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    物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)融合分析

    2017-10-16 14:34:28涂斌
    中國新通信 2017年17期
    關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)融合物聯(lián)網(wǎng)模型

    涂斌

    【摘要】 物聯(lián)網(wǎng)促進了社會生產(chǎn)效率的提高,使人們的生活更加便捷。隨著數(shù)據(jù)信息量的急劇膨脹,對傳感器和相應(yīng)的處理設(shè)備的結(jié)構(gòu)采用數(shù)據(jù)融合技術(shù)進行科學組織調(diào)配,對于數(shù)據(jù)的進一步處理是十分必要的。同時云技術(shù)的不斷推廣,促使物聯(lián)網(wǎng)融合技術(shù)成為研究的熱點。本文對物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)融合技術(shù)進行了介紹,對融合技術(shù)的模型和算法進行了分析,對物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)融合具有一定的參考意義。

    【關(guān)鍵詞】 物聯(lián)網(wǎng) 數(shù)據(jù)融合 模型

    一、概述

    物聯(lián)網(wǎng)使物與物之間的互聯(lián)成為了現(xiàn)實,使得實物與信息系統(tǒng)的距離縮小了。傳感器網(wǎng)、個域網(wǎng)以及RFID可以接入物聯(lián)網(wǎng)的異構(gòu)融合網(wǎng)絡(luò),最終形成統(tǒng)一互聯(lián)的多功能網(wǎng)絡(luò)。異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)在物聯(lián)網(wǎng)中產(chǎn)生數(shù)量龐大的冗余信息,占用了大量的網(wǎng)絡(luò)資源,異構(gòu)數(shù)據(jù)的整合成為亟需解決的問題,而數(shù)據(jù)融合是解決這一問題的有效手段。融合處理物聯(lián)網(wǎng)中的感知信息,篩選有價值的信息進行傳輸,節(jié)約了系統(tǒng)資源,物聯(lián)網(wǎng)的整體性能得到改善。本文對數(shù)據(jù)融合的模型進行了分析,對數(shù)據(jù)融合的算法進行了簡單介紹。

    二、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)融合的模型和算法

    數(shù)據(jù)融合的研究已經(jīng)持續(xù)了較長的時間,其主要通過自動化技術(shù)采集對象信息,并通過相應(yīng)的處理手段,最終獲得決策所需的特征信息。數(shù)據(jù)融合軍事角度的定義為,數(shù)據(jù)融合是多方面、多層次的處理過程,其主要功能在于對來源不同的數(shù)據(jù)進行檢測分析,從而獲得更準確的身份和狀態(tài)估計,從而對戰(zhàn)場態(tài)勢做出科學準確的評價。[1]在工業(yè)應(yīng)用中,數(shù)據(jù)融合提高了傳感器的抗干擾能力,信息的準確度得到提高。數(shù)據(jù)融合在多個領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。

    2.1數(shù)據(jù)融合的類別

    按照級別劃分,數(shù)據(jù)融合可分為數(shù)據(jù)級、特征級以及決策級三級融合。

    2.1.1數(shù)據(jù)級的融合分析

    數(shù)據(jù)級融合是最基礎(chǔ)的融合,其在原始數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上直接進行融合,對傳感器未經(jīng)處理的數(shù)據(jù)進行分析處理。數(shù)據(jù)層融合處理通常采用集中式融合體系。由于對傳感器數(shù)據(jù)只是進行了數(shù)值處理,因此具有精度高,數(shù)據(jù)損失小的特點。但由于面對的數(shù)據(jù)量龐大,其計算量較大,實時性不好。而且傳感器的測量干擾也會被帶入融合計算中,因此,系統(tǒng)必須配置濾波功能,且對傳感器抗干擾能力要求較高。[2]

    2.1.2特征級的融合分析

    特征級融合的層次相對較高,首先提取傳感器信息的特征,然后處理分析提取的特征信息。特征級融合使信息壓縮得以實現(xiàn),數(shù)據(jù)處理的實時性提高,提取的特征值提供了決策分析所需的數(shù)據(jù)信息。但可能會忽略一些可能有用的信息,從而對融合性能造成一定影響。集中式和分布式是特征級融合的常用融合體系。特征融合包括目標狀態(tài)和目標特性兩類融合。其中目標狀態(tài)融合在追蹤多傳感器追蹤中應(yīng)用較多,目標特性融合在模式識別中應(yīng)用較多。

    2.1.3決策級融合分析

    決策級融合屬于較高級別的融合,其對同一目標采用多種傳感器進行監(jiān)測,在本地完成傳感器數(shù)據(jù)的特征信息提取、識別以及判斷等初步分析。利用關(guān)聯(lián)處理實現(xiàn)決策層的數(shù)據(jù)融合,得到最終的判斷結(jié)果。決策級融合損失了大量的數(shù)據(jù),但是節(jié)省了大量的系統(tǒng)資源,只需很小的通信量,具有較強的實時性。

    2.2 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)融合的架構(gòu)

    數(shù)據(jù)的異構(gòu)性決定了物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理過程中需要建立相應(yīng)的組織模型,其重要有中心型、分布式、點對點以及混合型集中。其中中心型組織具有較高的數(shù)據(jù)分析效率,但其存儲能力較差,適用于數(shù)據(jù)量小、時效性要求高的場合。分布式組織系統(tǒng)可以通過增加節(jié)點數(shù)量提高系統(tǒng)存儲能力,但分散的數(shù)據(jù)存儲導致處理時間加長,因此該類型適于時效性低數(shù)據(jù)量大的系統(tǒng)。點對點組織結(jié)構(gòu)簡單,而混合型兼具分布式型和中間型的優(yōu)點,但網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建較為復雜。[3]

