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文档简介

数据融合物联网技术及应用基础信息处理流程信息获取－传递－计算/处理－智能/控制（利用角度）人对信息的获取特点：自适应性：信息的多样性高智能化处理：各种解决手段先验知识：越丰富，信息处理能力越强数据融合:是对多种信息的获取、表示及其内在联系进行综合处理和优化的技术。定义：将经过集成处理的多传感器信息进行合成，形成一种对外部环境或被测对象某一特征的表达方式数据融合的时空性S个传感器N时刻数据融合的时间性按时间先后对不同时间的观测值进行融合即进行融合时要考虑时间的先后性数据融合的空间性对同一时刻的不同空间的数值进行融合要考虑空间性数据融合系统的主要结构形式1.集中式融合系统2、无反馈的分布式融合系统1）集中式处理结构

所有传感器数据都送到中心处理器处理和融合。

主要优点：利用全部信息，系统的信息损失小。不足：把所有的原始信息全部送给处理中心，通信开销太大，融合中心计算机的存储容量要大。对计算机要求高及数据关联困难。2）、无反馈的分布式融合系统各传感器都进行预处理，然后把中间结果送到中心处理器进行融合处理分布式融合系统所要求的通信开销小，融合中心计算机所需的存储容量小，且其融合速度快，但其性能不如集中式融合系统。数据融合的层次1、数据层(像素级)融合

2、特征级融合

3、决策级融合1.像素级融合直接对传感器的原始数据进行融合处理。尽可能多地保持了原始信息。局限性：(1)由于所要处理的传感器信息量大，故处理代价高；(2)传感器的原始数据的不确定性、不完全性和不稳定性，要求在融合时有较高的纠错能力；(3)通信量大优点：

1)能保持尽可能多的现场数据

2)提供其他融合层次所不能提供的细微信息监测对象传感器1特征提取传感器2传感器N数据融合识别决策…数据级融合(或像素级融合)2.特征级融合利用从各个传感器原始数据中提取的特征信息，进行综合分析和处理的中间层次过程。特征级融合分类：目标状态融合目标特性融合。监测对象特征融合传感器1传感器2传感器N…识别决策特征提取特征提取特征提取…3.决策级融合在信息表示的最高层次上进行的融合处理。决策级融合是直接针对具体决策目标，利用特征级融合所得出的目标各类特征信息，给出简明而直观的结果。决策级融合优点：实时性最好在一个或几个传感器失效时仍能给出最终决策，因此具有良好的容错性。监测对象决

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