物联网技术-第6章_物联网数据融合及管理
物联网技术概论(PDF 40页)
指出：物联网是情景感知计 算的支持技术。
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z 关于“物联网”最新技术的第一本书； z 反映了当前的研究趋势与工业化需求； z 兼顾了理论和实践问题； z 涵盖了案例分析、试验报告和实践； z 本书强调了概念和技术问题，适时、严肃的关注了EU和US以及
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2005年，国际电信联 盟（ITU）发布名为《Inter‐ net of Things》的技术报告， 定义物联网：通过在各种日 常物品中植入短距离收发器， 构成一种新的信息和通信技 术（ICTs），以使任何人可 以在任何时间、任何地点连 接到任何物体。
物联网的支撑技术：
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我的定义：通过各种传感器和智能执行 器，把各种感兴趣的人与物，通过各种网络 （泛在网）连接起来，以实现人与物的智能 化身份识别、定位、状态监控、跟踪、和管 理，进而提供某种泛在计算服务的一类网络 称作物联网。
《Internet of Things in 2020》（2008）
EPoSS在《Internet of Things in 2020》报告中 分析预测，未来物联网的发展将经历四个阶段： ¾ 2010年之前RFID被广泛应用于物流、零售和制药领 域 ¾ 2010-2015年物体互联(M2M) ¾ 2015-2020年物体半智能化 ¾ 2020年之后物体全智能化
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物联网—技术、应用、标准和商业模式 （2010.7，第一版）
周洪波博士在他的书 中指出，不同技术背景的 专家，各自关于物联网的 理解不尽相同：RFID、 M2M、WSN、两化融合 （工业控制与工业自动化 等）、其他（如信息管理 系统、安防监控、智能家 居等）。
物联网数据融合及管理
物联网数据融合及管理在当今数字化的时代，物联网（Internet of Things，IoT）正以前所未有的速度发展，成为了推动社会进步和创新的重要力量。
物联网通过将各种设备、传感器和对象连接到互联网，实现了智能化的监测、控制和交互。
然而，随着物联网设备数量的急剧增加和数据的海量生成，如何有效地融合和管理这些数据成为了一个关键的挑战。
物联网数据具有多样性、海量性、实时性和复杂性等特点。
不同类型的物联网设备，如智能家居设备、工业传感器、智能交通设备等，产生的数据格式、数据内容和数据质量都存在很大的差异。
这些数据不仅包括结构化的数据，如数值和文本，还包括大量的非结构化数据，如图像、音频和视频。
同时，物联网设备产生的数据量巨大，每秒都可能产生海量的数据。
此外，许多物联网应用对数据的实时处理和响应有着很高的要求，需要在短时间内对数据进行分析和决策。
而数据的复杂性则体现在数据之间的关联和依赖关系复杂，需要深入挖掘和理解。
为了有效地处理和利用这些数据，数据融合技术应运而生。
数据融合是指将来自多个数据源的数据进行综合处理，以获得更准确、更完整和更有用的信息。
在物联网中，数据融合可以在多个层次上进行，包括数据级融合、特征级融合和决策级融合。
数据级融合是在原始数据层面上进行的融合，直接将来自不同传感器的数据进行组合和处理。
例如，将多个温度传感器的数据进行平均或加权平均，以获得更准确的温度测量值。
这种融合方式简单直接，但需要处理的数据量较大，对计算资源和通信带宽的要求较高。
特征级融合则是对从原始数据中提取的特征进行融合。
通过对数据进行特征提取，如提取图像的边缘、颜色等特征，然后将这些特征进行组合和处理。
这种融合方式可以减少数据量，提高处理效率，但特征提取的质量和准确性对融合效果有着重要的影响。
决策级融合是在决策层面上进行的融合，即对来自不同数据源的决策结果进行综合和优化。
例如，在智能交通系统中，不同的传感器和算法可能会对车辆的行驶状态做出不同的判断，通过决策级融合可以综合这些判断，做出更准确的决策。
第6章 物联网中间件
2019/11/14
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第6章 物联网中间件
根据处理的数据的特点物联网中间件具有下列基本 特征：
(1) 独立架构(Insulation Infrastructure)：物联网中 间件独立并且存在于后端应用程序与数据采集器之 间，并且能够与多个或者多种后端应用程序以及多 个数据采集器连接，以减轻架构与中间件维护的复 杂性。
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第6章 物联网中间件
