多源異構數據融合在人防通信保障中的實時性試驗與優化

引言

人防通信保障系統需實時處理空襲警報、人員定位、物資調配等多源異構數據，為應急指揮提供精準決策支持[1]。然而，傳統數據處理模式因數據類型復雜、結構差異大，難以滿足應急場景下的實時性需求，成為制約人防通信保障效能提升的瓶頸。多源異構數據融合技術憑借整合多元數據、挖掘潛在價值的能力，為突破這一困境帶來希望。通過構建高效的數據融合模型，實現數據的快速清洗、特征提取與精準融合，能夠顯著提升人防通信保障的實時響應能力與決策準確性。因此，開展多源異構數據融

合在人防通信保障中的實時性試驗與優化研究，對完善人防體系、增強應急處置能力具有重要的理論價值與現實意義。

1.多源異構數據融合模型構建

1.1多源異構數據融合模型架構

在人防通信保障中，多源異構數據融合模型架構圍繞實時性需求進行設計。數據預處理模塊運用并行計算技術，快速清洗空襲警報、人員定位等多源異構數據，通過預設規則與智能篩選剔除噪聲和異常值，再以標準化流程統一數據格式，減少處理耗時；特征提取與關聯模塊采用輕量化算法，快速提取空襲威脅等級、疏散路線優先級等關鍵特征，借助相似性分析和聚類算法構建數據關系網絡；數據融合決策模塊引入強化學習算法，依據空襲預警、物資調配等不同人防場景，動態調整融合策略并優化權重。經反復實時性試驗迭代，三大模塊協同配合，實現數據快速、精準融合，為應急指揮提供可靠決策依據。多源異構數據融合模型架構如圖1所示。

1.2主要模塊功能的實現

1.2.1數據預處理模塊

圖1多源異構數據融合模型架構

在人防通信保障體系中，數據預處理模塊是多源異構數據融合的“第一道關卡”，其核心功能在于快速清洗空襲警報、人員定位、物資調配等復雜數據，并統一數據格式，為后續融合分析提供高質量數據基礎。該模塊依托并行計算技術，將數據清洗與格式轉換流程并行化處理，顯著提升數據處理效率。

在數據清洗階段，數據預處理模塊采用“規則 + 智能”雙驅動模式剔除噪聲與異常值。通過預設規則篩選明顯異常數據，如人員定位數據中，若兩點間位移速度超過正常人類極限速度（ 100m/s ），則判定為異常數據。同時，本研究引入基于統計學的異常值檢測方法。以人員定位數據的經緯度坐標為例，采用四分位數間距（IQR）法，其計算公式如式（1）至式（3）[2]：

IQR=Q₃-Q₁

式中， 為數據的第25百分位數， Q₃ 為第75百分位數，IQR表示四分位數間距。超出上下限范圍的數據將被視為異常值并予以清除。

同時，數據預處理模塊通過建立標準化映射規則，將不同編碼、結構的數據轉換為統一格式，將各監測點采集的空襲警報數據，統一轉換為包含警報類型、強度、持續時間、地理位置等字段的結構化數據。格式轉換效率可通過公式（4）量化評估3：

式中， T_trans 為格式轉換總時間， D 為原始數據總量， C 為數據轉換復雜度系數（根據數據結構差異取值，復雜度越高， C 值越大）， N 為并行計算節點數量， 為單個節點的平均轉換速度。通過增加計算節點或優化轉換算法降低C值，可有效縮短格式轉換時間。

1.2.2特征提取與關聯模塊

在人防通信保障體系中，多源異構數據涵蓋空襲警報、人員定位、物資儲備等多元信息，特征提取與關聯模塊承擔著從復雜數據中快速抽離關鍵要素、建立數據內在聯系的重要任務，是實現高效數據融合的核心環節。

為滿足實時性需求，特征提取與關聯模塊采用基于稀疏表示的特征提取算法。在人防場景下，各類數據具有高維且信息冗余的特點，稀疏表示算法通過構建過完備字典，以少量原子的線性組合表示原始數據，實現特征的有效提取。設原始數據矩陣X∈R^m×n （其中 m 代表數據維度， Ω_n 代表樣本數量），過完備字典 D∈R^m×k （ kgt; m ， k 為字典原子數量），稀疏系數矩陣A∈R^k×n ，通過求解優化問題[4]：

式中，IX-DAI用于衡量原始數據與字典表示數據的重構誤差， |A|₁ 為稀疏約束項，促使系數矩陣A盡可能稀疏， λ 為平衡兩項權重的正則化參數。通過求解該問題，得到的稀疏系數矩陣A蘊含數據核心特征，實現高維數據降維與關鍵特征提取[5-6]。

