論文關(guān)鍵詞 ITS集成電子信息技術(shù)數(shù)據(jù)處理信息融合

論文摘 要 智能交通系統(tǒng) （ITS） 是集成于信息技術(shù)、傳輸技術(shù)、電子技術(shù)、及計(jì)算機(jī)處理技術(shù)等多種類電子工程技術(shù)，而建立起的實(shí)時(shí)、高效、準(zhǔn)確的綜合運(yùn)輸和管理體系。其中，數(shù)據(jù)壓縮和數(shù)據(jù)融合技術(shù)使得ITS技術(shù)更具有現(xiàn)實(shí)意義。本文基于智能交通系統(tǒng)中信息的特征，探討了數(shù)據(jù)壓縮和數(shù)據(jù)融合技術(shù)涉及的關(guān)鍵技術(shù)及要求，分析了技術(shù)應(yīng)用及現(xiàn)實(shí)突破。

1 ITS信息及特征分析

1.1 智能交通信息（ITS）

交通系統(tǒng)由包括4個(gè)基本要素：人（交通出行者、駕駛員和管理者）、物（貨物）、各類交通工具和相應(yīng)的交通設(shè)施構(gòu)成。交通信息是指所有與交通系統(tǒng)的四大要素相關(guān)聯(lián)的信息，是ATMS的關(guān)鍵基礎(chǔ)。面向ATMS的基礎(chǔ)交通信息主要是指與交通運(yùn)行狀態(tài)和交通管理有關(guān)的交通信息，是交通信息中最直接、最基礎(chǔ)的信息。基礎(chǔ)交通信息包括基礎(chǔ)交通地理信息、交通實(shí)時(shí)狀態(tài)信息、交通控制和管理信息、交通政策法規(guī)信息、公共交通信息。

1.2 基礎(chǔ)交通信息的屬性特征

基礎(chǔ)交通信息是一種在大范圍內(nèi)、全方位發(fā)揮作用的，實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、高效的綜合運(yùn)輸和管理系統(tǒng)，其應(yīng)具有以下一些基本屬性特征：1）準(zhǔn)確性；2）及時(shí)性；3）共享性；4）信息的采集具有實(shí)時(shí)性和動態(tài)性；5）具有海量信息特征；6）增值性。

2 數(shù)據(jù)壓縮處理技術(shù)

交通信息一方面時(shí)采集到的信息煩雜多樣，要想利用這些不同類別的信息，需采用不同的處理方法；另一方面，交通信息的一個(gè)顯著特征是它的空間性和隨機(jī)性，因此對它的研究分析需要建立在廣泛統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)上，應(yīng)用各類信息處理技術(shù)和統(tǒng)計(jì)分析方法來探索它的規(guī)律性。

所謂多媒體技術(shù)就是能對多種載體（媒體）上的信息和多種存儲（媒質(zhì)）上的信息進(jìn)行處理的技術(shù)，特點(diǎn)主要表現(xiàn)在它的綜合性和交互性。交通信息是屬于多媒體信息范疇。若要實(shí)時(shí)的綜合處理聲音、圖像、視頻、文字等多媒體信息，其數(shù)據(jù)量是非常大的。要傳輸或存儲這樣大的數(shù)據(jù)量是非常困難的，必須對其進(jìn)行壓縮編碼，在滿足實(shí)際需要的前提下，盡量減少要傳輸或存儲的數(shù)據(jù)量。

數(shù)據(jù)壓縮主要依靠信源編碼技術(shù)。一般的，圖像壓縮技術(shù)可分為兩大類：無損壓縮和有損壓縮技術(shù)。在多媒體應(yīng)用中常用的壓縮方法有PCM（脈沖編碼調(diào)制）、預(yù)測編碼、變換編碼、插值和外推法、統(tǒng)計(jì)編碼、矢量量化和子帶編碼等；混合編碼是近年來廣泛采用的方法。新一代的數(shù)據(jù)壓縮方法，如基于模型的壓縮方法、分形壓縮和小波變換方法等也已經(jīng)接近實(shí)用化水平。

3 信息融合技術(shù)

