第三讲数据融合的关键技术
数据融合技术简介
数据融合技术简介数据融合技术是指利用计算机对按时序获得的若干观测信息，在一定准则下加以自动分析、综合，以完成所需的决策和评估任务而进行的信息处理技术。
数据融合的概念虽始于７０年代初期，但真正的技术进步和发展乃是８０年代的事【1】，尤其是近几年来引起了世界范围内的普遍关注，美、英、日、德、意等发达国家不但在所部署的一些重大研究项目上取得了突破性进展，而且已陆续开发出一些实用性系统投入实际应用和运行。
我国“八五”规划亦已把数据融合技术列为发展计算机技术的关键技术之一，并部署了一些重点研究项目，尽可能给予了适当的经费投入。
但这毕竟是刚刚起步，我们所面临的挑战和困难是十分严峻的，当然也有机遇并存。
这就需要认真研究，针对我国的国情和军情，采取相应的对策措施，以期取得事半功倍的效果。
数据融合可分为：（1）像素级融合：它是直接在采集到的原始数据层上进行的融合，在各种传感器的原始测报未经预处理之前就进行数据的综合与分析。
数据层融合一般采用集中式融合体系进行融合处理过程。
这是低层次的融合，如成像传感器中通过对包含若一像素的模糊图像进行图像处理来确认目标属性的过程就属于数据层融合。
（2）特征层融合：特征层融合属于中间层次的融合，它先对来自传感器的原始信息进行特征提取(特征可以是目标的边缘、方向、速度等)，然后对特征信息进行综合分析和处理。
特征层融合的优点在于实现了可观的信息压缩，有利于实时处理，并且由于所提取的特征直接与决策分析有关，因而融合结果能最大限度的给出决策分析所需要的特征信h。
特征层融合一般采用分布式或集中式的融合体系。
特征层融合可分为两大类：一类是目标状态融合；另一类是目标特性融合。
（3）决策层融合决策层融合通过不同类型的传感器观测同一个目标，每个传感器在本地完成基本的处理，其中包括预处理、特征抽取、识别或判决，以建立对所观察目标的初步结论。
然后通过关联处理进行决策层融合判决，最终获得联合推断结果。
数据融合作为一种数据综合和处理技术，实际上是许多传统学科和新技术的集成和应用，其中涉及的知识包括通信、模式识别、决策论、不确定性理论、信号处理、估计理论、最优化技术、计算机科学、人工智能、神经网络等，特别是神经网络和人工智能等新概念、新技术在多传感器数据融合中将起到越来越重要的作用。
数据融合技术简介
数据融合技术简介数据融合技术是指利用计算机对按时序获得的若干观测信息，在一定准则下加以自动分析、综合，以完成所需的决策和评估任务而进行的信息处理技术。
数据融合的概念虽始于７０年代初期，但真正的技术进步和发展乃是８０年代的事【1】，尤其是近几年来引起了世界范围内的普遍关注，美、英、日、德、意等发达国家不但在所部署的一些重大研究项目上取得了突破性进展，而且已陆续开发出一些实用性系统投入实际应用和运行。
我国“八五”规划亦已把数据融合技术列为发展计算机技术的关键技术之一，并部署了一些重点研究项目，尽可能给予了适当的经费投入。
但这毕竟是刚刚起步，我们所面临的挑战和困难是十分严峻的，当然也有机遇并存。
这就需要认真研究，针对我国的国情和军情，采取相应的对策措施，以期取得事半功倍的效果。
数据融合可分为：（1）像素级融合：它是直接在采集到的原始数据层上进行的融合，在各种传感器的原始测报未经预处理之前就进行数据的综合与分析。
数据层融合一般采用集中式融合体系进行融合处理过程。
这是低层次的融合，如成像传感器中通过对包含若一像素的模糊图像进行图像处理来确认目标属性的过程就属于数据层融合。
（2）特征层融合：特征层融合属于中间层次的融合，它先对来自传感器的原始信息进行特征提取(特征可以是目标的边缘、方向、速度等)，然后对特征信息进行综合分析和处理。
特征层融合的优点在于实现了可观的信息压缩，有利于实时处理，并且由于所提取的特征直接与决策分析有关，因而融合结果能最大限度的给出决策分析所需要的特征信h。
特征层融合一般采用分布式或集中式的融合体系。
特征层融合可分为两大类：一类是目标状态融合；另一类是目标特性融合。
（3）决策层融合决策层融合通过不同类型的传感器观测同一个目标，每个传感器在本地完成基本的处理，其中包括预处理、特征抽取、识别或判决，以建立对所观察目标的初步结论。
然后通过关联处理进行决策层融合判决，最终获得联合推断结果。
数据融合作为一种数据综合和处理技术，实际上是许多传统学科和新技术的集成和应用，其中涉及的知识包括通信、模式识别、决策论、不确定性理论、信号处理、估计理论、最优化技术、计算机科学、人工智能、神经网络等，特别是神经网络和人工智能等新概念、新技术在多传感器数据融合中将起到越来越重要的作用。
智能交通系统中的数据融合技术
智能交通系统中的数据融合技术在当今科技飞速发展的时代，智能交通系统正逐渐成为改善交通运输效率、安全性和可持续性的关键因素。
而在智能交通系统的众多技术中，数据融合技术无疑扮演着至关重要的角色。
什么是数据融合技术呢？简单来说，它是一种将来自多个来源、多种类型的数据进行综合处理和分析的技术手段。
在智能交通领域，这些数据来源广泛，包括但不限于交通摄像头、传感器、GPS 设备、气象站等等。
这些设备所采集到的数据类型各异，有图像、视频、位置信息、速度数据、环境数据等等。
数据融合技术的重要性不言而喻。
首先，它能够提高数据的准确性和可靠性。
单一数据源可能存在误差或局限性，而通过融合多个数据源的数据，可以相互补充和验证，从而减少错误和不确定性。
例如，一个交通摄像头可能因为视角问题无法准确捕捉车辆的速度，但结合车辆上的 GPS 设备所提供的速度信息，就能更准确地判断车辆的行驶状况。
其次，数据融合技术有助于实现全面的交通监测和管理。
不同类型的数据能够反映交通系统的不同方面，将它们融合在一起可以形成一个更完整、更全面的交通状况视图。
