智能物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中的數(shù)據(jù)融合技術(shù)研究

摘要：為了提升多源數(shù)據(jù)的感知準(zhǔn)確性、處理效率和決策支持能力，通過(guò)構(gòu)建智能物聯(lián)網(wǎng)體系架構(gòu)，分析感知層、網(wǎng)絡(luò)層和應(yīng)用層的數(shù)據(jù)處理流程，采用數(shù)據(jù)分級(jí)緩存、異步隊(duì)列機(jī)制、高并發(fā)處理和負(fù)載均衡等優(yōu)化策略，解決數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性和效率問(wèn)題，提出了數(shù)據(jù)層、特征層和決策層多級(jí)融合方法，并結(jié)合異常數(shù)據(jù)檢測(cè)與標(biāo)準(zhǔn)化等數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，提升了數(shù)據(jù)融合質(zhì)量，可顯著降低數(shù)據(jù)丟包率、優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)延遲，且多場(chǎng)景應(yīng)用中模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率提高至97%以上，為智能物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的高效運(yùn)行提供了技術(shù)支撐。

關(guān)鍵詞：智能物聯(lián)網(wǎng)；數(shù)據(jù)融合；實(shí)時(shí)性優(yōu)化；多源數(shù)據(jù)處理

一、前言

智能物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)作為物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的重要方向，已被廣泛應(yīng)用于智能交通、環(huán)境監(jiān)測(cè)和工業(yè)控制等領(lǐng)域。然而，物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中多源傳感器數(shù)據(jù)的異構(gòu)性、冗余性和實(shí)時(shí)性需求對(duì)數(shù)據(jù)處理提出了巨大挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合方法難以滿足高效性和準(zhǔn)確性的要求，因此研究新型數(shù)據(jù)融合技術(shù)勢(shì)在必行[1]。本研究聚焦于智能物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中的數(shù)據(jù)融合技術(shù)，通過(guò)構(gòu)建多層次的數(shù)據(jù)融合模型，結(jié)合優(yōu)化的實(shí)時(shí)性與效率提升策略，為應(yīng)對(duì)復(fù)雜物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中的數(shù)據(jù)處理需求提供技術(shù)方案。

二、智能物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境的體系結(jié)構(gòu)

智能物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境的體系結(jié)構(gòu)由感知層、網(wǎng)絡(luò)層和應(yīng)用層三個(gè)核心模塊組成，各層次間通過(guò)復(fù)雜的交互和協(xié)作實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)從采集到應(yīng)用的全流程支持[2-3]。感知層以傳感器網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，包括多種智能傳感器節(jié)點(diǎn)，這些節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)采集溫度、濕度、光照等環(huán)境參數(shù)，以及設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)等動(dòng)態(tài)信息。每個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)通常具有低功耗、分布式部署、高密度覆蓋等特性，采集的數(shù)據(jù)以多維時(shí)空序列形式組織。網(wǎng)絡(luò)層通過(guò)通信協(xié)議、網(wǎng)關(guān)、云計(jì)算和邊緣計(jì)算架構(gòu)連接感知層與應(yīng)用層，形成從數(shù)據(jù)傳輸?shù)教幚淼闹误w系。關(guān)鍵協(xié)議包括低功耗廣域網(wǎng)（LPWAN）、無(wú)線局域網(wǎng)（Wi-Fi），以及5G網(wǎng)絡(luò)等，它們分別在不同應(yīng)用場(chǎng)景下提供高效的數(shù)據(jù)傳輸路徑。網(wǎng)關(guān)作為連接感知層與云平臺(tái)的核心節(jié)點(diǎn)，云計(jì)算提供強(qiáng)大的計(jì)算和存儲(chǔ)能力，支持海量數(shù)據(jù)的高并發(fā)處理，邊緣計(jì)算則在靠近數(shù)據(jù)源的位置實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)分析與響應(yīng)，顯著降低延時(shí)。應(yīng)用層整合多種數(shù)據(jù)處理技術(shù)，包括大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和知識(shí)圖譜，生成高價(jià)值的信息產(chǎn)品。圖1為智能物聯(lián)網(wǎng)的典型體系架構(gòu)，數(shù)據(jù)從感知層至應(yīng)用層逐步被處理和優(yōu)化，形成閉環(huán)反饋。

三、數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)

