02第二讲 数据融合系统的结构形式解析
大数据时代知识融合的体系架构、实现模式及实证研究
一、概述如今，大数据时代已经到来，各行各业都在面临着大数据的挑战和机遇。
在这样一个信息爆炸的时代，如何有效地利用数据并进行知识融合成为了一个重要的议题。
本文旨在探讨大数据时代知识融合的体系架构、实现模式及实证研究，对相关领域的研究和实践提供指导和启发。
二、大数据时代知识融合的体系架构1. 数据采集与清洗在大数据时代，数据的采集和清洗是知识融合的第一步。
需要借助各种数据采集工具和技术，将原始数据进行清洗、去重、格式化等处理，以确保数据的质量和完整性。
2. 数据存储与管理大数据时代的知识融合需要强大的数据存储和管理能力，包括分布式数据库、数据仓库、数据湖等技术和架构的建设，以应对海量数据的存储和管理需求。
3. 数据分析与挖掘数据分析和挖掘是知识融合的核心环节，通过各种数据分析和挖掘技术，可以从海量数据中发现有价值的信息和知识，为知识融合提供支持。
4. 知识融合与应用最终目的是将各种数据和知识融合在一起，形成有实际应用价值的知识体系，为决策和应用提供支持。
三、大数据时代知识融合的实现模式1. 数据驱动的知识融合模式数据驱动的知识融合模式是通过分析大数据，发现其中蕴含的知识和规律，并将其应用于实际业务中，以实现知识的融合和应用。
2. 人工智能技术驱动的知识融合模式人工智能技术的发展为知识融合提供了新的思路和方法，通过人工智能技术的支持，可以更加高效地进行知识融合和应用。
3. 互联网评台驱动的知识融合模式互联网评台的发展为知识融合提供了丰富的数据资源和合作机会，通过各种互联网评台，可以实现跨机构、跨地域的知识融合。
四、大数据时代知识融合的实证研究1. 实证研究方法在大数据时代的知识融合研究中，需要运用科学的实证研究方法，如案例分析、实地调研、数据统计分析等，来发现知识融合的规律和特点。
2. 典型案例分析通过对一些典型的知识融合案例进行深入研究和分析，可以发现其中的知识融合模式和规律，为其他领域的知识融合提供借鉴和启发。
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。
数据融合系统结构及数据准备
数据融合系统结构及数据准备数据融合是指将来自不同数据源的数据进行整合、清洗、加工和分析的过程，目的是获得更全面、准确、有价值的数据信息。
数据融合系统结构是指用于实施数据融合的软件与硬件组成，它包括数据源接入、数据清洗、数据加工与整合、数据分析与应用等模块。
数据源接入是数据融合系统的第一步，它是将来自不同数据源的数据导入到系统中的过程。
数据源可以是各类数据库、文件、网页等。
为了实现数据源接入，需要使用各种数据接口和协议。
数据源接入模块一般具有数据采集、数据传输和数据导入功能，可以自动从指定数据源中读取数据，或者通过用户输入相应的参数来获取数据。
数据清洗是数据融合系统中的重要环节，它是指对原始数据进行预处理和数据质量控制的过程。
数据清洗的目的是去除不准确、不完整、重复或无效的数据，以保证数据的可靠性和一致性。
数据清洗模块一般具有数据预处理、数据过滤、数据去重和数据校验等功能。
数据清洗模块还可以对数据进行标准化、归一化和缺失值处理等操作，以提高数据的质量。
数据加工与整合是数据融合系统中的核心环节，它是将已清洗的数据按照一定的规则和逻辑进行加工和整合的过程。
数据加工与整合模块一般具有数据转换、数据匹配和数据合并等功能。
数据加工与整合模块可以对不同源的数据进行转换和映射，使其能够相互匹配和关联。
数据加工与整合模块还可以进行数据聚合、数据计算和数据推理等操作，以生成所需的综合数据。
数据分析与应用是数据融合系统中的最终环节，它是基于融合后的数据进行各种分析和应用的过程。
数据分析与应用模块一般具有数据查询、数据统计、数据挖掘和数据展示等功能。
数据分析与应用模块可以通过各种数据分析方法和工具，对融合后的数据进行模式识别、关联分析和预测分析等操作，以提取有价值的信息和知识。
数据分析与应用模块还可以将分析结果进行可视化展示，并支持用户交互和决策。
数据准备是数据融合系统中的前置工作，它是指对原始数据进行处理和准备的过程。
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美国火星车“Sojourner”号上用QCM来检测太阳能 电池板上的灰尘堆积情况
每平方米范围内落下了一层4克重的尘埃，则会导致太 阳能效率下降40%。
视频：QCM-D
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雷达
C3I系统（ Communication，Command，Control and Intelligence systems通信、指挥、控制和情报，军事指挥自动化系统）所用传感器 的种类很多，但它们是以雷达、电子情报机（ELINT)、 电子支援测量系统（ESM）、声音、红外等传感器为主， 再辅以其他类 型的传感器，在整个三维空间形成一个传感器网阵。
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?