比如，将交通流量数据与道路施工信息、天气状况数据相结合，交通管理部门就能更精准地预测交通拥堵的发生，并提前采取措施进行疏导。
再者，数据融合技术能够支持更智能化的交通决策。
基于融合后的数据，交通系统可以自动优化信号灯设置、调整公交线路、规划新的道路设施等，从而提高整个交通系统的运行效率。
在实际应用中，数据融合技术面临着一些挑战。
数据的多样性和复杂性就是其中之一。
不同数据源的数据格式、精度、更新频率都可能不同，如何将这些差异巨大的数据有效地整合在一起是一个难题。
此外，数据的安全性和隐私保护也是必须要考虑的问题。
在融合和处理大量个人和车辆相关数据时，必须确保数据不被泄露或滥用。
为了应对这些挑战，研究人员和工程师们采用了一系列的方法和技术。
在数据预处理阶段，会进行数据清洗、转换和标准化，以便不同数据源的数据能够相互兼容。
第3讲贝叶斯数据融合
❖ 假设由n个传感器对一未知目标参数进行测量，
每一传感器根据测量结果利用一定算法给出一
个关于目标的身份说明。设A1，A2，…，An为n
个互斥的穷举目标，Bi为第j个传感器给出的目
标身份说明，且Ai满足：n PAi 1 i 1
则：
PAi
B
P Ai B PB
PB Ai PAi
n
PB
Ai
P
Ai
i 1
器的输出Xi，i=1，2，…，m。一般认为它们 服从正态分布，用xi表示第i个测量值的一次 测量输出，它是随机变量Xi的一次取样。
❖ 设：
~
N
0
,
2 0
Xk
~
N
,
2 k
基于Bayes估计的传感器检测数据融合
基本理论和方法—置信距离和置信距离矩阵
❖ 为对传感器输出数据进行选择，必须对其可 靠性进行估计，为此定义各数据间的置信距 离。
❖ 根据具体问题选择合适的临界值ij 由dij 对数 据的可靠性进行判定。
1 rij 0
dij ij dij ij
❖ 由此得到一个二值矩阵，称为关系矩阵。
r11 r12 r1m
Rm
r21
r22
r2
m
rm1
rm2
rmm
基于Bayes估计的传感器检测数据融合
基本理论和方法—基于Bayes估计的数据融合算法
基于Bayes估计的数据融合一般步骤
④
将
0
、
2 0
和最佳融合数对应的
xk
、
2 k
代
入Bayes融合估计公式求的参数估计值。
ˆ
l xk
2
k 1 k
数据库中的数据融合与集成技术
数据库中的数据融合与集成技术数据融合与集成技术是现代数据库管理系统中的重要部分。
随着数据量的增长和多源数据的普遍存在，对不同数据源的融合和集成成为了一个重要的任务。
本文将探讨数据库中的数据融合与集成技术，并分析其在实际应用中的作用和挑战。
首先，我们需要了解什么是数据融合与集成。
数据融合是指将来自不同数据源的数据进行合并，形成一致、同质的数据集合。
数据集成是指将不同数据源的数据通过某种方式集成到一个统一的数据存储系统中。
这两个概念是紧密相关的，通常在实际应用中同时进行。
数据融合与集成技术的重要性在于解决了以下几个方面的问题：首先，不同的数据源使用不同的格式和结构存储数据，数据融合与集成技术能够将这些数据进行转化和整合。
通过数据转换和数据清洗等技术，可以将不同数据源的数据转化成一致的格式和结构，方便后续的分析和应用。
其次，不同数据源中可能存在着重复、冲突或者不一致的数据。
数据融合与集成技术可以通过数据去重、数据冲突解决和数据一致性检查等手段，解决这些问题。
这样可以保证融合与集成后的数据的准确性和一致性，提高数据的质量和可信度。
此外，数据库中的数据可能会发生变化，例如不断有新的数据源加入或者旧的数据源退出。
数据融合与集成技术需要能够动态地适应变化。
一方面，它需要能够自动地识别新加入的数据源，并将其正确地融合和集成进数据库中。
另一方面，它需要能够自动地识别退出的数据源，并将其相关数据从数据库中删除或者标记为无效。
在实际应用中，数据融合与集成技术涉及了多种技术和方法。
下面我们将介绍其中的一些常用技术。
首先是数据转换和清洗技术。
数据转换和清洗是将不同数据源的数据转化成统一的格式和结构的过程。
常见的数据转换和清洗技术有数据规范化、数据标准化、数据格式转化和数据清洗等。
通过这些技术，可以解决不同数据源结构和格式的问题，使数据能够比较方便地被融合和集成。
其次是数据匹配和合并技术。
数据匹配和合并是指在融合与集成过程中识别出相同或相似的数据，并将其合并成一个统一的数据集合。
数据融合概念
数据融合概念引言概述：随着信息技术的发展和应用的广泛，数据的处理和分析变得越来越重要。
数据融合作为一种数据处理方法，可以将多个来源的数据整合在一起，提供更全面、准确的信息，有着广泛的应用领域。
本文将介绍数据融合的概念及其在不同领域中的应用。
一、数据融合的定义和原理1.1 数据融合的定义数据融合是指将来自不同来源的数据整合在一起，形成一个综合的数据集合。
通过融合不同来源的数据，可以提高数据的可靠性、准确性和完整性。
1.2 数据融合的原理数据融合的原理包括数据采集、数据预处理、数据融合和数据分析。
首先，需要从不同的来源采集数据，包括传感器数据、社交媒体数据、网络数据等。
然后，对采集到的数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、归一化等。
接下来，将预处理后的数据进行融合，可以采用加权平均、决策融合等方法。
最后，对融合后的数据进行分析和应用，得出有用的结论和决策。
1.3 数据融合的优势数据融合可以提供更全面、准确的信息，有助于决策和问题解决。
通过融合不同来源的数据，可以弥补单一数据源的不足，提高数据的可靠性和可信度。
此外，数据融合还可以发现数据之间的关联性和规律性，为进一步的数据分析和挖掘提供基础。