在智能物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中，數(shù)據(jù)預(yù)處理主要包括異常數(shù)據(jù)檢測(cè)與修復(fù)、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和格式化等關(guān)鍵步驟，通過(guò)結(jié)合統(tǒng)計(jì)方法、機(jī)器學(xué)習(xí)模型和工程實(shí)踐來(lái)實(shí)現(xiàn)優(yōu)化[4]。

（一）異常數(shù)據(jù)檢測(cè)與修復(fù)方法

異常數(shù)據(jù)檢測(cè)是確保數(shù)據(jù)有效性的關(guān)鍵，其目的是識(shí)別數(shù)據(jù)中的噪聲、錯(cuò)誤值或異常模式。檢測(cè)方法通常分為基于統(tǒng)計(jì)、基于機(jī)器學(xué)習(xí)和基于規(guī)則的方法[5]?；诮y(tǒng)計(jì)的方法主要利用數(shù)據(jù)分布特性，通過(guò)設(shè)定上下限或分布范圍來(lái)篩選異常值。對(duì)于連續(xù)變量，可以采用Z分?jǐn)?shù)方法：

（1）

其中，x為樣本值；μ為數(shù)據(jù)的均值；σ為標(biāo)準(zhǔn)差。當(dāng)|Z|＞k（一般設(shè)定k=3）時(shí)，視為異常點(diǎn)。

對(duì)于時(shí)間序列數(shù)據(jù)，可采用滑動(dòng)窗口分析法檢測(cè)短期趨勢(shì)中的異常。修復(fù)異常數(shù)據(jù)通常采用插值法（線性插值、樣條插值等）或機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)法（如基于隨機(jī)森林的回歸模型）填補(bǔ)缺失值或修正誤差值。

（二）數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和格式化

數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化旨在解決多源數(shù)據(jù)尺度不一、分布不同的問(wèn)題，確保各維度數(shù)據(jù)具有可比性，避免因尺度差異導(dǎo)致算法偏倚。常用方法包括最小—最大歸一化、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布標(biāo)準(zhǔn)化和對(duì)數(shù)變換。

1.最小—最大歸一化：

（2）

其中，xmin和xmax分別為原始數(shù)據(jù)的最小值和最大值，將數(shù)據(jù)映射到[0，1]區(qū)間。

2.標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布標(biāo)準(zhǔn)化：

（3）

3.對(duì)數(shù)變換：用于減少數(shù)據(jù)中的極值效應(yīng)，公式為：

（4）

數(shù)據(jù)格式化解決了數(shù)據(jù)格式不一致的問(wèn)題，包括時(shí)間戳對(duì)齊、單位轉(zhuǎn)換及數(shù)據(jù)編碼統(tǒng)一。在物聯(lián)網(wǎng)中，不同傳感器可能具有不同的數(shù)據(jù)采樣頻率與時(shí)間基準(zhǔn)，通過(guò)時(shí)間序列對(duì)齊（如基于線性插值或同步信號(hào)）可以確保多源數(shù)據(jù)一致性。

數(shù)據(jù)預(yù)處理能夠顯著改善數(shù)據(jù)質(zhì)量并提高模型性能。例如，某工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中，通過(guò)對(duì)多源數(shù)據(jù)進(jìn)行異常檢測(cè)與修復(fù)后，關(guān)鍵設(shè)備故障預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率由85%提高到92%。圖2為異常數(shù)據(jù)檢測(cè)與修復(fù)的流程。

數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)是智能物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)融合的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，通過(guò)異常檢測(cè)與修復(fù)和標(biāo)準(zhǔn)化處理，消除多源數(shù)據(jù)的冗余與噪聲，為后續(xù)的高級(jí)數(shù)據(jù)分析提供堅(jiān)實(shí)的技術(shù)保障。

四、多源數(shù)據(jù)融合方法

多源數(shù)據(jù)融合方法按處理層次可分為數(shù)據(jù)層融合、特征層融合和決策層融合，各層次融合具有不同的理論基礎(chǔ)和技術(shù)實(shí)現(xiàn)[6]。

（一）數(shù)據(jù)層融合

數(shù)據(jù)層融合直接整合多源傳感器采集的原始數(shù)據(jù)，適用于時(shí)間和空間上具有一致性的高頻數(shù)據(jù)場(chǎng)景。典型方法包括加權(quán)平均、貝葉斯估計(jì)和卡爾曼濾波等。對(duì)不同傳感器的數(shù)據(jù)根據(jù)其權(quán)重進(jìn)行加權(quán)求和，權(quán)重可以由傳感器的可靠性或歷史數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性確定。

