Bibliographie & annexes
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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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Méthodes d’estimation
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4. Opérateurs bayésiens de combinaison
4.1 Combinaison amont
La fusion amont constitue une limite maximale de performance pour les opérateurs de fusion qui sont présentés dans la suite. On atteint les performances maximales dans la mesure où les hypothèses ou les informations prises en compte dans le modèle sont connues avec certitude.
HAUT DE PAGE4.1.1 Combinaison de signaux pour la détection
La fusion de deux détections est l’exemple le plus élémentaire de fusion de données. On suppose disposer à chaque instant d’une décision de présence d = H 1 ou d’absence d = H 0 d’un objet cible pour chacun des deux détecteurs. On suppose les conditions restrictives de coût uniforme des erreurs, d’équiprobabilités a priori des hypothèses.
-
Signaux corrélés : lorsque les signaux x et y de chaque détecteur sont corrélés, il est nécessaire de connaître les densités conjointes :
p(x, y/H0) et p(x, y/H1)La règle de décision bayésienne conduit alors à choisir pour solution l’hypothèse correspondant au maximum des deux densités conjointes.
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BIBLIOGRAPHIE
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(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).
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(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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