二、数据融合在智能交通领域的应用2.1 实时交通信息通过融合来自交通监测设备、GPS定位数据、卫星图像等多种数据源，可以实时获取交通状况信息，包括交通流量、拥堵情况等，为交通管理和出行决策提供支持。
2.2 路况预测通过融合历史交通数据、天气数据、道路施工信息等数据源，可以预测未来的路况情况，提前采取交通调控措施，减少拥堵和事故发生的可能性。
2.3 智能导航系统通过融合地理信息、交通信息、用户偏好等数据源，可以为驾驶员提供个性化的导航路线，避开拥堵区域，优化出行时间和路线选择。
三、数据融合在物联网领域的应用3.1 智能家居通过融合家庭设备传感器、环境监测数据、用户行为数据等数据源，可以实现智能家居的自动化控制和智能化管理，提高生活质量和能源利用效率。
数据处理：数据融合与智能化
数据处理：数据融合与智能化引言概述：随着信息时代的到来，数据已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。
然而，数据的处理变得越来越复杂。
为了更好地利用数据，提高数据的价值，数据融合与智能化的技术应运而生。
本文将介绍数据融合与智能化的概念、优势以及应用领域。
一、数据融合的概念与作用1.1 数据融合的定义数据融合是指将来自不同来源、不同格式的数据进行整合，形成一个统一的数据集合。
通过数据融合，我们可以更全面、准确地了解数据的特征和规律。
1.2 数据融合的优势- 提高数据的准确性：通过将多个数据源的信息进行整合，可以消除数据源之间的冲突和不一致性，提高数据的准确性。
- 增加数据的可靠性：通过融合多个数据源的信息，可以减少单一数据源的风险，提高数据的可靠性。
- 扩展数据的维度：通过融合多个数据源的信息，可以增加数据的维度，提供更多的信息和视角，帮助我们更好地理解数据。
1.3 数据融合的应用领域- 金融行业：通过融合多个金融数据源的信息，可以提供更全面、准确的金融风险评估和预测模型。
- 医疗健康：通过融合多个医疗数据源的信息，可以提供更准确、个性化的诊断和治疗方案。
- 物联网：通过融合传感器数据和其他数据源的信息，可以实现对物联网设备的智能化管理和控制。
二、智能化数据处理的概念与方法2.1 智能化数据处理的定义智能化数据处理是指利用人工智能、机器学习等技术，对数据进行自动化的分析、挖掘和决策，以提高数据处理的效率和准确性。
2.2 智能化数据处理的方法- 机器学习：通过训练模型，使计算机能够从数据中学习并做出预测或决策。
- 自然语言处理：通过对文本数据进行分析和处理，使计算机能够理解和生成自然语言。
- 图像识别：通过对图像数据进行分析和处理，使计算机能够识别和理解图像中的内容。
2.3 智能化数据处理的应用领域- 金融行业：通过智能化数据处理技术，可以实现自动化的风险评估和交易决策。
- 市场营销：通过智能化数据处理技术，可以实现精准的用户画像和个性化的营销策略。
无线传感网络中的数据融合技术
无线传感网络中的数据融合技术随着物联网技术的快速发展，无线传感网络在各个领域中的应用越来越广泛。
无线传感网络由大量的传感节点组成，这些节点能够感知和采集环境中的各种数据。
然而，传感节点通常具有资源有限和能耗约束的特点，如何高效地利用传感节点采集到的数据成为了一个重要问题。
数据融合技术便是解决这一问题的重要方法之一。
数据融合技术是将多个传感节点采集到的数据进行聚合、处理和分析，生成更准确、更可靠的信息并有效地传输给上层应用。
数据融合技术可以充分利用网络中的传感节点资源，提高数据利用率和能源效率，并减少网络传输开销。
下面将对无线传感网络中的数据融合技术进行分析和讨论。
一、数据融合方法1. 空间数据融合空间数据融合是指将来自多个传感节点的数据在空间维度上进行融合。
在无线传感网络中，传感节点通常分布在不同的位置，每个节点采集到的数据可能有所不同。
因此，通过空间数据融合可以将不同节点采集到的数据进行整合，得到更全面、更准确的环境信息。
2. 时间数据融合时间数据融合是指将来自多个传感节点的数据在时间维度上进行融合。
传感节点通常以不同的时间间隔进行数据采集，采集到的数据可能存在延时或者丢失。
因此，通过时间数据融合可以对传感数据进行插值、平滑和修复，生成连续、准确的时间序列数据。
3. 特征数据融合特征数据融合是指将来自多个传感节点的数据在特征维度上进行融合。
不同的传感节点可能采集到不同的数据特征，通过特征数据融合可以将不同特征的数据进行关联和整合，得到更丰富、更全面的信息。
二、数据融合算法1. 加权平均算法加权平均算法是一种常用的数据融合算法，它根据传感节点的可靠性和准确性，给予不同的节点不同的权重。
传感节点的权重可以通过节点的能量消耗、距离中心节点的距离以及节点的传感性能等因素来计算。
2. 卡尔曼滤波算法卡尔曼滤波算法是一种基于状态估计的数据融合算法，它通过动态地估计目标状态和测量误差，实现对传感数据的滤波和预测。
信息融合中实时数据库关键技术
信息融合中实时数据库关键技术［摘要］多传感器信息融合是智能研究领域中的基础之一。
近年来，多传感器信息融合技术获得了普遍的关注和广泛的应用。
本文介绍了数据融合数据库设计目标，融合中数据库的设计方案，描述了融合中所用到的实时数据库系统特点，信息融合中实时数据库的关键技术，最后对实时数据库系统中数据库的整体设计、实时系统与实时数据库的通信、实时库与历史库的通信、数据采集等问题进行分析和说明。
［关键词］信息融合; 实时数据库;组件;采集1引言信息融合技术是针对使用多个或多类传感器的系统而开展的一种信息处理方法。
它是将多种类型的信息融合在一起,并从其中提取出具有更多特征或是更精确的有用信息的技术。
由于多个信息源提供信息的时间、地点、置信度以及用途的不同,需要将多源信息进行融合,利用数据冗余和互补,提高信息处理的可靠性和精确性。
