智慧城市環(huán)境下傳感器數(shù)據(jù)融合研究

1、 智慧城市環(huán)境下傳感器數(shù)據(jù)融合研究摘 要：在智慧城市建設(shè)場景下，使用了大量信息傳感設(shè)備來對環(huán)境中的物品和過程進行在線監(jiān)控、連接和交互。結(jié)合智慧城市場景及應(yīng)用特點，研究基于傳感網(wǎng)的數(shù)據(jù)融合技術(shù)與方法，為智慧城市環(huán)境下的傳感器數(shù)據(jù)融合提供技術(shù)解決思路和方法。應(yīng)用傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)，能夠切合智慧城市應(yīng)用的數(shù)據(jù)分析與挖掘需求，有助于智慧城市建設(shè)的推進與發(fā)展。關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)融合；傳感器；物聯(lián)網(wǎng)；智慧城市目 錄 TOC o 1-3 h z u HYPERLINK l _Toc13167875 1.引言 PAGEREF _Toc13167875 h 3 HYPERLINK l _Toc13167876 2.基

2、于傳感網(wǎng)的數(shù)據(jù)融合 PAGEREF _Toc13167876 h 3 HYPERLINK l _Toc13167877 2.1.傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù) PAGEREF _Toc13167877 h 3 HYPERLINK l _Toc13167878 2.2.傳感器數(shù)據(jù)融合 PAGEREF _Toc13167878 h 3 HYPERLINK l _Toc13167879 3.面向智慧城市場景的傳感數(shù)據(jù)融合 PAGEREF _Toc13167879 h 4 HYPERLINK l _Toc13167880 3.1.數(shù)據(jù)融合需求 PAGEREF _Toc13167880 h 4 HYPERLINK l

3、_Toc13167881 3.2.數(shù)據(jù)融合技術(shù)方法 PAGEREF _Toc13167881 h 4 HYPERLINK l _Toc13167882 3.3.數(shù)據(jù)融合技術(shù)評價 PAGEREF _Toc13167882 h 5 HYPERLINK l _Toc13167883 4.結(jié)語 PAGEREF _Toc13167883 h 6 引言近年來，物聯(lián)網(wǎng)（Internet of Things，IoT）作為新一代信息技術(shù)的重要組成部分，在學(xué)術(shù)界和工業(yè)界都受到了越來越多的重視。作為一種物物相連的互聯(lián)網(wǎng)模式，物聯(lián)網(wǎng)將傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)延伸和擴展到了任何物品與物品之間，以最少的人類干預(yù)來實現(xiàn)交互與通信。通過傳

4、感器等信息傳感設(shè)備，針對物品或過程的實時信息進行采集、連接和交互，以實現(xiàn)對目標(biāo)環(huán)境的智能識別、跟蹤、監(jiān)測和管理。智慧城市建設(shè)的基礎(chǔ)就是對城市多模式數(shù)據(jù)的感知和挖掘，如何更好地實現(xiàn)智慧城市環(huán)境下大規(guī)模傳感器數(shù)據(jù)的融合顯得日益重要。本文結(jié)合智慧城市應(yīng)用特點，研究基于傳感器的數(shù)據(jù)融合理論和方法，力圖為智慧城市場景下的傳感數(shù)據(jù)融合提供更好的解決方法和技術(shù)思路?；趥鞲芯W(wǎng)的數(shù)據(jù)融合傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，由各個節(jié)點包含的傳感器所組成的網(wǎng)絡(luò) 是物聯(lián)網(wǎng)的重要組成部分。在網(wǎng)絡(luò)節(jié)點中，傳感器被用來檢測 或測量濕度、溫度等物理現(xiàn)象，同一個傳感器節(jié)點可以包含一 個或多個傳感器設(shè)備。一個傳感器網(wǎng)絡(luò)可以包括兩個或多

