物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下信息融合基礎(chǔ)理論研究

王海珍

摘要：物聯(lián)網(wǎng)信息融合技術(shù)主要分為四個層次，分別為數(shù)據(jù)級融合，特征級融合以及決策級融合和多級融合。本來系統(tǒng)的對這四個層次的融合進行了闡述，并在此基礎(chǔ)上從互聯(lián)網(wǎng)信息融合技術(shù)的原理、適用領(lǐng)域等方面進行了詳細的介紹，旨在進一步提高物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，信息融合的技術(shù)水平。

關(guān)鍵詞：物聯(lián)網(wǎng)信息融合基礎(chǔ)理論

中圖分類號：TP202 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2016）06-0000-00

1999年，麻省理工學院的相關(guān)研究者提出了物聯(lián)網(wǎng)概念。國際電信聯(lián)盟于2005年信息社會世界峰會上正式確定了物聯(lián)網(wǎng)這一概念。它指出，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)是以無線射頻技術(shù)、無線傳感器技術(shù)以及智能建筑技術(shù)等技術(shù)為基礎(chǔ)發(fā)展起來的新型技術(shù)。通過多種多樣的傳感器設(shè)備，物聯(lián)網(wǎng)能夠?qū)⒉煌N類的物品與互聯(lián)網(wǎng)有機結(jié)合在一起，從而實現(xiàn)對不同種類物品的智能化識別、全方位定位跟蹤以及監(jiān)控和管理的網(wǎng)絡(luò)，從本質(zhì)上來說，物聯(lián)網(wǎng)就是物與物之間，人與人之間交流溝通的紐帶。在物聯(lián)網(wǎng)這一大環(huán)境下，想要實現(xiàn)有效的物與物、人與物之間的溝通，就必須建立相應(yīng)的信息感知，從而實現(xiàn)信息收集，并對用戶提供的有效數(shù)據(jù)或者價值數(shù)據(jù)進行分析和處理。

1互聯(lián)網(wǎng)信息融合技術(shù)

所謂信息融合技術(shù)主要是指以一定標準為依據(jù)，充分利用計算機技術(shù)實現(xiàn)綜合分析和整理多源信息，并對任務(wù)進行處理的過程。根據(jù)信息提取水平的不同，相關(guān)研究者將互聯(lián)網(wǎng)中的信息融合技術(shù)劃分了4個層次，這4個層次就是數(shù)據(jù)級融合，特征級融合以及決策級融合和多級融合。[1]然而筆者認為，多級融合其實就是對前3個層次的一個總結(jié)，因此，為了有效地闡述信息融合的相關(guān)概念，筆者認為可以將其劃分為3個層次，下面針對每一個層次進行詳細的介紹：

（1）數(shù)據(jù)級融合技術(shù)。在采集原始數(shù)據(jù)后對其進行融合又被稱之為數(shù)據(jù)級融合。該融合必須在同質(zhì)信息基礎(chǔ)上進行，如果有收集到的數(shù)據(jù)信息為不同質(zhì)信息，我們則很難對其進行數(shù)據(jù)級融合，這也是數(shù)據(jù)級融合的一個弊端。數(shù)據(jù)級融合階段，我們通常會應(yīng)用一定的傳統(tǒng)方法，例如加權(quán)平均法、金字塔算法等等。[2]以加權(quán)平均法為例，作為最簡單的數(shù)據(jù)融合算法，它可以直接對傳感器所獲得的信息進行線性的加權(quán)平均，一方面可以計算運動軌跡為直線的目標位置；另一方面還能夠有效地抑制噪聲，可以進一步提高數(shù)據(jù)密集融合的速度。除此之外，該種方法還存在結(jié)果對比度較低，難以進一步增大權(quán)重的弊端。

（2）特征級融合技術(shù)。特征級融合技術(shù)主要是指提取連續(xù)數(shù)據(jù)特征后，在充分運用特征值比較融合方法的基礎(chǔ)上，鎖定新的融合技術(shù)。[3]特征級融合技術(shù)的應(yīng)用有效彌補了數(shù)據(jù)級融合技術(shù)的缺點，它能夠?qū)崿F(xiàn)在不同質(zhì)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上進行融合，但是其難以實現(xiàn)對融合結(jié)果的客觀判別以及合理決策。特征級融合技術(shù)的常用方法也非常廣泛，包括卡爾曼濾波算法，聚類算法等等。以卡爾曼濾波算法為例，該種算法的主要作用是進一步消除噪聲對信號的干擾的一種最優(yōu)隨機濾波技術(shù)。但是值得注意的是，通過相關(guān)研究者的研究與實踐，我們發(fā)現(xiàn)經(jīng)典的卡爾曼濾波技術(shù)僅僅限于線性高斯系統(tǒng)，這也是該種方法難以得到普遍應(yīng)用的原因。為了解決上述問題，相關(guān)研究者又提出了無跡卡爾曼濾波技術(shù)。

