14第十四讲 信息融合与目标跟踪课件 数据融合的应用

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1、数据层属性融合结构
基于原始的多个传感器采集的数据，直接融合来 自同类传感器数据，然后实现特征提取和对来自 融合数据的属性判决； 多数情况下仅依赖于传感器类型，不依赖于用户 需求； 数据量大，冗余度高，融合计算量庞大，属于最 底层的融合。
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2、特征层属性融合结构
对各传感器数据处理并抽取特征后再进行融合；
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工作方式
①将来自网络层的数据包放到融合池中，根据融合 度以及这些数据包下一跳的目的地址，AIDA功能 单元将多个数据包合并成一个数据包；然后将其 传递到MAC层进行发送；
当查询请求为收集所有传感器节点采集的温度值时，转 发节点收到子节点发来的查询结果后无法进行聚集操作， 只能将每个子节点的查询结果依次发送到父节点。
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典型算法：TiNA
TiNA是一种利用传感器节点采集数据的时间一致 性进行网内融合的机制； 在满足用户对于数据准确性需求的前提下，通过 网内融合尽可能地节省能量。
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二、 WSN数据融合原理
WSN中传感器提供的信息具有不同的特征，如模 糊或确定、时变或非时变、实时或非实时、可靠 或非可靠、相互支持或相互矛盾； WSN数据融合充分利用多个传感器节点资源，将 采集的多份数据或信息进行处理，从而组合出更 有效、更符合用户需求的数据；
提高数据收集效率，减少网络通信量，提高能源 有效性，最终增加网络生命期。
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典型结构
融合中心Agent 融合中心Agent
通信网络
传感器Agent
传感器Agent
传感器Agent
传感器1
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传感器2
传感器N
Agent具有有关融合中心以及与其在监测范围上 有重叠的多个传感器的知识。主要功能如下： ①获取目标和传感器数据；
②对经协商后分配的传感器任务进行管理；
③对与其他传感器节点的数据通信进行控制。
在有损融合中，信息损失的上限是要保留应用所需 的全部信息量。
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五、跟踪级融合模型
无线传感器网络中大量的感知数据从多源节点向 汇聚节点传送，从信息流通形式和网络节点处理 的层次看，跟踪级融合模型可分为两种： 1、集中式结构 2、分布式结构
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1、集中式结构
汇聚节点发送有关数据的兴趣或查询，具有相关 数据的多个源节点直接将数据发送给汇聚节点， 最后由汇聚节点进行数据的融合；
第十四讲 数据融合的典型应用
--WSN中的数据融合
无线传感器网络(WSN)特点
由部署在监测域内大量的微型传感器节点组成， 通过无线通信方式而形成的一个多跳的自组织网 络系统； 协作地感知、采集和处理网络覆盖区域中被感知 对象的信息，并发送给观察者； 在军事、工农业、生物医疗、环境监测等许多重 要领域具有十分广泛的应用前景。
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三、WSN数据融合特点
WSN中主要有从用户到网络的查询及从传感器节 点到用户的感知数据两种通信量； 传感器节点都有可能对环境进行感知或成为对其 他节点产生的数据进行转发的中继节点，这些节 点产生的数据有可能使网络发生拥塞； WSN大规模密集部署的特点导致这些数据中大部 分是无效的，应在传送过程中运用数据融合技术 进行处理，减少无效数据。
传感器融合任务的性能指标经传感器Agent间的协 商确定。
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多Agent的融合模型将决策过程移至各传感节点； 节点能动地根据目标导向来调整策略，提高了数 据融合过程的自适应性； 各传感节点的感知数据通过Agent自主管理，并能 及时获得性能态势，动态调整任务的决策，有利 于在传感网络性能优化上的数据融合；
Agent之间的协商与知识学习机制，利于数据相关 性的发现，进而提高数据融合度和鲁棒性。
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八、典型WSN数据融合算法
1、基于分布式数据库的聚集操作 无线传感器网络被视为一个分布式数据库，用 户使用描述性的语言向网络发送查询请求； 查询请求在网络中以分布式的方式进行处理， 查询结果通过多跳路由返回给用户； 处理查询请求以及返回查询结果的过程实质上 就是进行数据融合的过程；
把多Agent用于提高传感器网络数据融合度和实现 数据同步及任务协同处理非常有利。
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结构特点
汇聚节点作为融合中心，数据的融合通过传感器 Agent与融合中心Agent，由传感器节点与汇聚节 点间的协商实现； 融合中心将系统任务发送给能独立完成该任务的 传感器，或能联合完成该任务的传感器组； 各传感器根据其自身的需要与相关的传感器进行 协商，这一过程持续到融合中心发出下一组任务 时为止。
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典型算法：TAG
TAG是一个基于TinyOS的通用聚集操作服务模块， 它采用类似SQL的查询语法； TAG中的查询过程分为查询请求分发和查询结果 收集两个阶段。
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第一个阶段：基站广播查询请求消息 当某个节点第一次收到查询请求时，将消息的发 送者作为自己的父节点，然后转发查询请求消息， 否则丢弃查询请求消息；
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四、 WSN数据包级融合模型
数据包级融合有无损融合和有损融合两种：
