异构数据集成技术综述

数据融合

多传感器数据融合技术及其应用多传感器数据融合概念数据融合又称作信息融合或多传感器数据融合,对数据融合还很难给出一个统一、全面的定义。随着数据融合和计算机应用技术的发展,根据国外研究成果,多传感器数据融合比较确切的定义可概括为充分利用不同时间与空间的多传感器数据资源,采用计算机技术对按时间序列获得的多传感器观测数据,在一定准则下进行分析、综合、支配和使用,获得对被测对象的一致性解释与描述,进而实现相应的决策和估计,使系统获得比它的各组成部分更充分的信息。多传感器数据融合原理多传感器数据融合技术的基本原理就像人脑综合处理信息一样,充分利用多个传感器资源,通过对多传感器及其观测信息的合理支配和使用,把多传感器在空间或时间上冗余或互补信息依据某种准则来进行组合,以获得被测对象的一致性解释或描述。具体地说,多传感器数据融合原理如下: 1)N个不同类型的传感器(有源或无源的)收集观测目标的数据; (2)对传感器的输出数据(离散的或连续的时间函数数据、输出矢量、成像数据或一个直接的属性说明)进行特征提取的变换,提取代表观测数据的特征矢量Yi; (3)对特征矢量Yi进行模式识别处理(如,聚类算法、自适应神经网络或其他能将特征矢量Yi变换成目标属性判决的统计模式识别法等)完成各传感器关于目标的说明; 4)将各传感器关于目标的说明数据按同一目标进行分组,即关联; (5)利用融合算法将每一目标各传感器数据进行合成,得到该目标的一致性解释与描述。多传感器数据融合方法

多传感器数据融合的常用方法基本上可概括为随机和人工智能两大类,随机类方法有加权平均法、卡尔曼滤波法、多贝叶斯估计法、Dempster-Shafer(D-S)证据推理、产生式规则等;而人工智能类则有模糊逻辑理论、神经网络、粗集理论、专家系统等。可以预见,神经网络和人工智能等新概念、新技术在多传感器数据融合中将起到越来越重要的作用。卡尔曼滤波法卡尔曼滤波主要用于融合低层次实时动态多传感器冗余数据。该方法用测量模型的统计特性递推,决定统计意义下的最优融合和数据估计。如果系统具有线性动力学模型,且系统与传感器的误差符合高斯白噪声模型,则卡尔曼滤波将为融合数据提供唯一统计意义下的最优估计。卡尔曼滤波的递推特性使系统处理不需要大量的数据存储和计算。但是,采用单一的卡尔曼滤波器对多传感器组合系统进行数据统计时,存在很多严重的问题,例如:(1)在组合信息大量冗余的情况下,计算量将以滤波器维数的三次方剧增,实时性不能满足;(2)传感器子系统的增加使故障随之增加,在某一系统出现故障而没有来得及被检测出时,故障会污染整个系统,使可靠性降低。多贝叶斯估计法贝叶斯估计为数据融合提供了一种手段,是融合静态环境中多传感器高层信息的常用方法。它使传感器信息依据概率原则进行组合,测量不确定性以条件概率表示,当传感器组的观测坐标一致时,可以直接对传感器的数据进行融合,但大多数情况下,传感器测量数据要以间接方式采用贝叶斯估计进行数据融合。多贝叶斯估计将每一个传感器作为一个贝叶斯估计,将各个单独物体的关联概率分布合成一个联合的后验的概率分布函数,通过使用联合分布函数的似然函数为最小,提