静态特性又称“刻度特性”、“标定曲线”或“校准曲线”。 它表示当输入系统的被测物理量 x(t)为不随时间变化的恒定信号， 即x(t)=常量时，系统的输入与输出之间呈现的关系。通常，静态 特性可由如下的多项式来表示：
ys?? 0 s1xs? 2 x2 ??L sn xn
式中： s0,s1,s2,…,sn—— y—— x——输入量。
息 信 技 备 通 电 床 器 用 相 车 机 舶 象 洋 境 疗 火 能 能 械 木 林 币品
处电测控控系 人电机
污
利利能建 金
理话试制制统
器
染
用用利筑 融
用
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电子警察
胶片式“电子警察” 、数码式“电子警察” 、视频式“电 子警察”；压力或磁电传感器，两个脉冲信号，触发拍照 系统进行拍照
比方说所谓海洋背景噪音90dB实际上就是我们一般所说的38dB 声纹库
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数据融合方法
数据融合方法数据融合是一种将不同来源的数据整合在一起的方法，旨在从多个维度对数据进行分析，产生更准确、更全面的结论。
数据融合方法可以应用于各种领域，如天文学、气象学、地球科学、社会科学等。
本文将对数据融合方法进行探讨，并介绍几种常见的数据融合方法。
1. 基于模型的数据融合方法这种方法旨在使用已知模型来整合数据，使得它们更加准确。
在这种方法中，模型可以是物理模型、数学模型或统计模型。
基于模型的数据融合方法通常需要先进行模型校准，然后将数据传递给模型进行预测。
模型结果可以被认为是旧数据的一个函数，以生成更准确的新数据。
这种方法旨在使用统计分析来整合数据，以产生更精确的结果。
在这种方法中，通过分析和对比不同来源的数据来获取信息，从而定量估计测量误差。
这种方法通常使用卡尔曼滤波、贝叶斯网络等统计分析方法。
二、数据融合方法的几种常见形式1. 图像融合图像融合是将两幅或多幅图像组合在一起创造出一个完整的、更清晰的图像。
此方法通常使用多张不同波长的卫星图像，以产生更精确的图像。
常见的图像融合方法包括PAN-sharpening、多波段、优化融合等。
2. 空间数据融合空间融合是将来自不同观测平台（例如卫星、飞机、地面观测点等）的数据集成在一起，形成空间数据立体结构。
这种方法可以有效地提高对空间数据的理解和分析。
通常使用的方法有网格插值、空间协方差函数、克里金插值等。
时间数据融合是对来自不同时段的数据进行整合，以提高数据的时空分辨率和精度。
这种方法通常使用循环卡尔曼滤波、核素浓度模型、基于历史温度资料的时间插值等方法。
数据融合框架是将多个数据源进行整合的过程，通过应用一系列算法来生成更准确、更可靠的数据。
这种方法通常使用的方法有迁移学习、深度神经网络等。
三、数据融合的优势和应用领域数据融合的优势是可以将不同来源的信息进行处理和结合，从而产生更准确、更全面的分析结果。
它可以帮助科学家、工程师和决策者更好地理解数据集，并做出更好的决策。
传感器数据融合技术
y2、…、yN，按照某种估计准则函数，从y1、y2、…、yN中估计出状态x的
真
实值。
对于智能检测系统中单个传感器S1的测量结果，设其测量值为y，状态x
的
估计值为，并定义L[,x]为损失函数，根据Bayes估计，相应的风险表达式为
取风险最小的估计准则，必须使
(11-4) 才能获得状态的估计值。
由(11-3)式可见，对应不同的L[,x]，将得到不同的估计结果。常用的L[,x]有
数据融合比较确切的定义可概括为：充分利用不同时间 与空间的多传感器信息资源，采用计算机技术对按时序获得的 多传感器观测信息在一定准则下加以自动分析、综合、支配和 使用，获得对被测对象的一致性解释与描述，以完成所需的决 策和估计任务，使系统获得比它的各组成部分更优越的性能.
