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(shí)現(xiàn)數(shù)字海洋需要空間上密集分布、時(shí)間跨度連續(xù)的各類(lèi)海洋數(shù)據(jù)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(wú)法獲得海洋上任意點(diǎn)的真實(shí)信息；又由于目前我們所擁有的海洋觀測(cè)手段的局限性，致使數(shù)字海洋中不同渠道獲取的數(shù)據(jù)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(cè)量誤差、間接信息計(jì)算偏差等。因此，建設(shè)數(shù)字海洋系統(tǒng)將無(wú)法回避海洋多源數(shù)據(jù)的融合問(wèn)題，特別是多渠道不確知性信息的融合。本文的重點(diǎn)就是要找到一種新的

2、融合策略以解決這個(gè)問(wèn)題。 盡管海洋領(lǐng)域?qū)W者已經(jīng)開(kāi)始探討信息融合技術(shù)在海洋中的應(yīng)用，許多文獻(xiàn)也給出過(guò)部分成功的應(yīng)用實(shí)例，但總體上仍處于起步階段，僅限于具體算法研究與應(yīng)用，系統(tǒng)性研究甚少。溯其根源，主要是因?yàn)楹Ｑ髮W(xué)領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)性成為信息融合學(xué)者的門(mén)坎兒，而海洋學(xué)工作者在信息科學(xué)和信息融合技術(shù)上的薄弱也限制了該技術(shù)在海洋領(lǐng)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(wèn)題，作者進(jìn)行了比較系統(tǒng)的研究，并取得如下進(jìn)展：

3、 首次給出了針對(duì)數(shù)字海洋的信息融合層次與方式，提出了數(shù)據(jù)層——應(yīng)用層——服務(wù)層——顧問(wèn)層四層融合模型，對(duì)數(shù)字海洋系統(tǒng)融合信息的粒度、特點(diǎn)和方式進(jìn)行了量化，同時(shí)配套給出了各層次相關(guān)技術(shù)和與之匹配的算法，增強(qiáng)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(jìn)一步的推證，構(gòu)建出基于多層、多維理念的多渠道智能數(shù)據(jù)處理平臺(tái)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(jīng)典技術(shù)，即數(shù)據(jù)同化技術(shù)和衛(wèi)星遙感反演技術(shù)，對(duì)這兩中技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了詳細(xì)分析，尤其對(duì)其協(xié)同與互補(bǔ)性進(jìn)行了對(duì)照，并給出了二維信息的融合方程。 在此基礎(chǔ)上進(jìn)行的算法研究，給出了基于證據(jù)組合規(guī)則的融合計(jì)算方法，嘗試用不確知性信息融合技術(shù)解決SST問(wèn)題。與數(shù)據(jù)同化等單一技術(shù)相比，經(jīng)過(guò)改進(jìn)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(wèn)題特點(diǎn)；可能性計(jì)算填補(bǔ)了Bayes理論先/后驗(yàn)概率法則的盲區(qū)；模糊技術(shù)的應(yīng)用可以

5、對(duì)差值分級(jí)估計(jì)，便于融入經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)。該方法能夠有效地匯總多渠道信息，通過(guò)一致性和沖突評(píng)價(jià)實(shí)現(xiàn)多渠道優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。從表達(dá)方式上，軟融合用估計(jì)誤差分級(jí)和各級(jí)別可能性量化，乃至總體置信度取代簡(jiǎn)單的誤差范圍表示法，可以更確切地提供結(jié)論的可能性區(qū)域。 為了驗(yàn)證本文提出的軟融合策略的有效性，在我國(guó)東部海域進(jìn)行了利用遙感反演和數(shù)據(jù)同化兩種方法求解SST與利用本文軟融合策略求解SST的結(jié)果對(duì)照實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，本文提出的軟融合策略具有以下特點(diǎn)：(1

6、)在遙感反演和數(shù)據(jù)同化結(jié)果質(zhì)量較高區(qū)域，融合結(jié)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(jù)同化互補(bǔ)(其中一種方法求解結(jié)果質(zhì)量高)區(qū)域，融合結(jié)果始終逼近高質(zhì)量結(jié)果一方；(3)在遙感反演和數(shù)據(jù)同化均不擅長(zhǎng)性區(qū)域，融合結(jié)果能夠從高度不確知性數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)可信信息，增加參考價(jià)值；(4)SST的傳統(tǒng)表示方法靠增大誤差范圍來(lái)提高可信性，過(guò)于簡(jiǎn)單且代價(jià)很大，而本文提出的軟融合策略則將誤差范圍進(jìn)一步分級(jí)，并且標(biāo)識(shí)出各誤差級(jí)別的可能性，