信息融合作为消除不确定因素，提供准确观测结果或有益决策的智能信息处理技术，广泛应用于国防、工业、医学等领域。
例如在工业生产上,利用信息融合技术对生产的各个流程数据加以分析综合,有利于管理者控制生产流程,并可以进行辅助决策,从而提高生产的效率。
通过对检查病人时各种仪器测量数据的融合,以及提取医学图像(超声波,CT ,核磁共振等) 信息的特征,可以帮助医生更有效地进行诊断。
此外,利用信息融合技术,还可进行金融管理预测、数字图像处理、模式识别、城市建设规划、天气预报、智能机器人的研究、协同计算机的设计等等。
然而,在利用信息融合技术进行面向多源信息处理的过程中,既要实时地处理时变的不确定性多源数据信息,又要综合各项数据信息,完成特定任务所需要的先验知识。
这些信息的存储与使用,以及在信息交互时的可靠性、安全性成为利用信息融合技术进行决策分析的瓶颈[1]。
因此,需要一个独立的数据库系统作为后台,支持数据融合技术所需的数据交互。
2 数据融合算法对数据库需求在多传感器数据融合系统中,由于传感器的多样性以及各种检测、识别、估计的相关域知识的丰富性,使得数据融合系统的数据形式变得十分复杂，既有一般的文本数据、图像等多媒体数据，还有地理信息、演绎推理等数据。
cps网络中数据融合关键技术研究与实现
摘要摘要CPS(Cyber-Physical System)，即信息物理融合系统。
它是一个多学科交叉的新兴研究领域，融合了计算科学、控制理论、通信工程等多门学科技术。
系统通过传感器感知环境的实时状态数据，根据数据判断环境状态以及对不同事物的影响，最后做出不同的决策和控制。
判断结果的准确性会直接影响到决策和控制的准确性，从而对整个系统的可靠性和准确性产生影响。
因此如何从采集的数据中得到准确的判断结果具有很重要的意义。
数据异常检测技术和数据融合技术是CPS系统中处理数据的两大关键技术。
异常检测技术可以排除错误数据；数据融合技术可以根据不同属性的数据得出一个对不同事物影响的综合判断结果。
本文主要的研究内容如下：（1）提出了基于环境属性相关性的异常检测方法。
针对传统面向数据时空属性的单属性异常检测方法，无法有效地检测出多属性关联场景里的数据错误问题，本论文通过数据挖掘技术，根据事件异常数据挖掘出检测属性中的关联属性，并建立对应的关联规则；针对每一条关联规则，利用BP神经网络建立数据预测模型，根据预测模型对采集的多维属性数据做多属性关联的异常检测。
实验表明该算法具有更好的准确性。
（2）提出了基于模糊集理论和D-S证据理论的数据融合技术。
D-S证据理论是决策层数据融合的核心技术方法，但它不能有效地处理冲突证据，改进方法都是从理论出发，单独从数据角度来确定证据的可信度，没有与CPS应用场景结合，这些改进不能直接应用于CPS系统。
本文采用模糊集理论，结合属性的权重来确定证据的基本概率分配；并根据传感器节点采集的历史数据建立节点数据的可信度，把可信度作为证据的权值，对基本概率进行加权求和，最后采用D-S证据合成方法进行数据融合，根据决策判断规则得出最后结果。
通过实例数值计算分析证明了有效性。
（3）最后设计实现了一个传感器数据融合子系统。
以无人机状态监测系统为例，系统根据无人机自身的各种状态数据以及无人机工作环境的状态数据，采用上述的异常检测方法和数据融合方法，对无人机的健康状态和工作状态做出一个准确的综合判断。
数据挖掘中的数据融合与链接技术
数据挖掘中的数据融合与链接技术数据挖掘是一项重要的技术，它可以帮助我们从大量的数据中提取有用的信息和知识。
然而，现实世界中的数据往往分散在不同的源中，这就需要数据融合和链接技术来解决这个问题。
数据融合是将来自不同源的数据合并为一个一致的数据集的过程。
在数据挖掘中，数据融合是非常关键的，因为它可以提高数据的质量和准确性。
例如，在市场营销中，我们可能需要将来自不同渠道的客户数据融合在一起，以便更好地了解客户的需求和行为。
数据融合可以通过多种方法来实现，例如基于规则的融合、基于相似度的融合和基于机器学习的融合等。
基于规则的融合是一种简单而直接的方法，它通过定义一些规则来合并数据。
例如，我们可以定义一个规则，如果两个数据项的某些属性相同，则将它们合并为一个数据项。
这种方法的好处是简单易用，但它的缺点是需要事先定义好规则，这对于复杂的数据可能并不容易。
基于相似度的融合是一种更加灵活的方法，它通过计算数据项之间的相似度来决定是否将它们合并。
相似度可以通过比较数据项的属性值来计算，例如计算两个字符串的编辑距离或计算两个数值型属性的差异。
基于相似度的融合可以更好地适应数据的多样性和复杂性，但它的计算成本可能较高。
基于机器学习的融合是一种更加智能的方法，它通过训练一个模型来自动学习如何将数据融合在一起。
例如，我们可以使用聚类算法来将相似的数据项聚集在一起，或者使用分类算法来判断两个数据项是否应该合并。
基于机器学习的融合可以自动地发现数据中的模式和规律，但它的缺点是需要大量的训练数据和计算资源。
除了数据融合，数据链接也是数据挖掘中的一个重要技术。
数据链接是将来自不同源的数据项关联起来的过程。
在现实世界中，我们经常需要将不同数据源中的数据链接在一起，以便进行更深入的分析和挖掘。
例如，在医疗领域，我们可能需要将来自不同医院的患者数据链接在一起，以便研究患者的病情和治疗效果。
数据链接可以通过多种方法来实现，例如基于相似度的链接、基于规则的链接和基于网络的链接等。
多传感器数据融合关键技术研究
多传感器数据融合关键技术研究一、数据预处理数据预处理是进行多传感器数据融合的基础，它包括对数据的空间统一和时间统一的处理。
在多传感器系统中，由于传感器的类型、位置和采样频率的不同，即使对同一个目标进行观测，各传感器所得到的数据也会存在差异。