5、個傳 感器節(jié)點，每個傳感器節(jié)點都具有感知、通信和處理數(shù)據(jù)的能 力，彼此之間通過有線或無線方式進行通信。在傳感器網(wǎng)絡(luò)中， 各個節(jié)點的傳感器既可以是同質(zhì)的（Homogeneous），也可以是異質(zhì)的（Heterogeneous）。多個傳感器網(wǎng)絡(luò)往往通過互聯(lián)網(wǎng) 等不同的通信機制連接在一起。通常，傳感器節(jié)點成本低廉、尺寸較小，易于實現(xiàn)大規(guī)模部署。當(dāng)要對某個場景的狀態(tài)進行感知時，以密集方式把傳感器節(jié)點將部署在目標(biāo)場景周圍。隨著物聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)和興起，傳感器網(wǎng)絡(luò)被大量應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中，傳感節(jié)點的部署也越來越多樣化，比如，從大量移動智能設(shè)備中獲得傳感數(shù)據(jù)。智能手機、平板電腦、智能手表等移動智能終端的大量使用，以

6、及更多廉價嵌入式傳感設(shè)備的加入，徹底改變了當(dāng)前智慧城市環(huán)境的應(yīng)用維度。傳感器數(shù)據(jù)融合在物聯(lián)網(wǎng)場景下，各種物品上的傳感器將通過無線網(wǎng)絡(luò)形成一個新的 Web 網(wǎng)絡(luò)，但是僅當(dāng)能夠采集、分析和解釋由此產(chǎn)生的成千上萬億“字節(jié)流”時，這個網(wǎng)絡(luò)才具有價值。為了從這些大量數(shù)據(jù)中獲取到有價值的知識和信息，首先需要對領(lǐng)域內(nèi)的傳感器數(shù)據(jù)進行融合與過濾。數(shù)據(jù)融合是一種數(shù)據(jù)處理技術(shù)，它將不同來源的數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)、合并、聚合和集成。數(shù)據(jù)融合和數(shù)據(jù)過濾是物聯(lián)網(wǎng)和智慧城市等應(yīng)用領(lǐng)域的重要挑戰(zhàn)，例如，在智慧城市應(yīng)用中，往往有超過50億甚至上千億數(shù)量級的設(shè)備對環(huán)境進行感測，這就要求系統(tǒng)能夠自動并智能地融合和推理這些數(shù)據(jù)。傳感器數(shù)據(jù)

7、融合是一種將來自多個傳感器的感測數(shù)據(jù)進 行結(jié)合的方法，以產(chǎn)生通過單個傳感器所無法實現(xiàn)的更準(zhǔn)確、 更完整和更可靠的信息。Nakamura 等為數(shù)據(jù)融合定義了基于互補的（Complementary）、冗余的（Redundant）和協(xié) 同的（Cooperative）三種關(guān)鍵性操作。其中，互補操作將大 量分別用于感知溫度等場景因素的傳感器組合在一起，以實 現(xiàn)對整體環(huán)境的綜合感知；冗余操作是通過用不同的傳感器 感知相同的場景因素，并綜合使用多組數(shù)據(jù)，以提高數(shù)據(jù)的 準(zhǔn)確性；而協(xié)同操作則是綜合不同環(huán)境下的傳感器數(shù)據(jù)來獲 取新知識，以進行多方位協(xié)同判斷。面向智慧城市場景的傳感數(shù)據(jù)融合數(shù)據(jù)融合需求隨著智能終端、

8、傳感網(wǎng)、社交媒體的廣泛應(yīng)用和發(fā)展， 以及獲取不同來源的數(shù)據(jù)變得越來越容易，在城市計算環(huán)境下，需要處理越來越多的城市規(guī)劃、交通控制、環(huán)境保護、 居民生活、社會運轉(zhuǎn)以及公共事務(wù)等領(lǐng)域相關(guān)的數(shù)據(jù)。在智 慧城市建設(shè)中，需要大量利用這些數(shù)據(jù)信息來構(gòu)建新的城市 服務(wù)，促成各類投入產(chǎn)生效益以更好地服務(wù)社會，由此也給 智慧城市研究人員和執(zhí)行者帶來了巨大的挑戰(zhàn)。通常，在智慧城市應(yīng)用中需要建立類似基于溫度和濕度的天氣模型、關(guān)于噪聲和污染控制的環(huán)境模型等復(fù)雜模型。然而，構(gòu)建這類單一的通用模型并不足夠，而是要將所有這些模型整合在一起，建立能夠?qū)ο嚓P(guān)事務(wù)進行合理預(yù)測的綜合模型。通過這類模型，有助于更好地了解社會動態(tài)，讓

