概要

マルチセンサーデータフュージョンテクノロジーは 1980 年代に形成され、研究のホットスポットとなっています。一般的な信号処理とは異なり、また単一または複数のセンサーの監視や計測とも異なり、複数のセンサーの計測結果に基づいた、より高度な総合的な意思決定プロセスです。異なる場所に分散された同種または異種の複数のセンサーから提供されるローカルデータリソースを包括的に分析し、複数のセンサー情報間に存在する可能性のある冗長性や矛盾を排除し、相互に補完し、不確実性を低減し、測定対象の一貫性記述を取得します。システムの意思決定、計画、および対応の迅速性と正確性を向上させ、システムがより十分な情報を取得して、専門家による診断とパターン認識の次のステップを実行できるようにします。マルチソースデータの融合とは、より包括的で正確かつ信頼性の高い情報を取得するために、さまざまなセンサー、デバイス、またはアルゴリズムからのさまざまなデータを統合および融合することを指します。

マルチソースデータ融合は現代の情報処理において重要な役割を果たしており、インテリジェント交通、スマートシティ、軍事作戦、医療診断などのさまざまな分野で広く使用されています。この文書では、マルチソースデータ融合の関連技術と手法をレビューし、その利点、欠点、および応用分野を体系的に分析します。マルチソースデータ融合テクノロジーには、主にセンサーレベル、機能レベル、意思決定レベルの 3 つのレベルが含まれます。センサーレベルとは、さまざまなセンサーからの生データの統合と融合を指し、このレベルで使用される手法には、加重平均法、可変重み法、モデル予測、ファジィ推論などが含まれます。特徴レベルとは、さまざまなセンサーからのデータの特徴抽出と記述、および抽出された特徴の融合を指し、一般的に使用される手法には、主成分分析 (PCA)、独立成分分析 (ICA)、ウェーブレット変換、ニューラルネットワークなどが含まれます。意思決定レベルとは、意思決定戦略の処理とさまざまなセンサーからのデータの統合を指し、使用される主な手法には、ベイズ理論、デンプスター・シェーファー証拠理論、ファジィ論理などが含まれます。

マルチソースデータ融合の利点

(1) データの信頼性と精度を向上させる。マルチソースデータフュージョンでは、複数の種類の情報を同時に処理し、より現実の状況に近い結果を生成できます。
(2) データの誤りや抜けが減少します。マルチソースデータフュージョンにより、データを分析および確認し、データ内のエラーや欠落を見つけて削減できます。
(3) コストと時間を節約できます。マルチソースデータフュージョンでは、複数のデータを同時に処理できるため、データ処理にかかるコストと時間が削減されます。
(4) システムの拡張性と信頼性を向上します。マルチソースデータフュージョンにより、あらゆる種類のデータが統合され、アルゴリズムの精度と信頼性が保証されます。

マルチソースデータ融合には欠点もあります

（１）処理の流れが複雑である。マルチソースデータの融合には複数の分野の知識が必要であり、融合プロセスは比較的複雑です。
(2) より多くのコンピューティングリソースが必要です。データ融合のプロセスでは、大量の計算リソースが必要となり、複雑なアルゴリズムが使用されるため、処理速度が比較的遅くなります。
(3) データの不整合や標準外の問題に直面する必要がある。マルチソースデータフュージョンでデータの不整合や、データの欠落やデータの歪みなどの非標準的な問題に直面した場合、効果的なデータのクリーニングと処理が必要になります。

マルチソースデータ融合の応用

さまざまなアプリケーション分野で、マルチソースデータの融合が広く使用されています。例えば、高度交通分野では、車載機器、交通監視、ナビゲーションシステムなどでマルチソースデータ融合が広く利用されており、医療分野では、医療診断でマルチソースデータ融合が利用されている。、治療計画の策定など。さらに、マルチソースデータの融合は、軍事作戦、スマートシティ、災害管理などの分野でも広く使用されています。

マルチソースデータフュージョンは、さまざまなセンサーからの情報を組み合わせて状況を認識する能力を高める重要なデータ処理方法です。将来の開発では、さまざまなアプリケーション分野やさまざまなレベルのデータに対してマルチソースデータ融合を実行し、マルチソースデータ融合技術と方法を継続的に最適化および改善し、データ融合の効率と精度を向上させる必要があります。

