Question

多传感器数据融合技术的定义

Answer 1

传感器数据融合的定义可以概括为把分布在不同位置的多个同类或不同类传感器所提供的局部数据资源加以综合，采用计算机技术对其进行分析，消除多传感器信息之间可能存在的冗余和矛盾，加以互补，降低其不确实性，获得被测对象的一致性解释与描述，从而提高系统决策、规划、反应的快速性和正确性，使系统获得更充分的信息。其信息融合在不同信息层次上出现，包括数据层融合、特征层融合、决策层融合。
（1）数据级融合。针对传感器采集的数据，依赖于传感器类型，进行同类数据的融合。 数据级的融合要处理的数据都是在相同类别的传感器下采集，所以数据融合不能处理异构 数据。
（2）特征级融合。特征级融合，指的是提取所采集数据包含的特征向量，用来体现所 监测物理量的属性，这是面向监测对象特征的融合。如在图像数据的融合中，可以采用边 沿的特征信息，来代替全部数据信息。
（3）决策级融合。决策级融合，指的是根据特征级融合所得到的数据特征，进行 一定的判别、分类，以及简单的逻辑运算，根据应用需求进行较高级的决策，是高级的融合。决策级融合是面向应用的融合。比如在森林火灾的监测监控系统中，通过对于温度、湿度和风力等数据特征的融合，可以断定森林的干燥程度及发生火灾的可能性等。这样，需要发送的数据就不是温湿度的值以及风力的大小，而只是发送发生火灾的可能性及危害程度等。在传感网络的具体数据融合实现中，可以根据应用的特点来选择融合方式。