Bibliographie & annexes
Présentation
En anglais
RÉSUMÉ
La fusion des données consiste au développement de procédés de combinaison de données et d’information pour estimer ou prédire des états. L’objectif visé est de réduire l’incertitude sur l’information résultante, cette incertitude pouvant être modélisée par différentes théories. Cet article traite de l’ensemble des fonctions de la chaîne perceptive (détection, identification, estimation, pistage et analyse de la situation). Sont abordés entre autres la prise en compte la fiabilité des sources, la qualité d’une distribution d’événements hypothèses, l’intégration de l’information, ainsi que les opérateurs bayésiens de combinaison.
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Auteur(s)
-
Jean-François GRANDIN : Ingénieur de l’Institut national des télécommunications Expert en traitement d’information Direction technique - Systèmes de guerre électronique Thales Systèmes Aéroportés
INTRODUCTION
La fusion de données consiste essentiellement à confronter et intégrer des informations multiples dans le but de réduire l’incertitude sur l’information résultante. Ce document s’intéresse à l’application de la théorie des probabilités à l’ensemble des fonctions de la chaîne perceptive, à savoir : la détection, l’identification, l’estimation, le pistage et l’analyse de la situation. Dans ce cadre, on explicite comment modéliser et prendre en compte la fiabilité des sources, comment estimer la qualité d’une distribution d’événements hypothèses, comment fusionner en présence de corrélation, comment intégrer l’information experte et l’observation. La fusion, pour être efficace, doit prendre en compte les degrés d’incertitude de l’information entrante : à cette fin, la fusion repose sur une combinaison des éléments d’information pondérée par leurs incertitudes respectives. De plus, pour « combler » l’information manquante, la fusion utilise le raisonnement hypothétique et évalue les diverses options potentielles ; l’inférence bayésienne est construite pour ce type d’évaluation et se prête à des propagations d’hypothèses élaborées (MHT : « multiple hypothesis tracking », réseaux bayésiens) intégrant des connaissances de nature et de niveau hétérogènes.
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Fusion d’information
En anglais
6. Pistage
Le processus de pistage peut être schématisé comme sur la figure 12 :
-
les mesures sont issues de l’extracteur spécifique de chaque capteur ;
-
la corrélation réalise l’association mesure-piste ;
-
la gestion de piste considère alors trois cas :
-
la mesure est associée à une piste existante : entretien de piste,
-
la mesure n’est associable à aucune piste : initialisation d’une nouvelle piste,
-
pour certaines pistes, il n’y a pas de mesure : destruction potentielle de piste ;
-
-
le filtrage réalise l’estimation à l’instant courant k et la prédiction à l’instant k + 1 ;
-
le fenêtrage a pour objectif de réduire le coût de calcul de la corrélation en générant grâce à un mécanisme peu cher la liste des pistes possibles pour la mesure.
6.1 Pistage dans les systèmes centralisés
L’approche consiste à centraliser directement les mesures effectuées par chacun des capteurs et à les traiter globalement par un algorithme de pistage. Le prix de cette approche optimale est une complexité élevée (architecture, débit des liaisons, coût en calcul) ainsi qu’une vulnérabilité en cas de destruction de l’un des capteurs.
HAUT DE PAGE6.1.1 Association mesure-piste « instantanée »
Les approches proposées pour fusionner les mesures de plusieurs capteurs sont issues des travaux réalisés dans le cadre des systèmes de poursuite monocapteur multicible :
-
dans le nearest neighbour (NN), l’association mesure-piste est réalisée à la plus proche piste voisine ;
-
dans le probabilistic data association (PDA) proposé par Bar-Shalom ...
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Pistage
BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - HALL (D.), LLINAS (J.) - Handbook of Multisensor Data Fusion - . CRC Press (2001).
-
(2) - HALL (D.) - Mathematical Techniques in Multisensor Data Fusion - . Artech House, (1992).
-
(3) - WALTZ (E.), LLINAS (J.) - Multisensor Data Fusion - . Artech House (1990).
-
(4) - HARRIS (C.J.) - Application of Artificial Intelligence to Command & Control Systems - . IEE Computing series 13.
-
(5) - YAAKOV BAR-SHALOM - Multitarget-Multisensor Tracking : Advanced Applications - . Artech House (1990).
-
(6) - BAYES (T.) - Essay Toward Solving a Problem in the Doctrine of Changes - . Philosophical Transactions of the Royal Society, London, (1763).
-
...
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