物联网技术-第6章 物联网数据融合及管理
物联网技术-第6章 物联网数据融合及管理
第6章物联网数据融合及管理
《物联网技术》课件
第6章 物联网 数据融合及管理
电子工业出版社 刘化君 刘传清编著《物联网技术》教材配套课件6
2011年8月27日
物联网技术
第6章物联网数据融合及管理
第6章 物联网数据融合及管理
6.1 何谓数据融合 6.1.1 数据融合的概念 6.1.2 物联网中的数据融合与处理 6.2 数据融合的基本原理及层次结构 6.2.1 数据融合的基本原理 6.2.2 物联网中数据融合的层次结构 6.2.3 基于信息抽象层次的数据融合 模型 6.3 数据融合技术与算法 6.3.1 传感网数据传输及融合技术 6.3.2 多传感器数据融合算法 6.3.3 传感网数据融合路由算法 6.4 物联网数据管理技术 6.4.1 传感网数据管理系统 6.4.2 数据模型及存储查询 6.4.3 数据融合及管理技术研究与 发展
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6.2.2 物联网中数据融合的层次结构
1.传感网节点的部署 在传感网数据融合结构中，比较重要的问题是如何部署感 知节点。目前，传感网感知节点的部署方式一般有3种类型， 最常用的拓扑结构是并行拓扑。在这种部署方式中， 各种类 型的感知节点同时工作。另一种类型是串行拓扑，在这种结 构中，感知节点检测数据信息具有暂时性。实际上， SAR(Synthetic Aperture Radar)图像就属于此结构。还有一 种类型是混合拓扑， 即树状拓扑。
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3.数据融合的体系结构
传感器 间接 信息 信息 收集 初 级 滤 波 二级处理 一级处理 态势评估 数据配准 数据关联 目标跟踪 身份识别 态势数据库
《物联网技术》课程大纲-物联网技术基础教程(第3版)-李联宁-清华大学出版社
“物联网技术”课程教学大纲课程名称：物联网技术英文名称：The Internet of Things Technology课程编码：课程学时：48 学分：3适用对象：计算机专业和网络工程专业本科学生先修课程：计算机网络使用教材：李联宁主编，《物联网技术基础教程》，清华大学出版社，2012.6主要参考书：[1]刘云浩，《物联网导论》科学出版社出版[2]一、课程介绍从网络结构上看，物联网就是通过Internet将众多信息传感设备与应用系统连接起来并在广域网范围内对物品身份进行识别的分布式系统。
物联网的定义是：通过射频识别（RFID）装置、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
当每个而不是每种物品能够被唯一标识后，利用识别、通信和计算等技术，在互联网基础上，构建的连接各种物品的网络，就是人们常说的物联网。
二、教学基本要求1.本课程主要讲述物联网技术的基本概念和基本原理，使学生了解物联网工程技术基础的主要内容2.培养学生物联网工程的逻辑思维能力以及分析问题和解决问题的能力。
三、课程内容第1章“物联网概述”讲述物联网技术的基本知识第2章“物联网架构技术”讲述物联网的系统结构；第3章“标识技术”所讲述的各个特定领域的标识与自动识别技术、不同的标识体系、“物品”的统一标识体系、电子产品EPC编码；第4章“通信技术”主要讲述无线低速网络、移动通信网络、设备对设备（M2M）及工业领域的无线网络等方面通信技术基础；第5章“网络技术”主要讲述RFID非接触射频识别系统、无线传感器网络、宽带网络技术、无线网格网、云计算网络等技术；第6章网络定位和发现技术涉及GPS全球定位系统、蜂窝基站定位、新兴定位系统（AGPS）、无线室内环境定位、传感器网络节点定位及时间同步技术；第7章“软件、服务和算法技术”讲述环境感知型中间件、嵌入式软件、微型操作系统、面向服务架构、物联网海量数据存储与查询、物联网数据融合及路由等技术；第8章“硬件技术”讲述微电子机械系统（MEMS）、移动设备内置传感器硬件平台、数字化传感器及网络接口技术等。
物联网中的数据融合与信息处理
物联网中的数据融合与信息处理第一章：引言物联网（Internet of Things，简称IoT）是指一种通过互联网连接和传输信息的网络系统，它通过传感器、设备、云计算等技术实现对各种物理实体的感知、控制和管理。