IOT-A体系框架
WP1-架构参考模型
W P2-协调整合到未来的 互联网 服务层 WP3-协议套件 WP4-解析和识别 WP5-IOT对象平台
WP6-要求，验 证和利益相关
方的互动
WP7-用例
WP8-传播和影响生成
WP9-管理和协调
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(2) 数据处理(Data Flow)：物联网主要目的在于将 实体对象转换为信息环境下的虚拟对象，因此数据 处理是物联网最重要的特征，物联网中间件具有数 据的搜集、整合、过滤与传递等特性，以便将正确 的对象信息传到企业后端的应用系统。
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第6章 物联网中间件
(3) 流程处理(Process Flow)：物联网中间件采用程 序逻辑及储存再转送(store-and-forward)的功能来提 供顺序的消息流，具有数据流程设计与管理的能力。
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第6章 物联网中间件
6.1 中间件技术概述
6.1.1 中间件的作用和意义 中间件是一种独立的系统软件或服务程序，分布 式应用软件借助这种软件在不同的技术之间共享 资源。中间件位于客户机/服务器的操作系统之上， 管理计算机资源和网络通讯，是连接两个独立应 用程序或独立系统的软件，相连接的系统即使它 们具有不同的接口，但通过中间件相互之间仍能 交换信息，执行中间件的一个关键途径是信息传 递，通过中间件应用程序可以工作于多平台或OS 环境。
基于物联网技术的智能仓储与物流系统解决方案
基于物联网技术的智能仓储与物流系统解决方案第1章物联网技术概述 (4)1.1 物联网技术发展背景 (4)1.2 物联网技术体系架构 (4)1.3 物联网在仓储与物流领域的应用 (4)第2章智能仓储系统设计 (5)2.1 仓储系统需求分析 (5)2.2 系统架构设计 (5)2.3 关键技术选型 (6)第3章智能仓储设备与技术 (6)3.1 传感器技术与应用 (6)3.1.1 温湿度传感器 (6)3.1.2 光照传感器 (7)3.1.3 位移传感器 (7)3.1.4 振动传感器 (7)3.2 自动化设备与 (7)3.2.1 自动搬运 (7)3.2.2 自动分拣 (7)3.2.3 自动化立体仓库 (7)3.3 数据采集与处理技术 (7)3.3.1 无线传感网络技术 (7)3.3.2 大数据技术 (7)3.3.3 人工智能技术 (8)3.3.4 云计算技术 (8)第4章仓储管理系统 (8)4.1 仓储信息管理 (8)4.1.1 仓储信息采集 (8)4.1.2 仓储信息处理与分析 (8)4.1.3 仓储信息可视化 (8)4.2 库存管理 (8)4.2.1 自动库存盘点 (8)4.2.2 库存优化策略 (8)4.2.3 库存安全管理 (8)4.3 仓储环境监控 (9)4.3.1 环境参数监测 (9)4.3.2 智能调控系统 (9)4.3.3 安全防范系统 (9)第5章物流信息系统 (9)5.1 物流信息采集与处理 (9)5.1.1 信息采集技术 (9)5.2 货物追踪与定位 (9)5.2.1 货物追踪技术 (9)5.2.2 货物定位系统 (10)5.3 物流路径优化 (10)5.3.1 路径优化算法 (10)5.3.2 路径优化应用 (10)第6章物联网安全与隐私保护 (10)6.1 物联网安全风险分析 (10)6.1.1 通信安全 (10)6.1.2 网络安全 (10)6.1.3 数据安全 (10)6.1.4 系统安全 (11)6.2 安全防护策略 (11)6.2.1 通信安全防护 (11)6.2.2 网络安全防护 (11)6.2.3 数据安全防护 (11)6.2.4 系统安全防护 (11)6.3 隐私保护措施 (11)6.3.1 数据收集与使用 (11)6.3.2 用户知情与同意 (11)6.3.3 法律法规遵守 (11)6.3.4 跨界数据保护 (12)第7章智能物流设备与技术 (12)7.1 自动化拣选设备 (12)7.1.1 自动拣选 (12)7.1.2 自动化立体仓库 (12)7.1.3 智能输送设备 (12)7.2 无人驾驶运输车辆 (12)7.2.1 自动驾驶叉车 (12)7.2.2 无人配送货车 (12)7.2.3 无人搬运 (13)7.3 智能配送 (13)7.3.1 社区配送 (13)7.3.2 餐厅配送 (13)7.3.3 医院配送 (13)第8章物流与仓储系统集成 (13)8.1 系统集成架构设计 (13)8.1.1 架构概述 (13)8.1.2 总体架构设计 (13)8.1.3 功能模块划分 (14)8.1.4 数据流程设计 (14)8.2 数据交换与接口技术 (14)8.2.1 数据交换技术 (14)8.3 系统集成实施与优化 (14)8.3.1 系统集成实施 (14)8.3.2 系统优化 (14)第9章案例分析与实践 (15)9.1 智能仓储案例解析 (15)9.1.1 项目背景 (15)9.1.2 系统架构 (15)9.1.3 关键技术 (15)9.1.4 实施效果 (15)9.2 智能物流案例解析 (15)9.2.1 项目背景 (15)9.2.2 系统架构 (15)9.2.3 关键技术 (16)9.2.4 实施效果 (16)9.3 项目实施与效果评估 (16)9.3.1 项目实施 (16)9.3.2 效果评估 (16)第10章未来发展趋势与挑战 (16)10.1 物联网技术发展趋势 (16)10.1.1 传感器技术的持续进步 (16)10.1.2 5G通信技术的广泛应用 (16)10.1.3 边缘计算的快速发展 (16)10.1.4 大数据与人工智能技术的融合 (16)10.1.5 区块链技术为物联网安全提供保障 (17)10.2 智能仓储与物流的创新应用 (17)10.2.1 自动化立体仓库的优化 (17)10.2.2 智能搬运的普及 (17)10.2.3 基于物联网的库存管理系统 (17)10.2.4 实时物流追踪与调度系统 (17)10.2.5 绿色环保的物流包装解决方案 (17)10.3 面临的挑战与应对策略 (17)10.3.1 安全性问题与数据保护措施 (17)10.3.1.1 强化物理设备的安全防护 (17)10.3.1.2 采用加密技术保障数据传输安全 (17)10.3.1.3 建立健全法律法规体系 (17)10.3.2 技术标准不统一与协同发展策略 (17)10.3.2.1 推动行业标准化制定与实施 (17)10.3.2.2 促进跨行业合作与交流 (17)10.3.2.3 加大技术研发投入，提高技术成熟度 (17)10.3.3 人才短缺与人才培养机制 (17)10.3.3.1 加强产学研合作，培养专业人才 (17)10.3.3.2 开展职业培训，提升行业人员素质 (17)10.3.3.3 引导企业加大人才投入，优化人才激励机制 (17)10.3.4.1 采用规模化生产降低设备成本 (17)10.3.4.2 优化物流网络，提高运营效率 (17)10.3.4.3 创新商业模式，拓展盈利渠道 (17)10.3.5 法规政策与市场环境适应性 (17)10.3.5.1 关注政策动态，把握市场发展趋势 (17)10.3.5.2 加强政策研究与解读，为企业发展提供指导 (17)10.3.5.3 建立健全政策支持体系，促进产业健康发展 (17)第1章物联网技术概述1.1 物联网技术发展背景物联网作为一种新兴的信息技术，其发展背景主要源于互联网技术的快速普及与全球信息化进程的推进。
《物联网技术案例教程》各章课后习题
第1章一、选择题1. 物联网的末梢网络属于物联网组成架构中的_____层。
A. 采集控制B. 接入C. 承载网络D. 应用控制2. 信息安全属于物联网核心技术中的_____技术。
A. 综合应用B. 管理服务C. 网络构建D. 感知识别3. 通过_____技术，让物品“开口说话、发布信息”是融合物理世界和信息世界的重要环节，是物联网区别于其他网络的最独特部分。
A. 云计算B. 感知识别C. 信息物理融合系统D. 网络构建4. 下面的_____不属于无线宽带网络的范畴。
A. Wi-FiB. WiMAXC. 3GD. ZigBee5. WiMAX技术负责为广阔区域内的网络用户提供高速无线数据传输业务，与它相对应的是IEEE _____协议标准。
A. 802.11B. 802.15.4C. 802.16D. 14516. 在M2M系统的结构组成中，M2M网关属于_____。
A. 设备终端层B. 网络传输层C. 应用层的中间件部分D. 应用层的数据存储部分7. 当云计算的服务提供给公众用户时，称为_____，它是由第三方供应商提供云计算服务。
A. 公共云B. 私有云C. 专属云D. 混合云8. _____是提供请求云计算服务的交互界面，也是用户使用云计算的入口。
A. 资源监控B. 服务器集群C. 云客户端D. 服务目录9. _____能自主适应物理环境的变化，它构建网络的最终目的是为了实现控制，这与一般意义上的网络只传输信息的用途有所区别。
A. 物联网B. 传感网C. CPS系统D. 云计算二、填空题1. 物联网的组成架构包括采集控制层、＿＿＿层、＿＿＿层、＿＿＿层和＿＿＿层。
2. 物联网的技术特征可以概括为＿＿＿、＿＿＿和智能处理。
3. 根据信息生成、传输、处理和应用的过程，物联网的核心技术主要包括＿＿＿技术、＿＿＿技术、＿＿＿技术和综合应用技术。
4. ＿＿＿是物联网的主要实现和应用形式。
5. 通常M2M系统的结构是由三层组成的，即＿＿＿层、＿＿＿层和应用层。
《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。
物联网网络层技术
协议性能分析 各种协议的性能对比 协议选择的重要性