（二）特征層融合

特征層融合通過(guò)對(duì)原始數(shù)據(jù)提取關(guān)鍵特征并在特征空間進(jìn)行融合分析，適用于多模態(tài)數(shù)據(jù)的處理。主成分分析將高維數(shù)據(jù)投影到低維特征空間，通過(guò)尋找特征的主方向去除冗余、提高效率。目標(biāo)是最大化投影方差：

（5）

主成分方向w滿足：

（6）

深度學(xué)習(xí)利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）自動(dòng)提取數(shù)據(jù)中潛在的時(shí)空特征。特征層融合可通過(guò)多模態(tài)數(shù)據(jù)的嵌入對(duì)齊實(shí)現(xiàn)聯(lián)合特征表示，如文本、圖像和傳感器數(shù)據(jù)的融合分析。

（三）決策層融合

決策層融合是通過(guò)整合不同數(shù)據(jù)源的獨(dú)立決策結(jié)果實(shí)現(xiàn)最終決策優(yōu)化的方法。深度學(xué)習(xí)融合決策利用集成學(xué)習(xí)技術(shù)（如隨機(jī)森林、XGBoost）或多模態(tài)深度學(xué)習(xí)模型，將多源特征作為輸入，訓(xùn)練全局優(yōu)化的融合模型。

多層融合方法在智能物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中具有顯著效果。例如，在智能交通系統(tǒng)中，利用數(shù)據(jù)層融合實(shí)時(shí)整合交通流量數(shù)據(jù)，通過(guò)特征層融合提取路網(wǎng)關(guān)鍵指標(biāo)，并通過(guò)決策層融合優(yōu)化交通信號(hào)燈的動(dòng)態(tài)控制，可將平均通行時(shí)間縮短15%以上。圖3為多源數(shù)據(jù)融合的層次框架。

多源數(shù)據(jù)融合通過(guò)從數(shù)據(jù)層到?jīng)Q策層的遞進(jìn)優(yōu)化，能夠顯著提高智能物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的感知能力和決策效率，為多場(chǎng)景應(yīng)用提供技術(shù)支撐。

五、實(shí)時(shí)性與效率優(yōu)化

（一）數(shù)據(jù)分級(jí)緩存

數(shù)據(jù)分級(jí)緩存通過(guò)在多層次結(jié)構(gòu)中分配緩存資源，有效降低數(shù)據(jù)訪問(wèn)延遲和傳輸負(fù)載。在物聯(lián)網(wǎng)體系中，緩存可以分為端側(cè)緩存（如傳感器節(jié)點(diǎn)）、邊緣緩存（如網(wǎng)關(guān)）和云端緩存，每一層緩存負(fù)責(zé)特定數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和轉(zhuǎn)發(fā)。分級(jí)緩存通過(guò)以下機(jī)制實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)性優(yōu)化：

1.數(shù)據(jù)優(yōu)先級(jí)分類：依據(jù)數(shù)據(jù)的重要性和緊急程度將數(shù)據(jù)分級(jí)存儲(chǔ)。例如，心跳數(shù)據(jù)優(yōu)先級(jí)高于監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)優(yōu)先級(jí)高于感知數(shù)據(jù)。這種分級(jí)策略可以通過(guò)分布式哈希表（DHT）進(jìn)行動(dòng)態(tài)管理。

2.緩存替換策略：使用最近最少使用（LRU）或頻率優(yōu)先（LFU）算法，動(dòng)態(tài)調(diào)整緩存內(nèi)容以適應(yīng)實(shí)時(shí)需求。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示，采用混合替換策略的分級(jí)緩存系統(tǒng)可將命中率提高至85%以上。

（二）異步隊(duì)列機(jī)制

異步隊(duì)列機(jī)制通過(guò)將數(shù)據(jù)生產(chǎn)和消費(fèi)過(guò)程解耦，實(shí)現(xiàn)非阻塞數(shù)據(jù)傳輸和處理。隊(duì)列中的數(shù)據(jù)通常按時(shí)間戳排序，以確保數(shù)據(jù)處理的時(shí)序一致性。在多線程系統(tǒng)中，異步隊(duì)列可通過(guò)生產(chǎn)者—消費(fèi)者模式實(shí)現(xiàn)，以下為生產(chǎn)者和消費(fèi)者的偽代碼流程。

