chē)的運(yùn)動(dòng)情況的探測(cè)，利用文中算法融合數(shù)據(jù)與等可信度(每個(gè)傳感器賦予相同可信度)的融合結(jié)果進(jìn)行比較，如圖1。

    由圖1看出，本文AHP可信度確定法的融合結(jié)果更為接近目標(biāo)真實(shí)數(shù)據(jù)，優(yōu)于等可信度法的融合結(jié)果。
    分別計(jì)算AHP可信度確定法的融合結(jié)果與真實(shí)數(shù)據(jù)間的均方誤差和平均距離，并與等可信度方法融合結(jié)果進(jìn)行比較如表1：

    由表1可以看出，本文融合數(shù)據(jù)與真實(shí)數(shù)據(jù)間的均方誤差和平均距離比等可信度融合結(jié)果小，驗(yàn)證了改可信度確定方法的有效性。

4 結(jié)論
    本文借鑒層次分析法的思想，通過(guò)信息的相對(duì)可信度建立了傳感器可信度矩陣，進(jìn)而對(duì)所有傳感器按可信度進(jìn)行排序，根據(jù)傳感器的可信度決定參與融合量測(cè)客觀性，通過(guò)對(duì)地面卡車(chē)的融合結(jié)果進(jìn)行分析，驗(yàn)證了該方法的有效性。