1、无损融合： 所有的细节信息均被保留，在各个结果之间相 关性很大的情况下，会存在许多冗余数据；
数据缩减的基本原则就是减少这些冗余信息。
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2、有损融合： 采用减少一些信息的详细内容或降低数据质量的方 法来减少需要存储或传输的数据量，从而达到节 省能源的目的；
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2、数据包合并
当某个节点收到多个子节点发来的数据包时，将 它们合并成一个大的数据包，然后将合并后的数 据包发送到父节点； 在无线传感器网络中，数据字段相对较短，而控 制字段相对较长，数据包合并能够有效地降低包 头的开销。
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典型算法：数据漏斗
数据漏斗将网络中的节点分为少量的控制节点和 大量的传感节点两类。
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主要特点
TiNA实质上是一种时间域上的数据融合，对TAG 进行了扩展，引入了数据时间一致性的概念； 对于监测数据波动较小的应用十分有效，能够显 著地减少网络中的数据传输量，当监测数据波动 较大时作用不明显； 对于节点存储空间的要求比较高，尤其当网络规 模较大时，转发节点需要保存大量的额外信息。
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七、基于多Agent的数据融合模型
Agent是指在一定环境下具有自主性、持续性、社 会性和代理性等特征的计算实体；有自己的知识 库和推理机制，能主动对环境的作用做出反应； 多Agent系统则是由一组Agent通过彼此的协商与 协作组成一个整体，单个Agent的能力是有限的， 但通过合作可以完成很多复杂的任务；
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主要思想
控制节点将被监测空间划分为不同的区域，并向 每个区域发送查询消息； 收到查询消息后，区域中的传感器节点开始周期 性地向控制节点发送传感数据； 由于同一区域内的大部分节点几乎在同一时间向 控制节点发送数据，将这些数据合并为一个数据 包发送到控制节点是十分有效的。
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主要特点
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一、与传统多传感器数据融合的比较
传统的多传感器数据融合是将不同的知识源与传 感器采集的数据进行融合，实现对观测现象更好 的理解； WSN中，数据融合能节省整个网络的能量，提高 所收集数据的准确性和收集数据的效率。
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主要表现
（1）稳定性： 传统多传感器融合系统通过扩展空间覆盖范围和 提高抗干扰能力来增强运行的鲁棒性。 WSN则从提高数据收集效率出发，数据融合多基 于网内进行，考虑到部分节点会由于恶劣环境因 素或自身能量耗尽而造成失效情形，因此稳健性 和自适应性是WSN数据融合实现的前提。
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融合中心Agent包含与应用相关的全部传感器的 知识，主要功能包括： ①对传感器发送来的所有相关信息进行融合；
②确定各传感器Agent需完成的系统任务及其全局 性能指标；
③对系统任务的性能指标进行监控，以便确认所 要求的性能指标是否达到。
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多Agent之间的通信消息来自于Agent内部的决策 过程，包含融合数据相关的标识、类型、内容及 发送、接收者； 系统融合任务优先级及其性能指标由融合中心 Agent确定，而传感器融合任务的优先级则由传感 器Agent确定；
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WSN主要结构
通信卫星 或者 互联网 用户 监控系统
汇聚节点
传感器节点 监测区域
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传感器节点数量多且随机分布，相邻的传感器对 同一事件进行监测所获得的数据具有相似性； 传感器节点的能量、存储空间与计算能力有限， 冗余数据的传送在一定程度将消耗过多的能量， 缩短整个网络的生存期； 无线传感器网络在收集数据过程中使用数据融合 技术，将多传感器节点的数据进行综合处理，得 出更为准确完整的信息。
信息损失较小，由于WSN节点分布较为密集， 多源对同一事件的数据表征存在近似冗余信息， 对冗余信息的传输将使网络消耗更多的能量。
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2、分布式结构
源节点发送的数据经中间节点转发时，中间节点 查看数据包的内容，进行相应的数据融合后再传 送到汇聚节点，由汇聚节点实现数据综合。 在一定程度上提高了网络数据收集的整体效率， 减少了传输的数据量，从而降低能耗，提高了信 道利用率。

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六、属性级融合模型
属性信息融合是基于目标类型的识别融合。传感 器网络中各传感器节点对环境事件监测所获得的 数据流，经分析处理提取特征，然后用模式识别 方法完成属性信息融合。根据对传感器数据的识 别层次，属性数据融合结构可分为三类： 1、数据层属性融合结构 2、特征层属性融合结构 3、决策层属性融合结构
查询请求消息以这种洪泛的方式遍及整个网络， 所有节点形成一棵以基站为根的数据融合树。
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第二个阶段，每个节点周期性地采集数据，融合 本地采集的数据以及子节点发来的查询结果，然 后将融合结果发送到父节点。
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主要特点
TAG实质上是一种空间域上的数据融合；
利用相邻传感器节点采集数据的空间一致性去除 冗余信息，减少网络中的数据传输量； 对简单的聚集操作十分有效，对于一般的查询请 求，作用不是非常明显；