生產(chǎn)者：向隊(duì)列中添加數(shù)據(jù)：

while True：

data = get_sensor_data（）

queue.put（data）

消費(fèi)者：從隊(duì)列中獲取數(shù)據(jù)并處理：

while True：

data = queue.get（）

process（data）

（三）高并發(fā)處理

高并發(fā)處理是物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)實(shí)時(shí)性優(yōu)化的核心，通過(guò)分布式計(jì)算和并行處理模型提高系統(tǒng)吞吐量。分布式任務(wù)調(diào)度框架，如Apache Kafka和RabbitMQ可以動(dòng)態(tài)管理數(shù)據(jù)流。其關(guān)鍵技術(shù)包括：

1.線程池管理：預(yù)分配固定數(shù)量的線程資源，用于處理大量并發(fā)請(qǐng)求，避免頻繁的線程創(chuàng)建和銷毀開(kāi)銷。

2.非阻塞I/O：通過(guò)事件驅(qū)動(dòng)機(jī)制，支持多個(gè)輸入輸出通道同時(shí)處理，減少資源占用和處理延遲。例如，使用select或epoll多路復(fù)用機(jī)制。

（四）負(fù)載均衡策略

通過(guò)動(dòng)態(tài)分配任務(wù)，避免單點(diǎn)過(guò)載，常用策略包括：

1.輪詢法（Round Robin）：任務(wù)按順序分配到各節(jié)點(diǎn)，適用于性能均衡的場(chǎng)景。

2.最少連接法（Least Connections）：優(yōu)先將新任務(wù)分配給連接數(shù)最少的節(jié)點(diǎn)。

3.基于權(quán)重的負(fù)載分配：依據(jù)節(jié)點(diǎn)的處理能力設(shè)定權(quán)重，按比例分配任務(wù)。

實(shí)驗(yàn)表明，在智能城市交通監(jiān)控系統(tǒng)中，通過(guò)分級(jí)緩存和異步隊(duì)列實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流的并行處理，可使數(shù)據(jù)處理延遲從50ms降低至15ms[7]。結(jié)合負(fù)載均衡策略，系統(tǒng)在高峰期的吞吐量提高了30%。圖4展示了實(shí)時(shí)性與效率優(yōu)化的分級(jí)緩存與負(fù)載均衡框架。

六、結(jié)語(yǔ)

綜上，本研究圍繞智能物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中的數(shù)據(jù)融合技術(shù)進(jìn)行了系統(tǒng)化探討，提出了感知、網(wǎng)絡(luò)與應(yīng)用層協(xié)同的數(shù)據(jù)處理架構(gòu)，并針對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量和實(shí)時(shí)性問(wèn)題，設(shè)計(jì)了數(shù)據(jù)預(yù)處理、分級(jí)緩存與負(fù)載均衡策略。多源數(shù)據(jù)融合方法在數(shù)據(jù)層、特征層和決策層實(shí)現(xiàn)了逐級(jí)優(yōu)化，顯著提升了系統(tǒng)的感知精度和服務(wù)可靠性，為智能農(nóng)業(yè)、交通監(jiān)控和工業(yè)控制等場(chǎng)景提供了廣泛適用的技術(shù)支持。

參考文獻(xiàn)

[1]李偉偉.基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的智能電網(wǎng)數(shù)據(jù)采集通信系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].通信電源技術(shù)，2024，41（12）：19-21.

[2]尹華政，薛聯(lián)芳，唐際政，等.基于多技術(shù)多數(shù)據(jù)融合的水電環(huán)境監(jiān)測(cè)管理平臺(tái)建設(shè)[J].水力發(fā)電，2023，49（02）：6-11，16.

[3]胡林.智能反射面賦能的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)融合[D].北京：中國(guó)科學(xué)院大學(xué)，2022.

[4]張永芳.物聯(lián)網(wǎng)中智能傳感器融合方法研究[J].通信電源技術(shù)，2024，41（05）：1-3.

[5]楊妮，潘期輝，楊俊.物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在社區(qū)景觀設(shè)計(jì)中的應(yīng)用研究[J].電腦知識(shí)與技術(shù)，2024，20（22）：104-106.

[6]周揚(yáng).基于泛在電力物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)融合技術(shù)研究[D].北京：華北電力大學(xué)，2021.

[7]林曉農(nóng).基于物聯(lián)網(wǎng)的室內(nèi)環(huán)境智能監(jiān)控大數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)[J].沈陽(yáng)工程學(xué)院學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2021，17（04）：63-67.

作者單位：?jiǎn)慰h教育和體育局

■ 責(zé)任編輯：張津平 尚丹