信息融合技術(shù)在單純數(shù)據(jù)采集融合（即一次融合）階段稱為數(shù)據(jù)融合，是研究多種信息的獲取、傳輸與處理的基本方法、技術(shù)、手段以及信息的表示、內(nèi)在聯(lián)系和運(yùn)動規(guī)律的一門技術(shù)。融合是指采集并集成各種信息源、多媒體和多格式信息，從而生成完整、準(zhǔn)確、及時(shí)和有效的綜合信息，它比直接從各信息源得到的信息更簡潔、更少冗余、更有用途。 先進(jìn)的交通管理系統(tǒng)（ATMS）是一個(gè)典型的多傳感器系統(tǒng)，信息融合技術(shù)給交通信息加工和處理提供了一種很好的方法，信息融合技術(shù)的最大優(yōu)勢在于它能合理協(xié)調(diào)多源數(shù)據(jù)，充分綜合有用信息，提高在多變環(huán)境中正確決策的能力。

在信息融合領(lǐng)域使用的主要數(shù)學(xué)工具或方法有概率論、推理網(wǎng)絡(luò)、模糊理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，其中使用較多的是概率論、模糊理論、推理網(wǎng)絡(luò)。當(dāng)然，除了這幾種常用的方法之外，還有其他很多解決途徑。

3.1 概率論

在融合技術(shù)中最早應(yīng)用的就是概率論。在一個(gè)公共空間根據(jù)概率或似然函數(shù)對輸入數(shù)據(jù)建模，在一定的先驗(yàn)概率情況下，根據(jù)貝葉斯規(guī)則合并這些概率以獲得每個(gè)輸出假設(shè)的概率，這樣可以處理不確定性問題。貝葉斯方法的主要難點(diǎn)在于對概率分布的描述，特別是當(dāng)數(shù)據(jù)是由低檔傳感器給出時(shí)，就顯得更為困難。另外，在進(jìn)行計(jì)算的時(shí)候，常常簡單地假定信息源是獨(dú)立的，這個(gè)假設(shè)在大多數(shù)情況下非常受限制。卡爾曼濾波方法則根據(jù)早先估計(jì)和最新觀測，遞推地提供對觀測特性的估計(jì)。另外，概率論和模糊集理論的綜合應(yīng)用給解決多源數(shù)據(jù)的融合問題提供了工具。

3.2 模糊理論

模糊集理論是基于分類的局部理論，因此，從產(chǎn)生起就有許多模糊分類技術(shù)得以發(fā)展。隸屬函數(shù)可以表達(dá)詞語的意思，這在數(shù)字表達(dá)和符號表達(dá)之間建立了一個(gè)便利的交互接口。在信息融合的應(yīng)用中主要是通過與特征相連的規(guī)則對專家知識進(jìn)行建模。另外，可以采用模糊理論來對數(shù)字化信息進(jìn)行嚴(yán)格地、折衷或是寬松地建模。模糊理論的另一個(gè)方面是可以處理非精確描述問題，還能夠自適應(yīng)地歸并信息。對估計(jì)過程的模糊拓展可以解決信息或決策沖突問題，應(yīng)用于傳感器融合、專家意見綜合以及數(shù)據(jù)庫融合，特別是在信息很少，又只是定性信息的情況下效果較好。

3.3 推理網(wǎng)絡(luò)

推理網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建和應(yīng)用有著很長的歷史，可以追溯到1913年由一位名叫John H W ig-more的美國學(xué)者所做的研究工作。近來，許多對于分析復(fù)雜推理網(wǎng)絡(luò)的理論往往基于貝葉斯規(guī)則的推論，并且都被歸類于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)。目前，大多數(shù)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的研究都包括了對于概率有效傳播的算法拓展，同時(shí)它在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中也充當(dāng)了新證據(jù)的角色。同時(shí)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在許多A1任務(wù)里都己作為對于不確定推理的標(biāo)準(zhǔn)化有效方法。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)是簡潔、易于處理相關(guān)事件。缺點(diǎn)是不能區(qū)分不知道和不確定事件，并且要求處理的對象具有相關(guān)性。在實(shí)際運(yùn)用中一般不知道先驗(yàn)概率，當(dāng)假定的先驗(yàn)概率與實(shí)際相矛盾時(shí)，推理結(jié)果很差，特別是在處理多假設(shè)和多條件問題時(shí)顯得相當(dāng)復(fù)雜。

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