通信协议的优劣 蓝牙、Wi-Fi、LoRa等协议对比 适用场景和优劣分析
未来应用场景
智能家居
01 家庭设备联网，实现智能控制
智慧城市
02 城市基础设施智能化，提升生活质量
工业物联网
03 生产环节自动化，提高生产效率
结束语
在物联网快速发展的时代，物联网网络层技术 作为关键部分，将持续演化和创新，为各行业 带来更多可能性和便利。
THANKS 感谢观看
总结内容
物联网网络层技术介绍
详细介绍物联网网络层 的相关技术
研究现状分析
分析物联网网络层技 术当前的研究状况
关键技术点
列举物联网网络层技术 的重要技术特点
未来展望
未来物联网网络层技术将迎来更多创新，应用 场景将不断扩展和深化，为物联网技术的发展 带来新的可能性。
研究方向比较
AI在网络层的应用 AI技术将如何影响物联网网络层 AI对网络层性能的优化
边缘计算优势分析
02 降低数据传输成本
边缘计算在物联网中的应用案例
03 智能家居系统
智能物联网系统
智能感知技术 传感器技术 环境监测 数据采集
智能控制技术 远程控制 自动化调节 智能执行
智能推荐与优化算法
个性化推荐 自适应算法 智能优化
未来发展趋势与展望
物联网网络层技术将继续发展，随着5G和6G的 普及，物联网将变得更加快速和稳定。人工智 能与物联网的合作将更加紧密，共同推动各行 各业的发展。物联网网络层技术的应用前景广 阔，涉及到生活、绝服务攻击
网络资源可能受到拒绝 服务攻击
6-初识物联网
６.３.１ 物联网的概念与特征
❖ 什么是物联网？ ❖ 物联网，作为新技术，定义千差万别。 ❖ 一个普遍可接受的定义为：物联网是通过使用
RFID、传感器、红外感应器、全球定位系统、 激光扫描器等信息采集设备，按约定的协议，把 任何物品与互联网连接起来，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（或系统）。
６.５.２ 有线通信技术
❖ 三网融合技术:
▪ 网络融合应该遵从网络分层和功能分离的原则，使得 不同终端、不同接入方式都可共享
▪ 同一网络平台，隔离上层应用和底层控制，屏蔽异构 网络的复杂性。
６.５.３ 空间定位技术
❖ 卫星定位导航系统是利用卫星来测量物体位置的 系统。
❖ 由于对科技水平要求较高且耗资巨大，所以世界 上只有少数的几个国家能够自主研制卫星定位导 航系统。
EAN
❖ 目前，常用到的一维条形码码制主要有ＥＡＮ、 ＩＳＢＮ与ＩＳＳＮ。
ＩＳＢＮ码
❖ 国际标准书号（ＩＳＢＮ）是应图书出版、管理 的需要， 便于国际上出版物的交流与统计所发展 出的一套国际统一的编号制度。它由一组冠有“Ｉ ＳＢＮ” 代号（９７８）的十位数码所组成，用 以识别出版物所属国别、地区或语言、出版机构、 书名、 版本及装订方式。
生活中。 ❖如果留心观察， 就会发现在我国已有众多比较常
规且成功的物联网应用。
6.1.1 二维码支付
❖ 如今，人们在购物付款时，使用手机中的微信或 支付宝扫一扫即可完成支付（如图所示），无须 像以前那样支付现金并等着商户找零钱。
二维码识别：扫描支付
这种主动式扫码支付的模式中，商家需要事先按支付宝或微信支付协议生成支付二维码（即 图中的步骤1和步骤2），用户再用支付宝或微信钱包客户端的“扫一扫”功能完成对商家二维 码的扫描（即图中的步骤3）。 为了方便用户使用，商家的二维码信息通常是显示在商户POS终端或者打印在纸上进行张贴。 用户APP识别商家二维码，将二维码中的商家信息（如网络链接）和支付价格（用户自行输 入）发送到支付机构（即微信和支付宝平台）（即图中的步骤4）；
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2016年8月29日
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第6章物联网数据融合及管理
6.3.1 传感网数据传输及融合技术
汇聚 节点
N1 N4 N5 源节点 源节点 汇聚 节点 N3 N2
源节点 源节点 源节点 源节点
源节点
源节点
源节点
源节点
1．直接传输模型
2．多跳传输模型
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第6章物联网数据融合及管理
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第6章物联网数据融合及管理
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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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 一级处理 数据配准 数据关联 目标跟踪 身份识别 二级处理 态势评估 态势数据库
采集管理
三级处理 威胁评估
数据 管理 系统 支持 数据库