因此，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。
1. 数据融合方法简介 作为一种智能化数据综合处理技术，数据融合是许多传统学科
和新技术的集成与应用。表11.1归纳了常用的一些数据融合方法。
表11.1 常用的数据融合方法
2. 基于Bayes参数估计的数据融合
若检测信号是符合正态分布的随机信号，则采用参数估计的方法比较合适。
智能检测系统的多传感器观测数据大多是在随机扰动的环境中同一特征的测量
热处理炉温度测量系统原理框图如图11.5所示。热处理炉各温区的典型位置 均设有测温传感器(每个温区有8个)，属于多传感器系统。 通常，数据处理的方法是用疏忽误差剔除准则去掉含疏忽误差的数据，即 得到关于被测量的一致性测量数据后，再用算术平均值作为实际温度的近 似值；而热处理炉温度测量数据融合的目的是依据有限的传感器资源，消 除测量中的不确定性，获得更准确、更可靠的测量结果。由于采用了数据 融合处理，当系统中的某些传感器失效时，系统可以依据其他非失效传感 器提供的信息，通过数据融合获知各温区的准确温度。 用8个温度传感器在相同时间对某恒温区单独测量，得到的数据结果如表 11.2所示。
第2章数据融合与信息处理
数据融合的三层定义
全空间
多传感器
融 合
综合
动态信息处理
互补
算法
图2.2 数据融合的3层定义
数据融合的内涵延展举例
红外和可见光图像融合？ PET,MR,CT等模式图像间的融合？ 特征点、面、区域提取与基于体素方法的融合
用于配准 基于颜色、纹理、光度等特征的融合用于识别？ 基于颜色、面积、纹理等特征的融合用于分割？ 特征选择？
特点：
1）概率论的推广，能区分“不确定”、“不知道”。 2）要求各证据之间彼此独立，很难满足。 3）随着推理过程的增加，计算量也大大增加。
广义证据处理
（generalized evidence processing, GEP）
把决策空间分为若干个假设事件（命题），然后把贝叶 斯方法扩展到此假设空间中。在此方法中，来自非斥命 题的证据可以使用贝叶斯公式融合，从而得到某一判决。
2.4.3 认知模型的数据融合方法
基于认知的模型试图通过模拟人的处理过程来自动实现 决策的过程。这包括：
模拟人的处理过程来自动实现决策的过程 模糊逻辑法 逻辑模板法 专家系统 基于知识的系统 模糊集理论
模糊逻辑法
隶属度函数，如正态函数、三角函数、梯形函数等。 隶属度函数是主观确定的，但其对模糊推理的影响并不
实现
集中式结构图示
传感器1
预处理
传感器2
预处理
融 合
结
点
传感器n
预处理
分布式
各传感器利用自己的量测单独跟踪目标，将估计结果送 到总站，总站再将子站的估计合成为目标的联合估计
优点：对通信带宽要求低，计算速度快，可靠性和延续 性好
02第二讲 数据融合系统的结构形式
第二讲 数据融合系统结构形式
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融合层次的优缺点比较
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数据融合分类-按融合判决方式
分类：硬判决、软判决 指数据处理活动中用于信号检测、目标识别的 判决方式。 应用： 每个传感器内部或信息融合中心都既可以选用 硬判决方式，也可选用软判决方式。
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1）硬判决
特点： ①设置有确定的预置判决门限，只有数据样本 特征量达到或超过预置门限时，系统才作出判决断 言；
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3、决策级融合
特点： 1)是一种高层次融合，其结果为检测、控制、 指挥、决策提供依据； 2)从具体决策问题出发，充分利用特征级融合 的最终结果，直接针对具体决策目标，融合结果直 接影响决策水平。
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主要优点
1)融合中心处理代价低，具有很高灵活性； 2)通信量小，抗干扰能力强； 3)当一个或几个传感器出现错误时，通过适当融 合，系统还能获得正确结果，具有容错性； 4)对传感器的依赖性小，传感器可以是同质的， 也可以是异质的； 5)能有效反映环境或目标各侧面不同类型信息。
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2、无反馈的分布式融合系统
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主要特点
每个传感器都要进行滤波，称为局部滤波。
送给融合中心的数据是当前的状态估计，融合中 心利用各个传感器所提供的局部估计进行融合， 最后给出融合结果，即全局估计。
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。
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四种结构的比较
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数据融合系统结构的主要设计实现特点
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。 优点如下： ①所有数据对中心处理器都是可用的； ②可用较少种类的标准化处理单元； ③传感器在平台位置上的选择受限较少； ④所有的处理单元都在可接近的位置，增强了处 理器的可维护性。
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3、有反馈的分布式融合系统
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主要特点
由融合中心到每个传感器有一个反馈通道，这有 助于提高各个传感器状态估计和预测的精度。 增加了通信量，在考虑其算法时，要注意参与计 算的量之间的相关性。
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4、有反馈的全并行融合系统
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主要特点
是全并行、有反馈的融合结构。
通过传送通道，各传感器都存取其它传感器的当 前估计，各传感器都独立地完成全部运算任务。 系统有局部融合单元及全局融合单元，这是最复 杂的融合系统，但它非常有潜力。 这种结构方式可进行扩展，即把每个传感器扩展 成一个包含多个传态势评估
1）态势提取 2）态势分析 3）态势预测
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1）态势提取 从大量不完全的数据集合中构造出态势的一般 表示，为前级处理提供连贯的说明。 静态态势包括敌我双方兵力、兵器、后勤支援 对比及综合战斗力估价； 动态态势包括意图估计、遭遇点估计、致命点 估计等。
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2）态势分析 包括实体合并，协同推理与协同关系分析，敌 我各实体的分布和敌方活动或作战意图分析。 态势预测包括未来时刻敌方位置预测和未来兵 力部属推理等。
