[发明专利]用于实时自动化多传感器数据融合和分析的决策支持的便携式设备和方法

说明书

本发明包括一种物理或虚拟的计算、分析、融合以及相关系统，其能够自动地、系统地并且独立地分析机上(上游)或源自飞行器和/或其它固定或移动的单传感器或多传感器平台的所收集传感器数据。所得的数据随着所述数据被从本地和/或远程传感器收集而准实时地在本地、远程地或在地面站经过融合并且呈现。现有系统使用便携式设备或基于云的计算和能力，其设计成减少人类操作员在审查、融合以及分析从情报、监视与侦察(ISR)飞行器或其它固定和移动ISR平台收集的交叉模态传感器数据中的角色，与其相比，本发明改进了检测并减少了错误检测。本发明用硬件和软件取代人类传感器数据分析人员，与目前手动方法相比，具有两个显着的优点。

背景技术

对于需要采用传感器的检测支持系统的应用，只有将来自多个传感器的数据或来自单个传感器的时序测量值组合时，才能满足许多性能要求。组合数据的这一过程被称为传感器相关和融合，或简单地称为数据融合。例如，数据融合可以将来自单个和多个传感器源的信息关联、相关和组合，以确定图像中观察到的元素的细化位置和匹配身份估计。它可以使用先进的数学推理技术来减少从数据推断出的错误匹配，减少对条件的依赖，控制数据中已知或假定的低效率，并且通常形成匹配在复杂环境中从传感器检测到的元素的更可靠的系统。数据融合过程可以不断改进估计和匹配参数，并且可以评估对附加传感器数据的需求。

随着性能要求提高(例如，对更低误报率下更高检测性能的需求)并且目标变得更难以检测(例如，可观察性低)，对于扩展所获得的信息的维度有更大的需求，从而驱动对多个传感器和所述数据的组合的需求。这种扩展传感器数据的时间和空间维度的需求带来至少两个问题：(1)必须整合和协调传感器数据以使整个系统测量过程最大化；以及(2)需要有效并且精确地对来自各种传感器的数据进行相关和融合的过程。如上所述，数据融合是一个多层次、多方面的过程，例如处理来自多个源的数据和信息的注册、检测、关联、相关和组合，以实现改进的状态和身份估计，并且完整并及时评估每个数据集涉及的环境状况(包含目标和机会)。传感器产生各个观察值或测量值(原始数据)，其必须首先放置在适当的上下文中以创建有组织的数据集(信息)，然后进行评估以推断关于信息(知识)中的整体内容的更高层次的含义。

在本发明的一个实例中，数据融合系统组合合成孔径雷达(SAR)和高光谱(HS)数据。SAR和HS传感器产生时间采样数据。处理SAR数据以形成图像，并且处理HS数据以形成多层图像：这些图像均进过注册，然后经过组合以产生图像数据库形式的信息。评估图像数据库以推断与例如植被、人类活动、设施和最终用户期望的目标相关联的政府和商业客户感兴趣的细节。

目前的ISR分析和数据融合过程通常会从多个传感器和源获取信息，以便实现优于仅从单个传感器获得的推断的改进推断。例如，从理论上来说，评估彩色摄像机和雷达系统的输出能比仅使用摄像机的情况提供多两倍的数据、减少不确定性、减少误报，并且提高决策可用的准确信息的总量。

分析和数据融合系统通常使用各种算法和技术来转换传感器数据，以便检测、定位、表征和识别感兴趣的对象和实体，例如地理空间位置、车辆、建筑物、工厂和设备等。这些算法技术包含信号和图像处理、统计估计、模式识别和许多其它技术(见D.L.Hall和R.J.Linn的“数据融合系统的算法选择(Algorithm selection for data fusionsystems)”，1987年三军数据融合专题研讨会论文集，APL约翰霍普金斯大学，Laurel，MD，第1卷，第100-110页，1987年6月)。

如下文所解释，由于分析准实时地发生，因此本发明是对过去的方法和系统的改进，本发明能够使检测到期望结果(例如检测事件或监测数据)的可能性更大，并且允许操作员将注意力集中在数据融合的结果上而非特定传感器上。

发明内容