物联网系统产生的大量数据对于实现智能化和自动化具有重要意义。
但是，物联网中数据的多样性、分散性和不一致性给数据融合和信息处理带来了挑战。
因此，本文将从数据融合和信息处理两个方面，对物联网中的数据融合与信息处理进行深入探讨。
第二章：物联网中的数据融合2.1 数据来源的多样性在物联网中，数据来源多样，包括传感器、设备、用户交互等。
这些数据以不同形式、不同频率、不同质量进行传输，如何将这些来自不同来源的数据进行融合，成为保证物联网系统正常运行的重要环节。
2.2 数据采集与传输数据采集是物联网中数据融合的第一步。
多种传感器和设备能够采集到各种类型的数据。
采集到的数据根据预定的协议和标准进行传输，如WiFi、蓝牙、ZigBee等。
有效地采集和传输数据对于数据融合的成功至关重要。
2.3 数据预处理在数据融合之前，首先需要对采集到的原始数据进行预处理。
数据预处理包括数据清洗、去噪、归一化等操作，以提高数据的质量和减小数据的不一致性。
2.4 数据融合算法数据融合算法是物联网中实现数据融合的核心。
常用的数据融合算法包括加权平均法、卡尔曼滤波算法等。
这些算法能够将来自不同数据源的数据进行融合，得到更准确、更可信的数据结果。
第三章：物联网中的信息处理3.1 数据分析与挖掘在物联网系统中，数据分析和挖掘是从海量数据中提取有用信息的过程。
通过对数据进行分类、聚类、关联分析等操作，可以发现数据中潜在的规律和关联性，为后续决策和应用提供支持。
3.2 实时数据处理在物联网系统中，实时数据处理非常重要。
物联网中的设备和传感器实时产生大量数据，并需要实时进行处理和分析，以获得及时的结果和反馈。
实时数据处理技术包括复杂事件处理、流数据处理等，能够满足应用对实时性的需求。
物联网中的数据融合技术研究与应用
物联网中的数据融合技术研究与应用随着物联网技术的不断发展，各种物联网设备不断涌现，给我们的生产生活带来了极大的便利。
但随之而来的数据量也越来越大，数据来源也越来越多元化，如何将这些数据合理融合起来，成为一个整体，成为更有价值的信息，就成为了物联网应用发展中需要解决的重要问题。
一、数据融合技术是什么数据融合技术是指将来源于不同传感器的数据或者其他信息，通过某些技术手段，将其整合为一种更具有综合性和完整性的信息系统。
在物联网中，数据来源涉及多个领域，包括环境监测、交通管理、农业生产、智能家居等等。
这些数据因为来源不同、类型各异、分布不均等原因，需要进行有效融合，以便实现更高效、更智能、更人性化的物联网应用。
二、数据融合技术的分类根据其实现技术和数据处理方式的不同，数据融合技术可以分为以下分类：1、传感器级融合技术传感器级融合技术指的是在传感器节点处完成数据融合的技术。
传感器节点上可以安装多个传感器，将传感器采集的数据进行处理和分析，然后将处理后的结果通过节点上传至云端或者其他数据中心。
这种融合技术能够有效地降低数据传输的开销，并减少数据处理的时间和计算量。
2、区域级融合技术区域级融合技术是在传感器数据传输到云端后，通过在云端或其他数据中心进行数据处理和融合的技术。
在这种融合技术中，涉及到数据聚合、数据清洗、数据转换等多个环节。
区域级融合技术的优点在于可以处理更大量级的数据，并可以更灵活地进行数据处理和分析。
3、应用级融合技术应用级融合技术是指将不同的物联网应用的数据进行融合，并进行更加深入的应用分析的技术。
通过应用级融合，我们可以更加方便地进行综合性决策、监测、控制等应用。
三、数据融合技术的应用数据融合技术已在多个领域得以应用，例如智慧城市、智能交通、智能家居等等。
在智慧城市中，通过对环境、交通、安全等领域的传感器数据进行融合，可以实现更加高效的城市管理和服务；在智能交通中，通过对车辆、道路、交通信号等数据进行融合，可以实现更加智能、可靠的交通流控；在智能家居中，通过对家庭设备、用户行为、环境数据等进行融合，可以实现更加智能的家居生活。
物联网中的数据融合与分析技术研究
物联网中的数据融合与分析技术研究随着物联网的快速发展，人们对于数据的需求日益增长，数据融合与分析技术也变得日益重要。
然而，要想真正实现数据的融合与分析，并从其中获得有意义的信息，需要采用最新的技术手段和方法。
一、物联网中的数据融合技术在物联网中，大量的传感器设备会不断地产生大量的数据。
这些数据可能来自不同的传感器设备，有着不同的格式和语义，而物联网中的数据融合技术可以将这些异构数据整合起来。
