科研成果与研究生课程教学紧密结合  使学生了解学术前沿
——多传感器数据融合技术教学实践
王  强  控制科学与工程系

摘  要：结合学科基础和前沿发展，将所研究成果与研究生课程教学结合，在讲授数据融合的基础理论知识的同时，介绍本研究方向发展的前沿内容。使学生在掌握传统的数据融合方法的基础之上，对融合的新方法、新背景以及新的挑战和机遇都有所了解，为研究生的理论研究拓展视野。

一、课程情况介绍

数据融合技术是信息科学领域内的一项技术，该技术是新一代智能信息技术的重要基础。数据融合技术是研究多种信息的获取、传输与处理的基本方法、技术、手段以及信息的表式、内在联系和运动规律的一门理论。多传感器数据融合技术是控制科学与工程一级学科下的一个重要的理论研究方向，近年来随着传感器技术、计算机技术、和信息处理技术的快速发展，传感器也向小型化、智能化、网络化、集团化的方向发展，所以对多传感器信息融合技术的发展也提出了新的挑战，同时也提供了一个巨大的发展空间。
多传感器数据融合虽然属于信息科学内的一门学科，但本质上是一门多学科交叉的边缘学科，它要求学生对声、光、电以及机械、测量、信号处理等相关学科都有一定的基础。不过本课程在开课的时候，考虑到授课学生主要在信息学科，所以教学内容也更倾向于信号处理相关的一些基础知识要求。课程中会涉及到现代控制理论、系统辨识、信息论、小波分析、图像处理等相关学科的基础知识。
通过本课程学习使学生了解多传感器数据融合技术的发展、基本原理、常用的数据融合方法、方法的应用及近年来的新成果，掌握在相关领域开展数据融合研究的基本思路和方法。
本课程为研究生选修课，共三十学时。主要讲授多传感器数据融合技术的起源、概念、性质、基本原理、体系结构、主要应用领域，传统的数据融合方法，图像融合方法，融合方法的性能评估，融合方法的发展趋势以及最新进展等。

二、研究成果与课程的结合

多传感器数据融合是一门新兴的科学，其理论发展日新月异，不断有性能更优、速度更快的方法涌现出来。也不断有新的应用领域要求数据融合技术为其解决难题。在此背景下，要求多传感器数据融合技术这门课不能像传统理论的课程那样一成不变的讲下去，应该不断地将国际上最前沿的研究成果补充的课堂教学中来，一方面使我们的研究生能够了解到国际上的最先进的研究成果，另一方面，能够促进研究生在科技论文写作方面的能力。
另一方面，由于主讲教师在多传感器数据融合方面的一些研究成果在国际上高水平期刊发表，所以在教学过程中也将前沿研究成果不断地加入到课堂教学中来。这些成果主要包括：
1）研究论文A Nonlinear Correlation Measure for Multivariable Data Set发表在《Physica D-Nonlinear Phenomena》上，该论文SCI和EI双检，被已多次被他引。该文主要研究的是多个变量之间的非线性相关性的定量度量理论，并将该理论作为多传感器融合方法的性能评估的一个准则。
2）研究论文 Fast Quantitative Correlation Analysis and Information Deviation Analysis for Evaluating the Performances of Image Fusion Techniques 发表在《IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement》上，该论文SCI和EI双检，已被他引。该文主要研究的是两种图像融合方法的性能评估技术，一种是利用融合前缘图像与融合后结果图像之间的相关性程度来评价图像融合方法，另一种是利用二者之间的信息偏差程度来评估。
3）研究论文 The reduction of hyperspectral data dimensionality and classification based on recursive subspace fusion 发表在 《CHINESE JOURNAL OF ELECTRONICS》上，该论文SCI和EI双检，已被他引。该文主要研究的是基于小波变换的图像融合方法，并应用所提出的图像融合方法对遥感超谱图像进行数据维数压缩。
4）国家自然科学基金面上项目《基于移动Agent的分布式传感器网络数据融合理论与算法研究》，这个基金项目中主要研究新的背景下---无限传感器网络环境下的数据融合技术。采用的主要技术手段是移动Agent，融合方法主要采用人工智能领域的新成果，包括群体智能算法，任务分解算法，路经规划，智能寻优等等。
在教学过程中，将包含上述几项内容在内的最新研究成果不断地加入到课堂教学内容当中。例如，在讲授图像融合方法的时候，将3）中的内容加入到教学内容当中，给学生们介绍了基于小波变换以及多分辨率分析的图像融合方法，并将论文中所用到的实验遥感图像，包括原图像、融合过程的中间结果、融合结果图像等，在课堂上利用投影仪进行演示，使同学们对图像融合方法有了更清晰的认识。
在讲授融合方法的性能评估的时候，将1）和2）中的内容引入到课堂中来。除了介绍传统的评估方法，如信噪比、均值、方差、相关系数、互信息等，将具有更好性能的相关信息熵引入教学内容。而且由于该理论是由本人提出，可以从这个概念的构思、起源、构造、性质、特点、数字验证以及试验结果完整地讲述，得到了很好的效果。对于，两种典型的融合方法的性能评估准则，利用2）中的研究内容，给出了丰富而具体的实验验证的例子。
在介绍多传感器数据融合方法的发展趋势的时候，将4)中的内容引入教学内容，使同学们了解目前多传感器数据融合技术已经向着网络化、智能化、集成化的方向发展，并介绍一些新环境下理论研究所涉及的理论知识。为对此方向感兴趣的同学拓展一下视野。
课堂讲授的一些新知识，在课下很多感兴趣的同学和课题组都进行了讨论。主讲教师曾应邀到能源学院和航天学院的两个课题组就数据融合方面的内容进行过专题的研讨，取得了很好的效果，既拓宽了数据融合的应用领域也使得自己的研究成果能快的推广和应用。

三、效果分析与举例

       由于多传感器数据融合技术这门课的学生主要是以硕士生和博士生为主，研究生们在学校期间一个重要的问题就是确定一个适合自己的研究方向并发表相应的研究论文。在介绍数据融合经典理论的基础上，不断引进最新的研究成果进入课堂教学内容，在对学生选择研究方向和撰写学术论文的培养方面起到了很好的效果。如：1）能源学院胡清华同学的研究论文Uncertainty measures for fuzzy relations and their applications 发表在《Applied Soft Computing》上，该论文为SCI检索。2）航天学院金晶同学的研究论文Registering multiple medical images using the hared hain mutual information 发表在 《Chinese Optics Letters》上，该论文为EI检索。3）航天学院刘靖瑜同学的研究论文 Comparisons of several pixel-level image fusion schemes for infrared and visible light images, 发表在《proc. of IEEE instrumentation and measurement technology conference》上，该论文为EI检索等。

四、结论

通过课程实践，取得了一些效果，与希望相比尚有很大距离，今后会更加注重理论联系实际，将科研成果转化为课程实践，为培养优秀学生作出自己的贡献。