物联网数据融合技术

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3．物联网数据融合的意义和作用 物联网是利用射频识别(RFID)装置、各种传感器、全球 定位系统(GPS)、激光扫描器等各种不同装置、嵌入式软硬 件系统，以及现代网络及无线通信、分布式数据处理等诸多 技术，能够协作地实时监测、感知、采集网络分布区域内的 各种环境或监测对象的信息，实现包括物与物、人与物之间 的互相连接，并且与互联网结合起来而形成的一个巨大的信 息网络系统。
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பைடு நூலகம்
图9.1 数据融合示意图
数据融合的实质是针对多维数据进行关联或综合分析， 进而选取适当的融合模式和处理算法，用以提高数据的质量， 为知识提取奠定基础。
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2．数据融合研究的主要内容 数据融合是针对一个网络感知系统中使用多个和多类感 知节点(如多传感器)展开的一种数据处理方法，研究的内容 主要包含以下几个方面。 (1) 数据对准。 (2) 数据相关。 (3) 数据识别，即估计目标的类别和类型。 (4) 感知数据的不确定性。 (5) 不完整、不一致和虚假数据。 (6) 数据库。 (7) 性能评估。
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在基于信息融合的故障诊断系统中可以加入自学习模块， 故障决策经自学习模块反馈给知识库，并对相应的置信度因 子进行修改，更新知识库。同时，自学习模块能根据知识库 中的知识和用户对系统提问的动态应答进行推理，以获得新 知识、总结新经验，不断扩充知识库，实现专家系统的自学 习功能。
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现在数据融合的主要应用领域有多源影像复合、机器人 和智能仪器系统、战场和无人驾驶飞机、图像分析与理解、 目标检测与跟踪、自动目标识别、工业控制、海洋监视和管 理等。在遥感中，数据融合属于一种属性融合，它是将同一 地区的多源遥感影像数据加以智能化合成，产生比单一信息 源更精确、更完全、更可靠的估计和判断等。
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(2) 数据的融合不同于组合，组合指的是外部特性，融 合指的是内部特性，它是系统动态过程中的一种数据综合加 工处理。
(3) 数据的互补过程，数据表达方式的互补、结构上的 互补、功能上的互补、不同层次的互补，是数据融合的核心， 只有互补数据的融合才可以使系统发生质的飞跃。数据融合 示意图如图9.1所示。
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2) 物联网数据融合技术要求 与以往的多传感器数据融合有所不同，物联网具有它自 己独特的融合技术要求： (1) 稳定性。 (2) 数据关联。 (3) 能量约束。 (4) 协议的可扩展性。
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9.2 数据融合的原理
9.2.1 数据融合的基本原理
1．数据融合的原理 数据融合中心对来自多个传感器的信息进行融合，也可 以将来自多个传感器的信息和人机界面的观测事实进行信息 融合(这种融合通常是决策级融合)，提取征兆信息，在推理 机作用下，将征兆与知识库中的知识匹配，做出故障诊断决 策，提供给用户。
多传感器数据融合(Multi-Sensor Data Fusion，MSDF)， 简称数据融合，也被称为多传感器信息融合(Multi-Sensor Information Fusion，MSIF)。它由美国国防部在20世纪70年 代最先提出，之后英、法、日、俄等国也做了大量的研究。 近40年来数据融合技术得到了巨大的发展，同时伴随着电子 技术、信号检测与处理技术、计算机技术、网络通信技术以 及控制技术的飞速发展，数据融合已被应用在多个领域，在 现代科学技术中的地位也日渐突出。
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多源遥感影像的实质是在统一地理坐标系中将对同一目 标检测的多幅遥感图像数据采用一定的算法，生成一幅新的、 更能有效表示该目标的图像信息。
多源遥感影像的目的是将单一传感器的多波段信息或不 同类别传感器所提供的信息加以综合，消除多传感器信息之 间可能存在的冗余和矛盾，加以互补，改善遥感信息提取的 及时性和可靠性，提高数据的使用效率。
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相对于单源遥感影像数据，多源遥感影像数据所提供的 信息具有以下特点：
(1) 冗余性：指多源遥感影像数据对环境或目标的表示、 描述或解译结果相同。
(2) 互补性：指信息来自不同的自由度且相互独立。 (3) 合作性：不同传感器在观测和处理信息时对其他信 息有依赖关系。 (4) 信息分层的结构特性：数据融合所处理的多源遥感 信息可以在不同的信息层次上出现，这些信息抽象层次包括 像素层、特征层和决策层，分层结构和并行处理机制还可保 证系统的实时性。
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这个巨大的信息网络系统是一个物联网系统，在这个物 联网系统中，有大量感知数据需要选取适当的融合模式、处 理算法进行综合分析，才能提高数据的质量，获得最佳决策 和完成评估任务。这就是物联网数据融合的意义和作用。
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4．物联网数据融合所要解决的关键问题和要求 1) 物联网数据融合所要解决的关键问题 物联网数据融合所要解决的关键问题有以下几个： (1) 数据融合节点的选择。融合节点的选择与网络层的 路由协议有密切关系，需要依靠路由协议建立路由回路数据， 并且使用路由结构中的某些节点作为数据融合的节点。 (2) 数据融合时机。 (3) 数据融合算法。
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2020/3/31
9.1 数据融合概述
9.1.1 数据融合简介
数据融合(Data Fusion)一词最早出现在20世纪70年代， 并于20世纪80年代发展成一项专门技术。数据融合技术最早 被应用于军事领域，1973年美国研究机构就在国防部的资助 下，开展了声呐信号解释系统的研究。
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1．数据融合的定义 数据融合的定义简洁地表述为：数据融合是利用计算机 技术对时序获得的若干感知数据，在一定准则下加以分析、 综合，以完成所需决策和评估任务而进行的数据处理过程。 数据融合有三层含义： (1) 数据的全空间，即数据包括确定的和模糊的、全空 间的和子空间的、同步的和异步的、数字的和非数字的，它 是复杂的、多维多源的，覆盖全频段。
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9.1.2 物联网中的数据融合
数据融合是针对多传感器系统而提出的。在多传感器系 统中，由于信息表现形式的多样性、数据量的巨大性、数据 关系的复杂性以及要求数据处理的实时性、准确性和可靠性， 都已大大超出了人脑的信息综合处理能力，在这种情况下， 多传感器数据融合技术应运而生。
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