因此，数据融合技术是物联网中至关重要的一项技术。
数据融合技术通常被分为两种类型：横向数据融合和纵向数据融合。
横向数据融合是指来自不同源的数据的融合，而纵向数据融合是指来自同一源的数据的融合。
数据融合技术通常涉及到信息特征的提取、数据的转换和数据的整合等方面。
在物联网中，数据融合技术可以帮助用户根据自身需求，将来自不同源的数据融合成一个整体，为后续的数据分析提供数据基础。
二、物联网中的数据分析技术数据分析技术是物联网中的另一项核心技术。
通过数据分析技术，可以对物联网中的数据进行挖掘和分析，从中发现有意义的信息和规律。
数据分析技术包括：数据挖掘、机器学习、深度学习和神经网络等方面。
数据分析技术可以对物联网中的数据进行筛选、分类、聚类、预测等处理，在此基础上制定相应的业务策略。
三、物联网中的数据融合与分析技术研究物联网中的数据融合与分析技术研究是未来物联网发展的方向之一，也是企业在物联网领域取得成功的重要因素。
最新的技术研究，通常会结合云计算和大数据等最新技术手段，以应对物联网中大量数据的快速增长，帮助用户更准确地分析和决策。
目前，物联网中的数据融合与分析技术研究越来越多地关注于以下几个方面：1. 数据融合和分析的自动化随着物联网的快速发展，数据量也在快速增长中。
数据融合和分析技术需要保证在这种情况下仍能保持准确性和可靠性。
因此，自动化已经成为一个重要的研究方向。
2. 个性化和实时性的变化在物联网中，数据的来源可能会不断改变，因此数据的分析和融合也必须具有灵活性和个性化。
物联网数据融合技术
物联网数据融合技术在当今数字化的时代，物联网（Internet of Things，简称 IoT）正以前所未有的速度发展，将各种设备和物体连接到互联网，实现智能化的交互和控制。
而在物联网的庞大体系中，数据融合技术扮演着至关重要的角色。
它就像是一位智慧的工匠，将来自不同源头、形态各异的数据精心雕琢、整合，为我们呈现出一幅完整而有价值的信息画卷。
那么，什么是物联网数据融合技术呢？简单来说，它是一种将来自多个物联网设备和传感器的分散、异构数据进行综合处理和整合的技术手段。
这些数据可能具有不同的格式、精度、采集频率和语义，通过数据融合技术，可以消除数据之间的冗余和矛盾，提取出有用的信息，为决策和应用提供可靠的支持。
想象一下，一个智能工厂中，有成百上千个传感器在监测生产线上的温度、压力、湿度、机器运行状态等各种参数。
这些传感器产生的数据如果孤立地看待，可能只是一些零散的数字，难以从中洞察生产过程中的问题和优化的方向。
但通过数据融合技术，将这些数据整合起来进行分析，就能够发现潜在的规律和趋势，比如某个设备的温度异常升高可能预示着即将发生故障，从而及时采取维修措施，避免生产中断。
物联网数据融合技术主要包括数据预处理、数据融合算法和融合结果的评估与应用三个环节。
数据预处理是数据融合的第一步，就像是对原材料进行初步加工。
在这个阶段，需要对采集到的数据进行清洗、去噪、转换和归一化等操作。
清洗数据可以去除那些明显错误或缺失的数据；去噪则是消除由于环境干扰等因素导致的数据波动；转换是将数据转换为统一的格式和单位，便于后续处理；归一化则是将数据映射到一个特定的范围，以消除量纲的影响。
通过这些预处理操作，可以提高数据的质量和可用性，为后续的融合算法打下良好的基础。
数据融合算法是整个技术的核心部分，它决定了如何将预处理后的数据进行整合和融合。
常见的数据融合算法包括加权平均法、卡尔曼滤波法、贝叶斯估计法等。
加权平均法是根据不同数据源的可靠性和重要性赋予相应的权重，然后进行加权平均得到融合结果；卡尔曼滤波法则适用于对动态系统的状态估计，通过不断预测和修正来融合数据；贝叶斯估计法则基于概率理论，通过先验知识和观测数据来更新后验概率分布，从而实现数据融合。
物联网中的数据融合与大数据分析方法
物联网中的数据融合与大数据分析方法随着物联网的快速发展，世界正逐渐进入一个数据驱动的时代。
在物联网中，各种设备、传感器和终端节点都能够通过互联网相互连接，并实现数据的采集、存储和传输。
这些海量的数据不仅具有极高的价值，还给人们生活、工作和生产带来了前所未有的变革。
然而，物联网中的数据融合与大数据分析方法成为当前亟需解决的重大问题。
物联网中的数据融合是指将来自不同来源的数据整合到一起，形成一个统一的数据集合。
这些数据可以是来自传感器、终端设备、社交媒体、公共数据库等多种不同的源头，形式各异。
