數(shù)字海洋中多渠道不確知性信息軟融合策略研究.pdf

1、實現(xiàn)數(shù)字海洋需要空間上密集分布、時間跨度連續(xù)的各類海洋數(shù)據信息作為支撐。然而，由于海洋本身的廣闊性，決定了信息獲取的難度，致使我們無法獲得海洋上任意點的真實信息；又由于目前我們所擁有的海洋觀測手段的局限性，致使數(shù)字海洋中不同渠道獲取的數(shù)據之間存在著許多的不確知性甚至沖突，這緣于許多因素，例如，測量誤差、間接信息計算偏差等。因此，建設數(shù)字海洋系統(tǒng)將無法回避海洋多源數(shù)據的融合問題，特別是多渠道不確知性信息的融合。本文的重點就是要找到一種新的

2、融合策略以解決這個問題。 盡管海洋領域學者已經開始探討信息融合技術在海洋中的應用，許多文獻也給出過部分成功的應用實例，但總體上仍處于起步階段，僅限于具體算法研究與應用，系統(tǒng)性研究甚少。溯其根源，主要是因為海洋學領域的專業(yè)性成為信息融合學者的門坎兒，而海洋學工作者在信息科學和信息融合技術上的薄弱也限制了該技術在海洋領域的推廣。 為解決數(shù)字海洋中多渠道不確知性信息的融合問題，作者進行了比較系統(tǒng)的研究，并取得如下進展：

3、 首次給出了針對數(shù)字海洋的信息融合層次與方式，提出了數(shù)據層——應用層——服務層——顧問層四層融合模型，對數(shù)字海洋系統(tǒng)融合信息的粒度、特點和方式進行了量化，同時配套給出了各層次相關技術和與之匹配的算法，增強了可操作性。 在信息論的理論框架下給出了基于熵的多渠道信息沖突度的量化以及表述方法，借助于前人的理論和進一步的推證，構建出基于多層、多維理念的多渠道智能數(shù)據處理平臺框架。 著重研究分析了目前求解大面積海域SST(海表面溫

4、度)的兩大經典技術，即數(shù)據同化技術和衛(wèi)星遙感反演技術，對這兩中技術的優(yōu)缺點進行了詳細分析，尤其對其協(xié)同與互補性進行了對照，并給出了二維信息的融合方程。 在此基礎上進行的算法研究，給出了基于證據組合規(guī)則的融合計算方法，嘗試用不確知性信息融合技術解決SST問題。與數(shù)據同化等單一技術相比，經過改進的D-S組合規(guī)則可以較好地的發(fā)現(xiàn)和處理不確知性，適合SST問題特點；可能性計算填補了Bayes理論先/后驗概率法則的盲區(qū)；模糊技術的應用可以

5、對差值分級估計，便于融入經驗數(shù)據。該方法能夠有效地匯總多渠道信息，通過一致性和沖突評價實現(xiàn)多渠道優(yōu)勢互補。從表達方式上，軟融合用估計誤差分級和各級別可能性量化，乃至總體置信度取代簡單的誤差范圍表示法，可以更確切地提供結論的可能性區(qū)域。 為了驗證本文提出的軟融合策略的有效性，在我國東部海域進行了利用遙感反演和數(shù)據同化兩種方法求解SST與利用本文軟融合策略求解SST的結果對照實驗。實驗結果顯示，本文提出的軟融合策略具有以下特點：(1

6、)在遙感反演和數(shù)據同化結果質量較高區(qū)域，融合結果總體精度和信度均有較大提高，精度分布均勻；(2)在遙感反演和數(shù)據同化互補(其中一種方法求解結果質量高)區(qū)域，融合結果始終逼近高質量結果一方；(3)在遙感反演和數(shù)據同化均不擅長性區(qū)域，融合結果能夠從高度不確知性數(shù)據中發(fā)現(xiàn)可信信息，增加參考價值；(4)SST的傳統(tǒng)表示方法靠增大誤差范圍來提高可信性，過于簡單且代價很大，而本文提出的軟融合策略則將誤差范圍進一步分級，并且標識出各誤差級別的可能性，