在数据融合之前，需要进行数据预处理，以确保数据的一致性和准确性。
空间对准技术：数据空间对准的目的是选择一个基准坐标系，将来自不同平台的多传感器数据统一到该坐标系下。
这涉及到坐标系的建立和转换，需要明确不同坐标系之间的关系，以及如何将数据从一个坐标系转换到另一个坐标系。
时间对准技术：由于传感器的采样频率不同，数据的时间戳也会存在差异。
时间对准的目的是消除这些差异，使不同传感器的数据在时间上对齐。
这可以通过时间同步、插值或重采样等技术来实现。
通过数据预处理，可以提高融合数据的一致性、准确性和可靠性，为后续的数据融合处理提供高质量的数据基础。
二、传感器选择与优化传感器的选择与优化是多传感器数据融合的关键步骤之一。
在进行传感器选择时，应根据应用需求、目标特性和环境条件等因素进行综合考虑。
不同类型的传感器具有不同的特性和适用范围，因此需要根据实际需求进行选择。
应用需求：根据具体应用场景的需求，选择能够提供所需信息的传感器类型。
例如，在无人驾驶应用中，需要选择能够提供环境感知信息的视觉传感器、激光雷达等。
目标特性：根据观测目标的特性，选择合适的传感器。
例如，对于温度测量，需要选择热成像传感器对于运动目标的跟踪，需要选择视觉传感器或雷达等。
环境条件：考虑工作环境对传感器的影响，如温度、湿度、光照等，选择能够在这些条件下正常工作的传感器。
除了选择合适的传感器类型，还需要对传感器的数量、分布和采样频率等因素进行优化，以确保能够获得全面、准确的数据。
数量优化：根据应用需求确定所需的传感器数量，避免过多或过少的传感器影响数据融合的效果。
分布优化：合理布置传感器的位置，使其能够覆盖观测区域的每个部分，减少观测盲区。
智慧城市中的数据融合关键技术与挑战！
智慧城市中的数据融合关键技术与挑战！数据融合关键技术智慧城市因其涵盖的内容涉及城市的方方面面，研究的切入点即可以是一个具体的应用，也可以是城市整体的发展规划，因此研究智慧城市技术体系架构的不同方法有着不同的侧重面，比如有的重点研究包括信息化基础设施对于智慧城市的影响，也有的从智能化服务入手。
但是无论从什么角度，绝大部分的研究都认为数据及其使用才是智慧城市最为核心的研究要点之一。
对于智慧城市的数据，第一步首先是有效的获取与感知，其核心主要是研究如何高效获取互联网、电信网、物联网和各行业数据，通过研究视频、音频、激光、射频定位、报警、智能图像分析等感知技术，构建智慧城市内立体感知系统，特别是需要针对数据来源的多源、异构等特性，对获取数据进行再组织与管理。
在获取到了有效数据之后，下一步主要工作则是对数据进行高效的传输，其核心内容是通过各种无线、有线的长距离或短距离通信网络，在确保信息安全和传输质量的前提下，实现选定范围内的数据互联互通。
在有了海量的多源异构数据之后，如何高效智能化地存储、管理和分析数据，并将有意义的信息提取出来应用于各种城市数据密集型应用成了最重要的一个挑战，为此，需要将数据进行广泛深度的融合，为了应对这个挑战，出现了一系列相关的技术和解决方案，其中数据活化是一个面向智慧城市数据融合需求的技术体系，该体系通过研究数据的描述、认知、建模、关联、演化等方法，实现海量多源异构数据的自我认知、自主学习和主动生长。
智慧城市的数据活化技术体系首先需要研究数据描述方法与描述语言、数据认知技术、关联数据动态建模技术、数据演化与自主生长机制和数据联网等面向海量异构数据的关键技术，面向数据和应用的规模性、资源分配的动态性以及资源环境的异构特征，为构建智慧城市应用提供支撑能力。
数据描述方法与描述语言的重点研究内容主要包括数据描述的共性基础问题，如何定义通用数据特征描述规范，并研究数据的实体对象描述方法。
其核心能力包括建立元数据组织、语义等模型，对元数据语法进行表示和封装，然后进行数据抽象，将数据、数据模型和描述型元数据封装成可唯一标识的数据实体对象，能够支持不同层次的数据粒度大小要求。
数据融合技术
无线传感器网络应用都是由大量的传感器节点构成共同完成信息收集、目标监视和感知环境的任务。
由于网络的通信带宽和能量资源存在着局限性，能量问题使得传感器网络的寿命存在很大的约束，而在进行信息采集数据传送的过程，由各个节点单独传输至汇聚节点的方法显然是不合适的，同时还会带来降低信息的收集效率以及影响信息采集的及时性等问题，因此人们通过研究提出了数据融合的方案。
作为无线传感器网络的关键技术之一，数据融合是将多份数据或信息进行处理，组合出更有效、更符合用户需求的数据的过程。
3.1数据融合的定义数据融合是将多份数据或信息进行处理，组合出更有效、更可靠、更符合用户需求的数据的过程，它涉及到系统、结构、应用、方法和理论。
传统意义上定义包括:(1)信息融合 (InformationFusinn)，定义为“在社会应用的上下文中，其包含了理论、技术和工具的创造和应用，用以在多个来源(传感器、数据库、人类收集)的信息间进行协作。
”(2)数据融合 (DataAggregatinn)是针对来自数据源的数据集合，将有弹性的、可编程的原始行数据处理为数量更少的精练数据，并将此精练数据传送给消费者。
其实，我们可以理解数据融合 (DataAggregation)为信息融合(hiformation Fusinn)的另一个子集，是将多份数据或信息进行处理，组合出更有效、更符合用户需求的数据的过程。
特别是对于无线传感器网络而言，提高精确度和节省能量是数据融合需要完成的首要任务。
3.2数据融合的作用在大多数无线传感器网络应用当中，很多时候不需要收到大量原始数据而只关心监测结果，因此处理该问题的有效手段就是数据融合技术。
而该技术的几个重要作用是其产生的重要背景。
1.节省能量无线传感器网络节点的冗余配置是建立在保证整个网络的可靠性和监测信息准确性的基础上。