数据融合的目标是通过将多源数据进行整合，消除数据冗余、统一数据格式、确保数据质量，从而形成一个全面、准确、可靠的数据集，为后续的大数据分析提供基础。
数据融合可以分为三个主要的层次：感知层、传输层和应用层。
感知层是指通过传感器等设备采集到的原始数据，例如气温、湿度、光照强度等。
传输层是指通过网络将感知层的数据传输到中心服务器进行存储和处理。
应用层是指根据特定的需求对传输层的数据进行处理、分析和应用。
在这三个层次中，数据融合的方法和技术存在差异。
在感知层，数据融合的方法包括数据清洗、数据校正和数据整合。
数据清洗是指对感知层采集到的数据进行去除噪声、纠正错误的操作，确保数据的准确性和可靠性。
数据校正是指通过对感知层采集到的数据进行标定和修正，消除测量误差，提高数据的精确度。
数据整合是指将来自多个传感器的数据进行整合，形成一个整体的数据集合，便于后续的分析和应用。
在传输层，数据融合的方法包括数据聚合、数据压缩和数据加密。
数据聚合是指将感知层的数据进行聚合，减少数据传输的数量和带宽需求，提高传输效率。
数据压缩是指通过各种压缩算法对数据进行压缩，减少数据传输的时间和成本。
数据加密是指对传输的数据进行加密，保护数据的安全性和隐私性，防止数据泄露和篡改。
在应用层，数据融合的方法包括数据分析、数据挖掘和数据可视化。
数据分析是指利用统计学和数学模型等方法对融合后的数据进行分析和解释，提取有用的信息和知识。
物联网中的数据融合与分析研究
物联网中的数据融合与分析研究随着科技的发展，物联网逐渐成为人们生活中不可或缺的一部分。
物联网所涵盖的领域包括但不限于家居智能化、智慧城市、工业生产、医疗保健等。
然而，随着物联网技术的快速发展，数据量也在不断增加。
如何挖掘和利用这些数据资源，成为了物联网发展中的重要研究领域。
本文将围绕“物联网中的数据融合与分析研究”这一主题展开论述。
一、数据的特征与分类物联网所获取的数据呈现出多样性、动态性、细粒度和复杂性等特征。
其中，数据类型主要分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据三种。
结构化数据以数据库表格形式进行存储，包括数字、字母、符号等元素，具有清晰的数据格式和关系。
半结构化数据如XML和JSON，则包含了自身的标签和结构，具有一定的格式和组织性。
非结构化数据如文本、图像、音视频等，则没有固定的格式和结构，以自由文本的形式存在。
二、数据的存储与管理为了方便对物联网数据进行分析，需要将其存储于一定的数据存储系统中，如Hadoop、MongoDB等。
Hadoop系统是一种针对大数据进行分布式处理的平台，具有快速处理海量数据的能力。
MongoDB则是一种非关系型数据库，适用于处理半结构化和非结构化数据等非传统类型数据，具有快速处理和扩展性强的优势。
三、数据的挖掘与分析数据挖掘是指从大规模的数据中提取出特定的模式和趋势，以协助决策。
在物联网中，数据的挖掘主要分为聚类分析、关联分析和分类分析等方法。
具体而言，聚类分析是指对未经过标记的数据进行分类，以发现其中规律的分组。
关联分析则旨在发现数据集中频繁出现的联系，以了解它们之间的关系。
分类分析则将数据集分为多个已知类别，以使得新的数据能够被精准地分类。
四、数据融合的思想数据融合是指将不同的数据源进行整合，以产生更为完整和准确的信息。
由于物联网中的数据具有多源性和异构性，数据融合成为发挥其潜力的关键环节。
在数据融合的过程中，需考虑数据的质量、数据的冗余性和数据的可视化等因素。
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第6章物联网数据融合及管理
6.2.2 物联网中数据融合的层次结构
1.传感网节点的部署 在传感网数据融合结构中，比较重要的问题是如何部署感 知节点。目前，传感网感知节点的部署方式一般有3种类型， 最常用的拓扑结构是并行拓扑。在这种部署方式中， 各种类 型的感知节点同时工作。另一种类型是串行拓扑，在这种结 构中，感知节点检测数据信息具有暂时性。实际上， SAR(Synthetic Aperture Radar)图像就属于此结构。还有一 种类型是混合拓扑， 即树状拓扑。
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6.3.1 传感网数据传输及融合技术
1．直接传输模型