9、城市居民及時獲取更多關(guān)鍵信息，以提高他們的生活質(zhì)量?；谖锫?lián)網(wǎng)構(gòu)建智慧城市應(yīng)用，將需要融合來自不同領(lǐng)域數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)集，從這些不同數(shù)據(jù)集中挖掘數(shù)據(jù)的相關(guān)性， 開發(fā)各種決策技術(shù)或支持服務(wù)，推進智慧城市建設(shè)。數(shù)據(jù)融合技術(shù)方法針對智慧城市環(huán)境特點，可以將數(shù)據(jù)融合處理分為兩個層次：云級和網(wǎng)絡(luò)節(jié)點級。如圖1所示，傳感器節(jié)點、智慧城市基礎(chǔ)設(shè)施、邊緣節(jié)點、匯聚節(jié)點和底層計算設(shè)備（如移動終端等）屬于網(wǎng)絡(luò)節(jié)點級數(shù)據(jù)處理，而諸如服務(wù)器之類的上層計算設(shè)備則屬于云級數(shù)據(jù)處理。在網(wǎng)絡(luò)節(jié)點級數(shù)據(jù)處理中，直接在數(shù)據(jù)匯聚節(jié)點和邊緣節(jié)點進行數(shù)據(jù)融合，這將能有效減少數(shù)據(jù)傳輸成本。由于數(shù)據(jù)傳輸需要消耗大量的能量，采用冗余操作可以減少

10、需要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量。然而，由于節(jié)點中往往僅包含目標(biāo)環(huán)境的局部信息，因此，協(xié)同操作等復(fù)雜操作并不適用。在云級數(shù)據(jù)處理中，通過執(zhí)行較為復(fù)雜的傳感器數(shù)據(jù)融合操作，可以更好地綜合環(huán)境感知結(jié)果。并且，由于云端設(shè)備能提供較為豐富的計算資源，能夠?qū)Υ罅繌牡讓庸?jié)點獲取到的數(shù)據(jù)運用較為復(fù)雜的數(shù)據(jù)挖掘算法，由此能夠?qū)δ繕?biāo)環(huán)境有更深層次的理解，得到更為合理的數(shù)據(jù)分析結(jié)果。智慧城市環(huán)境下傳感器數(shù)據(jù)融合處理示意圖如圖 1 所示。圖 1 智慧城市環(huán)境下傳感器數(shù)據(jù)融合處理示意圖數(shù)據(jù)融合技術(shù)評價通常，在智慧城市應(yīng)用中，所部署的物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施能夠?qū)δ繕?biāo)場景及相關(guān)領(lǐng)域進行實時監(jiān)測，在將獲取到的傳感數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)到特定區(qū)域所發(fā)生的事件上時，這些數(shù)據(jù)往往將產(chǎn)生巨大價值。近年來，研究學(xué)者們已提議了眾多方法來實現(xiàn)傳感器數(shù)據(jù)的融合，以便挖掘事件相關(guān)性，持續(xù)獲取事件特征信息并進行連續(xù)推演。對于各類傳感器數(shù)據(jù)融合方法，主要可以從以下幾個方面來加以評價。（1）上下文感知程度：評價融合方法是否具有上下文感知能力及其感知程度。（2）語義交互性：評價融合方法是否可以使用語義推演機制來推演數(shù)據(jù)信息和過程特征。（3）動