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2）分布式处理结构
各传感器都有自己的处理器，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。 优点如下： ①处理器连到每个传感器上以改进其性能； ②现有的平台数据总线(一般是低速的)可以频
繁地使用； ③分隔容易； ④增加新传感器或改进老传感器，可以更少地
触动系统软件和硬件。
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缺点： ①提供给中心处理器的有限数据，降低传感器
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缺点： ①可能要求专门的数据总线； ②硬件改进或扩充困难； ③由于所有的处理资源都在一个位置，所以易损 性增加了； ④分隔困难； ⑤软件开发和维护困难(因为与一个传感器有关 的变化可以影响到其余部分)。
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集中式系统的主要应用
收集来自单个平台上的多个传感器的数据，可 形成诸如舰艇或战斗机的信息显示，也可用于检测 对象相对单一的智能检测系统。
第二讲 数据融合系统结构形式
主要内容
1、数据融合的主要结构 2、数据融合系统的功能模型 3、数据融合的层次 4、数据融合系统的构成
2
2.1 数据融合的主要结构
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 3、有反馈的分布式融合系统 4、有反馈的全并行融合系统
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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
关联不上的那些点迹可能是新的点迹，也可能 是虚警，保留下来，在一定条件下，利用新点迹建 立新航迹，消除虚警。
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3）识别 主要指身份或属性识别，给出目标的特征，以 便进行态势和威胁评估。
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第一级处理的特点
所采用的网络结构不同，所对应的信息处理方 法也有所不同。 对分布式融合系统，所处理的对象是各个传感 器送来的航迹，首先要对它们进行关联，以保证不 同传感器对同一目标观测的航迹得到合并。
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2.2 数据融合系统的功能模型
数据融合的通用功能模型
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通用模型的特点
分为四级处理 1、第一级处理的主要内容： 1）数据和图像的配准 2）关联 3）跟踪和识别
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1）数据配准： 把从各个传感器接收的数据或图像在时间和空 间上进行校准，使它们有相同的时间基准、平台和 坐标系。
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2）数据关联： 把各个传感器送来的点迹与数据库中的各个航 迹相关联，同时对目标位置进行预测，保持对目标 进行连续跟踪；
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DFS模型
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数据融合技术的综合应用模型，其描述的是数 据融合技术支持下的综合性信息处理过程，而不是 数据融合技术本身。
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2.3 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
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1、数据层(像素级)融合
特点： 1)直接在采集到的原始数据层上进行融合； 2)原始观测信息未经预处理之前或只进行很少 的处理就进行数据综合分析，是最低层次的融合； 3) 参与融合的传感器信息间具有一个像素的配 准精度。 应用： 多源图像复合、图像分析和理解； 同类雷达波形的直接合成； 多传感器数据融合的卡尔曼滤波等。
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3 、第三级处理
威胁评估是关于敌方兵力对我方杀伤能力及威 胁程度的评估； 具体包括综合环境判断、威胁等级判断及辅助 决策。
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4、第四级处理
优化融合处理，包括优化利用资源、优化传感 器管理和优化武器控制，通过反馈自适应，提高系 统的融合效果。 辅助决策 说明：“级”的概念并不意味各级之间有时序 特性，这些过程经常并行处理。
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2、无反馈的分布式融合系统
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主要特点
每个传感器都要进行滤波，称为局部滤波。
送给融合中心的数据是当前的状态估计，融合中 心利用各个传感器所提供的局部估计进行融合， 最后给出融合结果，即全局估计。
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。
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1、集中式融合系统
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主要特点
特点： 可利用所有传感器的全部信息进行状态估计、速 度估计和预测值计算。 主要优点： 利用全部信息，系统的信息损失小，性能好，目 标的状态、速度估计是最佳估计。 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。
融合的有效性； ②某些传感器对环境的严重干扰可以限制处理
器部件的选择，并增加了成本； ③传感器位置的选择受更多地限制； ④增加的各种单元都降低了可维护性，增加了 计算支持的负担和成本。
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分布式系统的主要应用
组合和相关来自空间和时间上各不相同的多平 台多个传感器的数据，大型军事防御系统采用这种 融合方式，多参数或参数间交叉影响的智能检测系 统也采用这种融合方式。