四级处理 优化控制
图6-1 数据融合的一般模型
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第6章物联网数据融合及管理
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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6.3.3 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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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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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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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。
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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1.数据融合的定义
数据融合定义简洁的表述为：数据融合是利用计算机技术对 时序获得的若干感知数据，在一定准则下加以分析、综合， 以完成所需决策和评估任务而进行的数据处理过程。
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数据融合这一技术有3 层含义: ①数据的全空间，即数据 包括确定的和模糊的、全空间的和子空间的、同步的和异 步的、数字的和非数字的，它是复杂的多维多源的，覆盖 全频段；②数据的融合不同于组合，组合指的是外部特性， 融合指的是内部特性，它是系统动态过程中的一种数据综 合加工处理；③数据的互补过程，数据表达方式的互补、 结构上的互补、功能上的互补、不同层次的互补，是数据 融合的核心，只有互补数据的融合才可以使系统发生质的 飞跃。 数据融合的实质是针对多维数据进行关联或综合分析，进 而选取适当的融合模式和处理算法，用以提高数据的质量， 为知识提取奠定基础。
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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
传感器1 像 素 级 融 合 一致 性解 释与 描述
物 体
传感器2
特征提取
识别
传感器n
图6-3 像素级融合
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2.特征级融合
传感器1
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源节点2 源节点1 2
源节点2 源节点1 2
1 2 1 汇聚节点 1 2
2 汇聚节点
1+2
图6-2 数据融合示意图
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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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6.2.1 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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第6章物联网数据融合及管理
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。
物联网技术
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
2016年8月29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
特征提取 特 征 级 融 合 一致 性解 释与 描述
物 体
传感器2
特征提取
识别
传感器n
特征提取
图6-4 特征级融合
2016年8月29日
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3.决策级融合
传感器1 特征提取 识别 决 策 级 融 合 一致 性解 释与 描述
物 体
传感器2
特征提取
识别
传感器n
特征提取