在监测区域周围的节点采集和报告的数据信息会非常相似，甚至接近，这会造成较高的数据冗余情况，在这种情况下的数据发送至汇聚节点在满足数据精度的前提下，汇聚节点并不能获得更多的数据，相反会使网络的能量得到更多不必要的消耗。
数据融合技术概述
数据融合是WSN中非常重要的一项技术，也是目前的一个研究热点，通过一定算法将采集到的数据进行各种网内处理，去除冗余信息，减少数据传输量，降低能耗，延长网络生命周期。
本文以从降低传输数据量和能量方面对数据融合方法进行分类，介绍其研究现状。
1.与路由相结合的数据融合将路由技术和数据融合结合起来，通过在数据转发过程中适当地进行数据融合，减轻网络拥塞，延长网络生存时间[1]。
1.1查询路由中的数据融合定向扩散（directed diffusion）[2]作为查询路由的代表，数据融合主要是在其数据传播阶段进行，采用抑制副本的方法，对转发过的数据进行缓存，若发现重复数据将不予转发，该方法有很好的能源自适应性，但是他只能在他选择的随机路由上进行数据融合，并不是最优方案。
1.2分层路由中的数据融合Wendi Rabiner Heinzelman 等提出了在无线传感器网络中使用分簇概念,其将网络分为不同层次的LEACH 算法[3] :通过某种方式周期性随机选举簇头,簇头在无线信道中广播信息,其余节点检测信号并选择信号最强的簇头加入,从而形成不同的簇。
每个簇头在收到本簇成员后进行数据融合处理，并将结果发送给汇集节点。
LEACH算法仅强调数据融合的重要性，但未给出具体的融合方法。
TEEN是LEACH 算法的改进[4]，通过缓存机制抑制不需要转发的数据，进一步减少数据融合过程中的数据亮。
1.3链式路由中的数据融合Lindsey S 等人在L EACH 的基础上,提出了PEGASIS 算法[5]每个节点通过贪婪算法找到与其最近的邻居并连接,从而整个网络形成一个链,同时设定一个距离Sink 最近的节点为链头节点,它与Sink进行一跳通信。
数据总是在某个节点与其邻居之间传输,节点通过多跳方式轮流传输数据到Sink 处，位于链头节点和源节点之间的节点进行融合操作，最终链头节点将结果传送给汇聚节点。
链式结构使每个节点发送数据距离几乎最短，比LEACH节能，但增大了数据传送的平均延时，和传输失败率。
数据融合原理与方法
数据融合原理与方法.txt20如果你努力去发现美好，美好会发现你；如果你努力去尊重他人，你也会获得别人尊重；如果你努力去帮助他人，你也会得到他人的帮助。
生命就像一种回音，你送出什么它就送回什么，你播种什么就收获什么，你给予什么就得到什么。
数据融合(data fusion)原理与方法2007年01月21日星期日 18:41数据融合（data fusion）原理与方法数据融合（data fusion）最早被应用于军事领域。
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、自动目标识别等等。
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......一. 数据融合基本涵义数据融合（data fusion）最早被应用于军事领域。
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、自动目标识别等等。
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。
相对于单源遥感影象数据，多源遥感影象数据所提供的信息具有以下特点：1.冗余性：表示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它信息有依赖关系；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。
实质：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。
目的：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。
数据融合概念
数据融合概念的提出源自战争的需要，是依赖于军事应用的。
但随着数据融合的发展，它已经成为一门独立的学科，不受某一种应用明显的影响，而是借助于推理，对概念进行一般化，特殊化的综合分析来提出自己的问题。
数据融合是一个具有广泛应用领域的概念，很难给出一个统一的定义。
数据融合是针对一个系统中使用多个传感器这一特定问题而展开的研究方向，它的定义可以概括为：利用计算机技术对按时序获得的若干传感器的观测信息在一定准则下加以自动分析、综合以完成所需的决策和估计任务而进行的信息处理过程。
按照这一定义，多传感器系统是数据融合的硬件基础，多源信息是数据融合的加工对象，协调优化和综合处理是数据融合的核心。
数据融合最早用于军事领域，美国国防部JDL（Joint Directors of Laboratories）从军事应用的角度将数据融合定义为这样的一个过程，即把来自许多传感器和信息源的数据进行联合（Association）、相关（Correlation）、组合（Combination）和估值的处理，以达到准确的位置估计（Position Estimation）与身份估计（Identity Estimation），以及对战场情况和威胁及其重要程度进行及时的完整评价。
吉林大学博士学位论文：多传感器数据融合问题的研究有的专家对上述定义进行了补充和修改，用状态估计代替位置估计，并加入了检测的功能，从而给出了如下定义：数据融合是一个多层次、多方面的处理过程，这个过程是对多源数据进行检测、结合、相关、估计和组合，以达到精确的状态估计和身份估计，以及完整及时的态势评估和威胁估计。