2．多跳传输模型
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6.3.2 多传感器数据融合算法
目前已有大量的多传感器数据融合算法，基本上可概 括为两大类：一是随机类方法，包括加权平均法、卡尔曼 滤波法、贝叶斯估计法、D-S证据推理等。二是人工智能 类方法，包括模糊逻辑、神经网络等。不同的方法适用于 不同的应用背景。神经网络和人工智能等新概念、新技术 在数据融合中将发挥越来越重要的作用。
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6.3.3 传感网数据融合路由算法
目前，针对传感网中的数据融合问题，国内外在以数据为中心的 路由协议以及融合函数、融合模型等方面已经取得了许多研究成果， 主要集中在数据融合路由协议方面。按照通信网络拓扑结构的不同, 比较典型的数据融合路由协议有：基于数据融合树的路由协议、基于 分簇的路由协议，以及基于节点链的路由协议。
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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(或)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 内容包含以下几个主要问题。 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。 3)感知数据的不确定性。 4）不完整、不一致和虚假数据. 5) 数据库。 6)性能评估。
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2.数据融合的层次划分 数据融合大部分是根据具体问题及其特定对象来建 立自己的融合层次。例如，有些应用，将数据融合划分 为检测层、位置层、属性层、态势评估和威胁评估；有 的根据输入输出数据的特征提出了基于输入/ 输出特征 的融合层次化描述。数据融合层次的划分目前还没有统 一标准。 根据多传感器数据融合模型定义和传感网的自身特 点，通常按照节点处理层次、融合前后的数据量变化、 信息抽象的层次，来划分传感网数据融合的层次结构。
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6.4.1 传感网数据管理系统
1.物联网数据管理系统的特点 数据管理主要包括对感知数据的获取、存储、查询、挖 掘和操作，目的就是把物联网上数据的逻辑视图和网络的 物理实现分离开来，使用户和应用程序只需关心查询的逻 辑结构，而无需关心物联网的实现细节。 1）与传感网支撑环境直接相关。 2）数据需在传感网内处理。 3）能够处理感知数据的误差。 4）查询策略需适应最小化能量消耗与网络拓扑结构的变化。
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6.1 何谓数据融合
数据融合一词最早出现在20 世纪70 年代，并于20 世 纪80 年代发展成一项专门技术。它是人类模仿自身信息 处理能力的结果，类似人类和其它动物对复杂问题的综 合处理。数据融合技术最早用于军事，1973 年美国研究 机构就在国防部的资助下，开展了声纳信号解释系统的 研究。目前，工业控制、机器人、空中交通管制、海洋 监视和管理等领域也向着多传感器数据融合方向发展。 物联网概念的提出，数据融合技术将成为其数据处理等 相关技术开发所要关心的重要问题之一。
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6.4 物联网数据管理技术
在物联网实现中，分布式动态实时数据管理是其以数据中 心为特征的重要技术之一。该技术通过部署或者指定一些节 点作为代理节点，代理节点根据感知任务收集兴趣数据。感 知任务通过分布式数据库的查询语言下达给目标区域的感知 节点。在整个物联网体系中，传感网可作为分布式数据库独 立存在，实现对客观物理世界的实时、动态的感知与管理。 这样做的目的是，将物联网数据处理方法与网络的具体实现 方法分离开来，使得用户和应用程序只需要查询数据的逻辑 结构，而无须关心物联网具体如何获取信息的细节。
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6.2 数据融合的基本原理及层次结构
