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物联网环境下信息融合基础理论研讨

发布时间:2019-01-02 01:06:07 文章来源:未来智讯    
    物联网环境下信息融合基础理论研讨作者: 王海珍   摘要:物联网信息融合技能主要分为四个层次,分辨为数据级融合,特征级融合以及决策级融合和多级融合。本来系统的对这四个层次的融合进行了阐述,并在此基础上从互联网信息融合技能的原理、适用领域等方面进行了详细的介绍,旨在进一步提高物联网环境下,信息融合的技能水平。
  关键词:物联网信息融合基础理论
  中图分类号:TP202 文献标识码:A 文章编号:1007-9416(2016)06-0000-00
  1999年,麻省理工学院的相关研讨者提出了物联网观念。国际电信联盟于2005年信息社会世界峰会上正式确定了物联网这一观念。它指出,物联网技能是以无线射频技能、无线传感器技能以及智能建筑技能等技能为基础发展起来的新型技能。通过多种多样的传感器设备,物联网可以将不同种类的物品与互联网有机联合在一同,从而实现对不同种类物品的智能化识别、全方位定位跟踪以及监控和管理的网络,从性子上来说,物联网便是物与物之间,人与人之间交流沟通的纽带。在物联网这一大环境下,想要实现有效的物与物、人与物之间的沟通,就必须建立相应的信息感知,从而实现信息收集,并对用户提供的有效数据或者价值数据进行分析和处理。
  1互联网信息融合技能
  所谓信息融合技能主要是指以一定标准为依据,充分利用计算机技能实现综合分析和整理多源信息,并对任务进行处理的过程。根据信息提取水平的不同,相关研讨者将互联网中的信息融合技能划分了4个层次,这4个层次便是数据级融合,特征级融合以及决策级融合和多级融合。[1]但是笔者认为,多级融合其实便是对前3个层次的一个归纳,因此,为了有效地阐述信息融合的相关观念,笔者认为能够将其划分为3个层次,下面针对每一个层次进行详细的介绍:
  (1)数据级融合技能。在采集原始数据后对其进行融合又被称之为数据级融合。该融合必须在同质信息基础长进行,如果有收集到的数据信息为不同质信息,我们则很难对其进行数据级融合,这也是数据级融合的一个弊端。数据级融合阶段,我们常常会应用一定的传统方法,例如加权平均法、金字塔算法等等。[2]以加权平均法为例,作为最大略的数据融合算法,它能够直接对传感器所获得的信息进行线性的加权平均,一方面能够计算运动轨迹为直线的指标位置;另一方面还可以有效地控制噪声,能够进一步提高数据密集融合的速度。除此之外,该种方法还存在结果对比度较低,难以进一步增大权重的弊端。
  (2)特征级融合技能。特征级融合技能主要是指提取连续数据特征后,在充分运用特征值对照融合方法的基础上,锁定新的融合技能。[3]特征级融合技能的应用有效补救了数据级融合技能的缺点,它可以实如今不同质的数据基础长进行融合,然而其难以实现对融合结果的客观判别以及合理决策。特征级融合技能的常用方法也相当广泛,包括卡尔曼滤波算法,聚类算法等等。以卡尔曼滤波算法为例,该种算法的主要作用是进一步消除噪声对信号的干扰的一种最优随机滤波技能。然而值得注意的是,通过相关研讨者的研讨与实践,我们发现经典的卡尔曼滤波技能仅仅限于线性高斯系统,这也是该种方法难以得到普遍应用的原因。为明白决上述问题,相关研讨者又提出了无迹卡尔曼滤波技能。
  (3)决策级融合技能。决策级融合技能可以实现对不同质数据进行预处理,并在此基础上实现特征值提取。还可以实现对传感器、数据的有效采集,并在此基础上对容和结果的全方位分析,从而实现科学的决策建议。与以往两个融合相比,决策级融合技能具有本能好、适用范围广泛等优势。常用的决策级识别方法有专家系统、证据理论法。专家系统主要由知识库、推理以及综合数据库等多种形式组成。[4]专家系统有诸多类型,具有代表性的是以准则为基础的专家系统和以案例为基础的专家系统等等。现阶段绝大多数决策的融合都是通过以智能决策为基础的专家系统来进行的。除此之外,随着科学技能水平的提高,相关人员还创造性地提出了以神经网络为基础的专家系统,有效解决了准则不完善的问题。
  2 信息融合技能的问题
  (1)平安性问题。随着物联网使用范围的扩大,物联网中融合技能组收集的信息范围也得到了进一步的拓展。在物联网信息当中,有绝大一局部信息属于高级敏感信息,而这些信息的平安性问题随着物联网技能水平的进一步提高也引起了人们的关注。众所周知,物联网信息融合主要是以信息感觉为基础,如果海量节点中的某一个节点由于病毒或者其他因素导致被窜改,那就意味着这些信息的平安性得不到必要的保障,而一旦这些信息被泄露出去或是被窜改,则会给相关行业带来巨大的丧失,如何有效解决上述问题?需要我们各位给予高度的关注。
  (2)大数据的融合问题。客观世界的物体数量巨大,形态多样,这在一定程度上决定了物联网对信息的采集应当建立在各种传感器设备的基础上。而我们为了可以从这些信息当中获取有价值的信息,实现各种领域的发展,就必须对物联网海量信息进行处理。但是现阶段我国对大规模传感器网络信息融合技能的研讨还处于起步较晚的阶段,难以实现大数据融合节点负载均衡方面的研讨,不利于大数据融合技能水平的进一步提升。
  3结语
  总而言之,互联网环境下信息融合技能水平的提高,对于促进物联网领域的发展具有至关重要的作用。但是现阶段信息融合技能也存在一些问题,这些问题关系着各行各业的信息平安,关系着联网环境下信息融合技能水平能否得到进一步提升。因此,相关事务者必须对其给予高度的重视,创新信息融合技能方式方法,提高信息融合水平,保障信息融合平安。但是,这个过程是一个漫长的过程,是一个循序渐进的过程,需要广大民众给予高度的重视,才可以实现。
  参考文献
  [1]罗亚东.基于物联网技能的信息融合技能研讨[J].凯里学院学报,2015,06:93-96.
  [2]王峰.物联网环境下信息融合基础理论与关键技能研讨[J].通信世界,2016,02:39.
  [3]张文瀛,王喜富.现代物流行业物联网关键技能及应用研讨[J].物流技能,2012,17:378-380.
  [4]施侃晟,刘海涛,白英彩,宋文涛,周书勇.便于快速信息融合的主题检测算法[J].电子科技大学学报,2012,06:890-892.
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