此定义有三个要点：数据融合是多信源、多层次的处理过程，每个层次代表信息的不同抽象程度；数据融合过程包括数据的检测、关联、估计与合并；数据融合的输出包括低层次上的状态身份估计和高层次上的总战术态势的评估。
从非军事应用的角度来说，数据融合是对多个传感器和信息源所提供的关于某一环境特征的不完整信息加以综合，以形成相对完整、一致的感知描述，从而实现更加准确的识别判断功能。
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4、融合计算
1)对多传感器的相关观测结果验证、分析、 1)对多传感器的相关观测结果验证、分析、补 对多传感器的相关观测结果验证 取舍、修改和状态跟踪估计。 充、取舍、修改和状态跟踪估计。 2)对新发现的不相关观测结果进行分析和综 合。 生成综合态势， 3)生成综合态势，实时地根据多传感器观测结 果通过数据融合计算，对综合态势进行修改。 果通过数据融合计算，对综合态势进行修改。 4)态势决策分析。 态势决策分析。
第三讲 数据融合的关键技术
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主要内容
1、数据融合的主要技术 2、传感器组成及描述 3、数据融合的重要性和潜在能力 4、数据融合系统的应用
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3.1 数据融合的主要技术
1、数据转换 2、数据相关 3、数据库 3、融合推理
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（4）增加系统的可信度。多个传感器对同一目标或 增加系统的可信度。 事件进行判决和确认，增加了结果的可信程度。 事件进行判决和确认，增加了结果的可信程度。 （5）减小系统的信息模糊程度。由于采用多传感器 减小系统的信息模糊程度。 的信息进行检测、判断、推理等运算， 的信息进行检测、判断、推理等运算，降低了事 件的不确定性。 件的不确定性。 （6）改善系统的检测能力。利用多传感器信息，可 改善系统的检测能力。利用多传感器信息， 以在虚警一定的情况下，提高系统的发现概率。 以在虚警一定的情况下，提高系统的发现概率。
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2、数据相关技术
数据相关的核心问题： 数据相关的核心问题： 克服传感器测量的不精确性和干扰引起的相关 二义性，保持数据的一致性。 二义性，保持数据的一致性。 因此，控制和降低相关计算的复杂性，开发相 因此，控制和降低相关计算的复杂性， 关处理、 关处理、融合处理和系统模拟的算法与模型是数据 处理的一项关键技术。 处理的一项关键技术。
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信息输出单元：包括数据缓存、坐标变换、 信息输出单元：包括数据缓存、坐标变换、数据 单位转换、 变换、平滑、滤波等。 单位转换、D／A变换、平滑、滤波等。 输出可以是数据，也可以是图像。 输出可以是数据，也可以是图像。可以是时域信 号或频域信号， 号或频域信号，也可以是目标测量位置向量或目 标预测位置向量，还可以是目标的身份描述数据、 标预测位置向量，还可以是目标的身份描述数据、 传感器状态信息和环境信息等。 传感器状态信息和环境信息等。
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1)探测性能 1)探测性能 在指定噪声背景，给定虚警概率， 在指定噪声背景，给定虚警概率，已知信噪比情 况下的检测概率来表示的。 况下的检测概率来表示的。与此对应的是探测距 指在一定的发现概率下的距离。 离，指在一定的发现概率下的距离。 2)空间／ 2)空间／时间分辨率 空间 在时间和空间上区分两个或多个目标的能力。 在时间和空间上区分两个或多个目标的能力。 3)空间覆盖范围 3)空间覆盖范围 传感器所覆盖的空间体积。 传感器所覆盖的空间体积。
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信号处理单元： 信号处理单元： 抑制杂波、噪声与干扰，提取有用信号。 抑制杂波、噪声与干扰，提取有用信号。包括 门限设置、检测、变换、滤波、存储等。 门限设置、检测、变换、滤波、存储等。信号处 理后的信噪比会有较大的提高。 理后的信噪比会有较大的提高。处理后的信号可 直接输出，也可送到后级继续进行处理。 直接输出，也可送到后级继续进行处理。 数据和图像处理及判决单元： 数据和图像处理及判决单元： 完成特征提取、图像处理、跟踪、识别、分类， 完成特征提取、图像处理、跟踪、识别、分类， 把观测数据变成身份说明。 把观测数据变成身份说明。
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1、传感器的组成
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功能上传感器主要分七个单元： 功能上传感器主要分七个单元： 能量发射单元 能量接收单元 传感器引导与控制单元 信号调节单元 信号处理单元 数据处理单元 信息输出单元
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1、数据转换
多传感器输出的数据形式、 多传感器输出的数据形式、环境描述等各不一 信息处理的首要任务， 样，信息处理的首要任务，是把这些数据转换成相 同的形式和描述，然后进行相关处理。 同的形式和描述，然后进行相关处理。