（3）決策級融合技術(shù)。決策級融合技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)對不同質(zhì)數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，并在此基礎(chǔ)上實現(xiàn)特征值提取。還能夠?qū)崿F(xiàn)對傳感器、數(shù)據(jù)的有效采集，并在此基礎(chǔ)上對容和結(jié)果的全方位分析，從而實現(xiàn)科學的決策建議。與以往兩個融合相比，決策級融合技術(shù)具有性能好、適用范圍廣泛等優(yōu)勢。常用的決策級識別方法有專家系統(tǒng)、證據(jù)理論法。專家系統(tǒng)主要由知識庫、推理以及綜合數(shù)據(jù)庫等多種形式組成。[4]專家系統(tǒng)有諸多類型，具有代表性的是以規(guī)則為基礎(chǔ)的專家系統(tǒng)和以案例為基礎(chǔ)的專家系統(tǒng)等等。現(xiàn)階段絕大多數(shù)決策的融合都是通過以智能決策為基礎(chǔ)的專家系統(tǒng)來進行的。除此之外，隨著科學技術(shù)水平的提高，相關(guān)人員還創(chuàng)造性地提出了以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的專家系統(tǒng)，有效解決了規(guī)則不完善的問題。

2 信息融合技術(shù)的問題

（1）安全性問題。隨著物聯(lián)網(wǎng)使用范圍的擴大，物聯(lián)網(wǎng)中融合技術(shù)組收集的信息范圍也得到了進一步的拓展。在物聯(lián)網(wǎng)信息當中，有絕大一部分信息屬于高級敏感信息，而這些信息的安全性問題隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)水平的進一步提高也引起了人們的關(guān)注。眾所周知，物聯(lián)網(wǎng)信息融合主要是以信息感覺為基礎(chǔ)，如果海量節(jié)點中的某一個節(jié)點由于病毒或者其他因素導(dǎo)致被篡改，那就意味著這些信息的安全性得不到必要的保障，而一旦這些信息被泄露出去或是被篡改，則會給相關(guān)行業(yè)帶來巨大的損失，如何有效解決上述問題？需要我們大家給予高度的關(guān)注。

（2）大數(shù)據(jù)的融合問題。客觀世界的物體數(shù)量巨大，形態(tài)多樣，這在一定程度上決定了物聯(lián)網(wǎng)對信息的采集應(yīng)當建立在各種傳感器設(shè)備的基礎(chǔ)上。而我們?yōu)榱四軌驈倪@些信息當中獲取有價值的信息，實現(xiàn)各種領(lǐng)域的發(fā)展，就必須對物聯(lián)網(wǎng)海量信息進行處理。然而現(xiàn)階段我國對大規(guī)模傳感器網(wǎng)絡(luò)信息融合技術(shù)的研究還處于起步較晚的階段，難以實現(xiàn)大數(shù)據(jù)融合節(jié)點負載均衡方面的研究，不利于大數(shù)據(jù)融合技術(shù)水平的進一步提升。

3結(jié)語

總而言之，互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下信息融合技術(shù)水平的提高，對于促進物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的發(fā)展具有至關(guān)重要的作用。然而現(xiàn)階段信息融合技術(shù)也存在一些問題，這些問題關(guān)系著各行各業(yè)的信息安全，關(guān)系著聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下信息融合技術(shù)水平能否得到進一步提升。因此，相關(guān)工作者必須對其給予高度的重視，創(chuàng)新信息融合技術(shù)方式方法，提高信息融合水平，保障信息融合安全。然而，這個過程是一個漫長的過程，是一個循序漸進的過程，需要廣大民眾給予高度的重視，才能夠?qū)崿F(xiàn)。

參考文獻

[1]羅亞東.基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的信息融合技術(shù)研究[J].凱里學院學報，2015，06：93-96.

[2]王峰.物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下信息融合基礎(chǔ)理論與關(guān)鍵技術(shù)研究[J].通訊世界，2016，02：39.

[3]張文瀛，王喜富.現(xiàn)代物流行業(yè)物聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用研究[J].物流技術(shù)，2012，17：378-380.

[4]施侃晟，劉海濤，白英彩，宋文濤，周書勇.便于快速信息融合的主題檢測算法[J].電子科技大學學報，2012，06：890-892.