一般的なマルチセンサー情報融合手法

(1) ベイズ定理に基づく情報融合手法。通常はベイズ理論に基づいており、さまざまなセンサーからの情報をベイズの公式によって融合します。
(2) カルマンフィルターに基づく情報融合手法。通常、さまざまなセンサーからの情報を状態推定問題としてモデル化し、拡張カルマンフィルター (EKF) やアンセンテッドカルマンフィルター (UKF) などの方法で融合を実行します。
(3) モデルベースの情報融合手法。モデルを使用してセンサーの応答を記述し、パラメーターフィッティング手法を使用してそれをグローバルモデルに融合します。
(4) 決定理論に基づく情報融合手法。決定理論を使用して異なるセンサーからの情報を処理し、最適な決定ルールを使用することで精度を向上させることができます。
(5) 類似したセンサー測定値を見つけてそれらを地球規模の状態を表す単一のデータに要約することによって情報を組み合わせる、クラスタリングベースの情報融合手法。
(6) ニューラルネットワーク技術を使用したニューラルネットワークに基づく情報融合方法は、さまざまなセンサーの情報を処理し、最終結果の精度を向上させることができます。

各方法の長所と短所、適用可能なシナリオ、具体的な方法の選択は実際の状況に応じて評価する必要があります。

(1) ベイズの定理に基づく情報融合手法
代表的な特徴：確率論とベイズの公式に基づいて情報融合を実現します。
利点: 離散データ、連続データ、混合データなど、さまざまなタイプのセンサーデータに対して良好な統一性が提供され、さまざまな信号融合シナリオに適用できます。
短所: 厳密な事前確率を求める必要があり、適切な事前確率を求めることが難しく、フュージョン結果にばらつきが生じる可能性があります。
適用可能なシナリオ: 位置、姿勢、速度、方向などの複数のセンサーの低次元データや、複数のセンサー情報の融合に適しています。

(2) カルマンフィルターに基づく情報融合手法
代表的な特徴: ベイジアンフィルター理論に基づき、状態空間を再帰的に推定することで多次元データ融合を実現します。
利点: アルゴリズムが単純で、計算速度が速く、不正確な短期測定の問題に対して優れた推定性能を備え、一定のロバスト性を備えています。
短所: これは線形システムにのみ適しており、システムはガウスホワイトノイズモデルなどの厳しい仮定を満たす必要があり、非線形および非ガウスモデルを含むシステムには適していません。
適用可能なシナリオ: マルチセンサーデータ間に強い相関関係がある、位置、高さ、速度などの比較的単一の物理量に適しています。状態の変化をリアルタイムに反映する必要があるシナリオに適用できます。

(3) モデルベースの情報融合手法
代表的な特徴: センサーデータとモデルデータを使用して拡張状態ベクトルを形成し、最小二乗法を使用してモデルパラメータを解決してデータ融合を実現します。
利点: 可視光画像、赤外線画像、レーダーデータなど、さまざまな種類のセンサーデータへの適応性が高く、マルチセンサーデータの正確な融合を実現できます。
短所: 正確な物理モデルが必要なため、制限が比較的大きくなります。
適用可能なシナリオ: ロボットアームやドローンなどの物理システムの位置や角度データなど、物理システムのデータ融合に適しています。

(4) 意思決定理論に基づく情報融合手法代表
的な特徴：マルチセンサーデータを異なる意思決定の選択肢として考慮し、異なる意思決定の利得を評価することで最終的に最適な意思決定を選択する。
利点: 特定のターゲットや環境に合わせて処理でき、従来のアルゴリズムと組み合わせてフュージョン結果の精度を向上させることができます。
短所: センサー自体の誤差に非常に敏感であり、同時に適切な利益関数を選択することが困難です。
適用可能なシナリオ: さまざまなセンサーデータに対して複雑な決定を下す必要があり、最適な決定が選択される状況に適しています。

(5) クラスタベースの情報融合手法
代表的な特徴：異なるセンサからのデータをクラスタ化し、同じカテゴリ内のデータを統合することで情報融合を行う。
利点: 異なるセンサーからのデータを適応的にグループ化でき、マルチソースデータ分析シナリオに適しており、異種データの融合を処理できます。
短所: 大量のデータと大きな密度変化を含むデータセットの場合、クラスタリング効果は理想的ではない可能性があります。
適用可能なシナリオ: DNA 信号処理、バイオインフォマティクス、その他の分野など、サンプルが比較的十分であり、センサーの相関が強くない状況に適しています。

(6) ニューラルネットワークによる情報融合手法
代表的な特徴：複数のセンサーデータを入力ベクトルに結合し、ニューラルネットワークの学習により融合結果を得る。
利点：センサー間の相関関係を適応的に学習でき、同時に優れたニューラルネットワークとアルゴリズムモデルのため、精度が高い。
短所: トレーニングに十分なデータが必要であり、モデルのロバスト性が低く、一度逸脱すると融合結果に大きな影響を与えます。
適用シナリオ：画像と音声の共同処理、センサーネットワークのデータ融合など、マルチモーダルデータの融合問題に適しています。

マルチセンサーデータ融合技術