通过对多感知节点信息的协调优化，数据融合技术可以有效 地减少整个网络中不必要的通信开销，提高数据的准确度和收 集效率。因此，传送已融合的数据要比未经处理的数据节省能 量，延长网络的生存周期。但对物联网而言，数据融合技术将 面临更多挑战，例如，感知节点能源有限、多数据流的同步、 数据的时间敏感特性、网络带宽的限制、无线通信的不可靠性 和网络的动态特性等。因此，物联网中的数据融合需要有其独 特的层次性结构体系。
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第6章 物联网数据融合及管理
6.1 何谓数据融合 6.1.1 数据融合的概念 6.1.2 物联网中的数据融合与处理 6.2 数据融合的基本原理及层次结构 6.2.1 数据融合的基本原理 6.2.2 物联网中数据融合的层次结构 6.2.3 基于信息抽象层次的数据融合 模型 6.3 数据融合技术与算法 6.3.1 传感网数据传输及融合技术 6.3.2 多传感器数据融合算法 6.3.3 传感网数据融合路由算法 6.4 物联网数据管理技术 6.4.1 传感网数据管理系统 6.4.2 数据模型及存储查询 6.4.3 数据融合及管理技术研究与 发展
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6.1.1 数据融合的概念
数据融合概念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。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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6.2.1 数据融合的基本原理
1）多个不同类型的传感器（有源或无源的）采集观测目标的 数据； 2）对传感器的输出数据（离散的或连续的时间函数数据、输 出矢量、成像数据或一个直接的属性说明）进行特征提取，提 取代表观测数据的特征矢量； 3）对特征矢量进行模式识别处理（例如：汇聚算法、自适应 神经网络或其它能将特征矢量变换成目标属性判决的统计模式 识别法等）完成各传感器关于目标的说明； 4）将各传感器关于目标的说明数据按同一目标进行分组，即 关联； 5）利用融合算法将每一目标各传感器数据进行合成， 得到 该目标的一致性解释与描述。
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6.1.2 物联网中的数据融合
1.物联网数据融合的意义和作用 物联网(IoT) 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信息网络系统。
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图6-2 数据融合示融合及管理
2.物联网数据融合所要解决的关键问题和要求
（1）物联网数据融合需要研究解决的关键问题 1）数据融合节点的选择。融合节点的选择与网络层 路由协议有密切关系，需要依靠路由协议建立的路由回 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。 （2）物联网数据融合技术要求 物联网与以往的多传感器数据融合有所不同，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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6.3 数据融合技术与算法
数据融合技术涉及到复杂的融合算法、实时图像数 据库技术和高速、大吞吐量数据处理等支撑技术。数据 融合算法是融合处理的基本内容，它是将多维输入数据 在不同融合层次上运用不同的数学方法,对数据进行聚 类处理的方法。就多传感器数据融合而言，虽然还未形 成完整的理论体系和有效的融合算法，但有不少应用领 域根据各自的具体应用背景，已经提出了许多成熟并且 有效的融合算法。针对传感网的具体应用，也有许多具 有实用价值的数据融合技术与算法。
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6.2.3 基于信息抽象层次的数据融合模型
1.像素级融合