Bibliographie & annexes
Présentation
English
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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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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Opérateurs bayésiens de combinaison
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3. Règles de combinaison
La combinaison est l’opérateur fondamental de la fusion de données. Elle permet d’obtenir une information plus complète et de meilleure qualité que l’information délivrée par chaque capteur.
Isabelle Bloch présente une taxonomie des différents opérateurs possibles. On distingue :
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les opérateurs conjonctifs qui sont utilisés quand les informations provenant des différentes sources d’information sont concordantes, c’est-à-dire sans conflit. On accorde alors la masse de croyance à l’intersection des hypothèses. Ce faisant, on élimine les informations affirmées par une source et totalement rejetées par l’autre ;
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les opérateurs disjonctifs qui sont utilisés quand une discordance importante est mise en évidence. Si, malgré cette discordance, on décide d’associer les données, on accorde alors la masse de croyance à la réunion des hypothèses en présence.
-
On peut citer les opérateurs conjonctifs suivants :
-
produit probabiliste : P F (A Ç B) = P S 1(A) · P S 2(B)
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minimun possibiliste : Π F (A Ç B) = min [Π S 1(A), Π S 2(B)]
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combinaison de Dempster-Shafer :
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Règles de combinaison
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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