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数据转换的内容： 数据转换的内容： 1)转换不同层次的信息 转换不同层次的信息; 1)转换不同层次的信息; 2)转换对环境或目标的描述的不同与相似处; 2)转换对环境或目标的描述的不同与相似处; 转换对环境或目标的描述的不同与相似处 3)对同一层次信息，也存在不同的描述； 3)对同一层次信息，也存在不同的描述； 对同一层次信息 4)数据融合存在时间性与空间性， 4)数据融合存在时间性与空间性，要用到坐标 数据融合存在时间性与空间性 变换。 变换。坐标变换的非线性带来的误差直接影响数据 的质量和时空校准，影响融合处理的质量。 的质量和时空校准，影响融合处理的质量。
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2、传感器特征描述
主要参数： 主要参数： 探测性能、空间与时间分辨率、空间覆盖范围、 探测性能、空间与时间分辨率、空间覆盖范围、 探测与跟踪模式、目标复现率、测量精度、 探测与跟踪模式、目标复现率、测量精度、测量 维数、 软数据报告、检测与航迹报告。 维数、硬／软数据报告、检测与航迹报告。
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2)时间管理 2)时间管理
多传感器系统可能由多种多样的传感器组成的， 多传感器系统可能由多种多样的传感器组成的， 每个传感器都有不同的任务，即有不同分工。 每个传感器都有不同的任务，即有不同分工。 根据不同的任务和不同的观测对象，可能在某一 根据不同的任务和不同的观测对象， 时刻，只需要某些传感器工作， 时刻，只需要某些传感器工作，或只需要某些方 向上传感器工作。 向上传感器工作。 因此可以根据事件出现的顺序， 因此可以根据事件出现的顺序，选用不同的传感 器组合，按一定的时间顺序进行统一管理。 器组合，按一定的时间顺序进行统一管理。
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数据融合系统的主要研究内容
针对复杂的环境和目标变动， 针对复杂的环境和目标变动，在难以获得先验 知识的前提下， 知识的前提下，建立具有良好稳健性和自适应能力 的目标机动与环境模型。 的目标机动与环境模型。 以最简单的融合计算方法达到融合系统要求， 以最简单的融合计算方法达到融合系统要求， 是任何数据融合系统主要研究内容。 是任何数据融合系统主要研究内容。
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数据融合给系统带来的优点的体现
（1）使系统具有良好的鲁棒性。减小了因环境的突 使系统具有良好的鲁棒性。 然变化对系统性能的影响， 然变化对系统性能的影响，对环境的变化有很强 的适应性。 的适应性。 （2）扩展系统的空间覆盖能力。传感器在空间的交 扩展系统的空间覆盖能力。 扩展了空间覆盖范围， 叠，扩展了空间覆盖范围，这是任何同类的单一 传感器所达不到的。 传感器所达不到的。 （3）扩展系统的时间覆盖能力。某些传感器不工作 扩展系统的时间覆盖能力。 其它传感器仍能保持继续探测， 时，其它传感器仍能保持继续探测，如可见光传 感器与红外传感器就可在白天和夜晚分时工作。 感器与红外传感器就可在白天和夜晚分时工作。
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非实时数据库： 非实时数据库： 存储各传感器的历史数据、 存储各传感器的历史数据、有关目标和环境的 辅助信息以及融合计算的历史信息。 辅助信息以及融合计算的历史信息。态势数据库要 求容量大、搜索快、开放互联性好， 求容量大、搜索快、开放互联性好，且具有良好的 用户接口。 用户接口。 开发更有效的数据模型、 开发更有效的数据模型、新的有效查找和搜索 机制以及分布式多媒体数据库管理系统， 机制以及分布式多媒体数据库管理系统，是数据融 合系统需要解决的重要问题。 合系统需要解决的重要问题。
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3、传感器管理
目的：充分利用有限传感器资源， 目的：充分利用有限传感器资源，使传感器系统 覆盖尽可能大的搜索空域 可能大的搜索空域， 较小的代价、 覆盖尽可能大的搜索空域，以较小的代价、较低 的虚警概率和较高的发现概率发现目标 发现目标， 的虚警概率和较高的发现概率发现目标，以较高 的精度实现对多目标的正确跟踪， 的精度实现对多目标的正确跟踪，以较高的可信 度实现对目标的识别，为指挥员提供更准确、更 度实现对目标的识别，为指挥员提供更准确、 可靠、 可靠、更精确的决策信息 传感器管理的核心问题是如何选择传感器、 传感器管理的核心问题是如何选择传感器、传感 选择传感器 器工作模式和传感器优化策略，以优化系统的整 器工作模式和传感器优化策略， 体性能。 体性能。
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3.2传感器组成及描述 3.2传感器组成及描述
数据融合系统的输入分量： 数据融合系统的输入分量： (1)传感器的观测数据（主要信息源） (1)传感器的观测数据（主要信息源）； 传感器的观测数据 (2)操纵员或用户输入的数据或命令 操纵员或用户输入的数据或命令； (2)操纵员或用户输入的数据或命令； (3)来自数据库的先验数据 来自数据库的先验数据。 (3)来自数据库的先验数据。
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