江西财经大学软件与通信工程学院92数据融合的基本原理.PPT

课后习题 1．哪些传感网的应用需要数据融合？ 2．汇聚节点和一般节点应有何区别？ 3．有损数据融合和无损数据融合有何区别？ * 江西财经大学软件与通信工程学院 第9章物联网数据融合及管理 朱华贵 2017年09月01日 物联网工程概论 第9章 物联网数据融合及管理 数据融合与管理是支撑物联网广泛应用的关键技术之一，在物联网技术体系中具有重要地位和作用。但鉴于物联网感知节点能源有限、数据的时间敏感特性、网络的动态特性等特点，物联网数据融合技术将面临更多挑战。 教学要求 知识要点 能力要求 数据融合的基本概念 (1) 了解数据融合的发展 (2) 理解数据融合的定义 (3) 了解数据融合的特点 数据融合的基本原理 (1) 理解数据融合的体系结构 (2) 了解数据融合技术的主要方法 (3) 了解数据融合模型 物联网的数据融合 (1) 了解物联网数据融合的作用 (2) 理解传感网数据融合的基本原理 (3) 了解基于信息抽象层次的物联网数据融合模型 物联网数据管理 (1) 了解物联网数据管理的特点 (2) 理解传感网数据管理系统结构 9.1 数据融合概述 9.1.1 数据融合的发展 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。 物联网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。 9.1 数据融合概述 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。通过信息融合技术可以扩展战场感知的时间和空间的覆盖范围，变单源探测为网络探测，对多源战场感知信息进行目标以检测、关联/相关、组合，获得精确的目标状态和完整的目标属性/身份估计，以及高层次的战场态势估计与威胁估计，从而实现未来战争中陆、海、空、天、电磁频谱全维战场感知。 9.1 数据融合概述 军事需求：随着新型武器（精确制导、远程打击等）的出现→战场范围扩大（五维空间）→必须应用多传感器系统：微波、毫米波、电视、红外、激光、电子支援措施（ESM），以及电子情报技术→提供观测数据→优化综合→实现： TMD：战区导弹防御系统（theater missile defense system）C4ISR 实时发现目标 获取目标状态估计 识别目标属性 分析行为意图 态势评估 威胁分析 提供火力控制、精确制导、电子对抗、作战模式和辅助决策等作战信息 9.1 数据融合概述 9.1.2 数据融合的定义 数据融合被多领域频繁应用、滥用，由于所研究内容的广泛性和多样性造成了统一定义较为困难！ 首先美国国防部三军实验室理事联席会(JDL)的对信息融合技术的定义为：信息融合是一个对从单个和多个信息源获取的数据和信息进行关联、相关和综合，以获得精确的位置和身份估计，以及对态势和威胁及其重要程度进行全面及时评估的信息处理过程。 后来，JDL将该定义修正为：信息融合是指对单个和多个传感器的信息和数据进行多层次、多方面的处理，包括：自动检测、关联、相关、估计和组合。 当前，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。 9.1 数据融合概述 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。 因此，数据融合