1.2.3數據融合決策模塊

數據融合決策模塊作為多源異構數據融合模型的關鍵輸出環節，直接影響人防通信保障應急指揮決策的準確性與實時性。該模塊引入強化學習算法，并結合加權融合公式實現數據的動態融合。設多源異構數據集合為{X₁，X₂，…，X_n} ，融合后的結果為 Y ，則加權融合公式為：

式中， 為第i個數據源的權重，且滿足 。 X_i 代表經過數據預處理和特征提取后的第i個數據源信息， Ω_n 為數據源的總數。在人防通信保障中，權重 ? 由強化學習算法動態調整。強化學習將各類人防數據特征向量集合定義為狀態空間S，不同的數據融合策略（如加權融合）構成動作空間A，依據融合結果對指揮決策的支持效果設計獎勵函數R[8-9]

2.案例分析

2.1案例背景與數據采集

在河南鄭州的人防通信保障實時性試驗中，以一場模擬高強度空襲的人防演練為背景，開展多源異構數據融合的實際應用測試。試驗期間，共部署500個分布式傳感器節點，用于采集空襲警報數據，涵蓋不同頻段、不同強度的警報信號，每秒產生2000條數據記錄；啟用3000套人員定位終端，實時獲取人員經緯度、移動速度等信息，定位精度達亞米級，每分鐘更新10次數據。物資調配方面，整合20個物資儲備倉庫的物資種類、數量及出入庫數據，涉及100余種人防物資，每日數據更新量為5萬條。數據預處理模塊的并行計算節點設置為8個，數據轉換復雜度系數C依據數據結構差異在0.5～1.2間取值；特征提取算法中的過完備字典原子數量k設為原始數據維度 m 的1.5倍；強化學習算法的獎勵函數中，成功輔助決策一次賦予10分獎勵，決策失誤扣5分，通過多源異構數據融合模型構建，為多源異構數據融合的實時性研究提供真實且量化的支撐[10]。

2.2數據處理實時性分析

不同數據類型在各模塊的平均處理時間結果，如表1所示。在數據預處理模塊，并行計算技術的應用大幅提升了處理效率。面對每秒500條的空襲警報數據，平均僅耗時 35m; 完成清洗與格式統一。對于每分鐘5000條的人員定位數據，預處理也能在 50m： s內完成，即便物資調配數據量較大（10000條/日），耗時 60ms 也在可接受范圍內，這主要得益于預設規則與智能算法的結合，快速剔除噪聲和異常值，高效完成數據格式轉換，為后續處理筑牢根基。通過稀疏表示算法提取關鍵特征，并運用互信息理論構建數據關聯網絡，精準提煉出空襲威脅等級、疏散路線優先級等核心信息。數據融合決策模塊引入強化學習算法，依據人防場景動態調整融合策略。在處理三類數據時，耗時為 18～25ms ，能快速輸出最優融合結果，確保應急指揮獲取及時、準確的決策依據。因此，多源異構數據融合模型通過各模塊的高效協同，實現不同數據類型的快速處理，極大提升人防通信保障的實時性。

2.3融合前后數據處理效率對比

為更全面地評估多源異構數據融合模型對人防通信保障實時性的提升效果，從數據處理速度、準確性、資源占用等多個維度進行對比分析，試驗結果如表2所示。

由表2可知，多源異構數據融合在人防通信保障中實現了多維度的性能躍升。在處理效率上，空襲警報、人員定位、物資調配數據融合后處理效率分別達2500條/秒、600條/秒、450條/秒。

表2融合前后數據處理效率分析

表1不同數據類型在各模塊的平均處理時間（ms）

融合后數據處理準確率均提升至96% 以上，多源異構數據融合模型有效剔除噪聲與異常值；互信息理論構建的數據關聯網絡，確保數據間邏輯關系準確，從而大幅提高數據處理的可靠性。CPU和內存資源占用率融合后均呈下降趨勢，說明融合模型通過優化算法和流程，減少冗余計算，實現資源的高效配置。決策響應速度從融合前最長35秒縮短至最短4.5秒，得益于數據融合決策模塊強化學習算法的動態策略調整，能快速輸出貼合人防場景的融合結果，為人防應急指揮爭取寶貴時間，顯著增強人防通信保障的實時性與有效性。

結語

本研究構建的多源異構數據融合模型，通過并行計算、稀疏表示算法及強化學習等技術，在人防通信保障實時性優化中成效顯著。試驗數據顯示，該模型使各類數據處理效率大幅提升，決策響應速度顯著縮短，準確率超過 96% ，資源占用率降低。模型有效解決了多源異構數據處理難題，為人防應急指揮提供了可靠支持。

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作者簡介：王婷，本科，副高級工程師，517906359@qq.com，研究方向：計算機電子信息技術。