    2.3 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)融合的基本模型

    2.3.1情報環(huán)融合模型

    情報環(huán)融合模型把數(shù)據(jù)融合等同于情報分析處理,其分為信息的處理和融合兩部分。UK情報環(huán)是一種典型的情報環(huán)模型,把融合視為環(huán)狀結(jié)構(gòu),分成采集、整理、評估以及分發(fā)四個階段。采集階段利用傳感器和分析系統(tǒng)采集相應(yīng)信息,整理階段對采集的信息進行合并、簡化以及壓縮處理,為進一步的融合做好鋪墊,評估階段是融合模型的關(guān)鍵,該階段負責對上階段的信息進行分析并將結(jié)果傳遞到下一階段,并對采集階段機型指導,分發(fā)階段把融合的數(shù)據(jù)結(jié)果發(fā)送給用戶,用于決策或者修正融合過程。

    情報式的數(shù)據(jù)處理中,采用了中心控制、系統(tǒng)開發(fā)、時效性以及信息的客觀性等多種情報原則,在客戶需求出現(xiàn)變動時,模型可以及時進行調(diào)整,確保信息源正常工作,并不斷對信息的采集和分析進行評價和分析,從而不斷修正模型。這些特點確保了系統(tǒng)的保密性,但其應(yīng)用場合比較有限。

    2.3.2 JDL融合模型

    加強系統(tǒng)管理方、理論研究方、系統(tǒng)設(shè)計方以及系統(tǒng)評估方的交流和溝通是該模型的重要目標,從而確保融合系統(tǒng)的整體設(shè)計、系統(tǒng)開發(fā)以及系統(tǒng)運行的順暢和高效。

    該模型主要由數(shù)據(jù)來源、數(shù)據(jù)初始處理、目標估計、態(tài)勢估計、威脅估計、過程估計以及數(shù)據(jù)庫和人機交互界面構(gòu)成。系統(tǒng)傳感器信息是數(shù)據(jù)的主要來源,數(shù)據(jù)初始處理模塊對采集的數(shù)據(jù)進行偏差校正、坐標統(tǒng)一以及標準化等操作,目標評價首先對處理對象執(zhí)行初步分析,然后進一步匹配關(guān)聯(lián)傳感器監(jiān)測數(shù)據(jù),從而確定對象的物理特征和身份信息,為進一步的融合提供信息支撐,態(tài)勢估計對處理對象的關(guān)系以及變化情況進行評價,威脅估計,根據(jù)上級態(tài)勢估計綜合目標和環(huán)境情況,獲取對象環(huán)境的潛在威脅。過程估計通過歐化配置傳感器和資源以及信息收集和處理,改善系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合性能。數(shù)據(jù)庫為系統(tǒng)提供存儲、調(diào)用、檢索等數(shù)據(jù)處理支持。人機交互界面提供了系統(tǒng)的操作接口。

    2.3.3 Boyd控制融合模型

    如圖2.3所示,Boyd環(huán)包括觀測階段、調(diào)整階段、決策階段以及執(zhí)行階段四個階段。觀測階段負責監(jiān)測目標對象,采集信息;調(diào)整階段主要識別目標對象,處理采集信息;決策階段根據(jù)調(diào)整階段的分析結(jié)果,制定應(yīng)對策略;執(zhí)行階段實施策略相觀測階段提供融合策略。

    Boyd控制融合模型以數(shù)據(jù)流向為基礎(chǔ),各階段形成一個閉合循環(huán),在模型運作過程中,數(shù)據(jù)逐步簡化。該模型的整體結(jié)構(gòu)比較簡單,具有較強的時效性,但各階段數(shù)據(jù)融合的相關(guān)問題也比較多,而且數(shù)據(jù)融合過程中忽略了各階段之間的聯(lián)系。

    2.4 數(shù)據(jù)融合的常用算法

    數(shù)據(jù)融合可以處理較多的問題,比如數(shù)據(jù)偏差、錯誤數(shù)據(jù)、異構(gòu)數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)內(nèi)部聯(lián)系、數(shù)據(jù)整定、處理策略、處理時間、動靜態(tài)表現(xiàn)以及數(shù)據(jù)注冊等。數(shù)據(jù)融合算法種類表多,通常,可以利用算法的基本原理進行類別劃分,如利用信號處理和估計原理的算法、統(tǒng)計估算算法、信息論算法、決策論算法、人工智能算法以及幾何算法等。

    三、結(jié)論

    通過多種異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的接入,物聯(lián)網(wǎng)將實際物體接入信息系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)之中,使得現(xiàn)實世界和虛擬世界的距離拉近。本文結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的空間和時間特性,從空間和時間屬性上融合了物聯(lián)網(wǎng)的異構(gòu)數(shù)據(jù),使物聯(lián)網(wǎng)的時效性加強,物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的冗余程度得到簡化,運行消耗的帶寬減小。本文主要對物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)融合的分類、分析模型以及計算算法進行了介紹,并對各種模型的特點進行了分析。有助于對物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)融合的初步認識。

    參 考 文 獻

    [1] 孫其博,劉杰,黎鼻.物聯(lián)網(wǎng):概念架構(gòu)與關(guān)鍵技術(shù)研究綜述[J].北京郵電大學學報,2010,33(3):1-9.

    [2] 潘泉,王增福,梁彥.信息融合理論的基本方法與進展[J].控制理論與應(yīng)用,2012(10):599-615.

    [3] 胡永利,孫艷豐,尹寶才.物聯(lián)網(wǎng)信息感知與交互技術(shù)[J].計算機學報,2012(06):1147-1163.endprint

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