CPS中的数据管理关键技术讲课稿

信息物理融合系统（CPS）中的数据管理关键技术1 信息产业发展的新趋势－CPS 自二十世纪六十年代以来，电子技术，计算技术和网络技术等取得了飞速发展，特别是网络技术的革新成为了这场方兴未艾的伟大IT革命的重要动力源泉。网络的规模及其新应用领域正日益得到扩展，其最引人举目的是新网络技术和物理设备系统的结合。随着传感器、嵌入式计算设备或终端、高性能通信设备、各种消费类和工程类电子设备等物理设施的大量接入，新型计算机化和网络化的物理设备系统网络的规模得以急剧膨胀。同时，随着国家大型电力网络、航空航天交通控制网络、高速公路交通控制网络、卫生防疫应急响应网络、远程医疗与社区医保网络、海洋搜寻与救援网络等大型或者特大型网络物理设备系统的蓬勃发展，以及网络家电、汽车引擎智能网络控制系统、心房脉冲产生器、纳米级制造控制系统等小型或者微型网络物理设备系统的出现，突破了传统物理领域中的网络应用形式，使得用联网计算方式来整合物理系统和计算系统以实现物理设备的功能扩展成为物理系统发展的新趋势，并由此导致出现了新一代的并由此导致出现了新一代的工程系统：信息物理融合系统（Cyber—physical Systems，CPS）。CPS网络在工业生产与国民经济生活中的基础性、全局性作用正日益增强。 2 什么是CPS CPS，从广义上来理解，就是一个在环境感知的基础上，深度融合了计算、通信和控制能力的可控可信可扩展的网络化物理设备系统，它通过计算进程和物理进程相互影响的反馈循环实现深度融合和实时交互来增加或扩展新的功能，以安全、可靠、高效和实时的方式监测或者控制物理实体。CPS的终极目标是实现信息世界和物理世界的完全融合，构建一个可控、可信、可扩展并且安全高效的CPS网络，并最终从根本上改变人类构建工程物理系统的方式[1]。新的信息世界观认为现代世界是由物理世界、信息世界和人类社会所组成的三元世界。人－机－物三元世界[2]（如下图1所示）是一个多人、多机、多物组成的动态开发的网络世界。从交互的角度来看，融合了信息世界和物理世界的CPS改变了我们人和物理世界交互的方式，正如Internet改变了我们彼此之间的交互方式一样。CPS这种新方式所完成的是物理设备系统的“三化”：信息化、网络化和智能控制化。因此，从本质上来理解，CPS实际上是一个“3C”（Computation, Communication and Control）融合系统，体现了信息科学，物理科学，控制科学和系统科学的交叉与融合，它以信息处理任务为核心，计算部件完成计算功能，并通过高性能通信网络完成数据通信，通过开放的大规模循环控制实现对物理实体的监测与控制，其体现的“3C”概念模型如图2所示。从结构上来看，CPS系统需要包括这样几个部分：（1）传感器，用于感知物理世界的信息；（2）控制器/执行器，用于实施对物理实体的操作；（3）计算部件，可能是集中式的也可能式分布式的，能根据物理信息做出恰当的处理与分析，并做出控制/执行策略；（4）通信网络，用于连接以上各个单元以及相关的信息、对象、事件和人物，网络的规模式是大规模甚至于全球级的互联。从

多信息融合技术概述

本次讲座主要讲了多源数据融合的定义、应用领域、所具有的优势、信息融合的级别、通用处理结构、主要技术方法、要解决的几个关键问题和未来的主要研究方向。下面就围绕这几个方面进行阐述。多源信息融合是一种多层次，多方面的处理过程，包括对多源数据进行检测、相关、组合和估计，从而提高状态和身份估计的精度，以及对战场态势和威胁的重要程度进行实时完整的评估。简单说，多源信息融合就是对多源信息进行综合处理，从而得出更为准确、可靠的结论。例如我们感知天气，通过我们的体表感觉温度的高低，通过眼睛观察天气的晴朗或阴雨，通过耳朵听风的大小，然后将这些信息通过大脑的综合处理，对天气有一个总体的感知定位。多源信息融合在各个领域都有着广泛的应用。如军事上进行战场监视、图像融合，包含医学图像融合等、工业智能机器人（对图像、声音、电磁等数据进行融合，以进行推理，从而完成任务）、空中交通管制（由导航设备、监事和控制设备、通信设备和人员四部分组成）、工业过程监控（过程诊断）、刑侦（将人的生物特征如指纹、虹膜、人脸、声音等信息进行融合，可提高对人身份识别的能力）、遥感等。信息融合技术越来越受到人们的重视，这时因为它在信息处理方面具有一定的优势。增强系统的生存能力，也就是防破坏能力，改善系统的可靠性；可以在时间、空间上扩展覆盖范围；提高可信度，降低信息的模糊度，如可以使多传感器对同一目标或时间加以确定；提高空间分辨率，多传感器信息的合成可以获得比任一单传感器更高的分辨率；增加了测量空间的维数，从而使系统不易受到破坏。信息融合的级别有多种分类方法，若按数据抽象的层次来分，可分为数据级融合、特征级融合和决策级融合。数据级融合是直接对传感器的观测数据进行融合处理，然后基于融合后的结果进行特征提取和判断决策。数据级融合的精度高，但由于数据量大，故处理的时间长，代价高，数据通信量大，抗干扰能力差，并且要求传感器是同类的。多应用在多源图像复合、同类雷达波形的直接合成等。特征级融合是先由每个传感器抽象出自己的特征向量（比如目标的边缘、方向、速度等信息），融合中心完成的是特征向量的融合处理。这种融合级别实现了可观的数据压缩，降低了通信带宽的要求，有利于实现实时处理，但却损失了一部分有用信息，使融合性能有所降低。决策级融合是先由每个传感器基于自己的数据作出决策，然后融合中心完成的使局部决策的融合处理。这种级别的融合数据损失量大，相对来讲精度低，但却抗干扰能力强，通信量小，对传感器依赖小，不要求同质传感器，融合中心处理代价低。图1、集中式结构多源数据融合的通用结构有集中式结构、分布式结构和混合式结构。集中式结构是所有传感器的数据直接送给融合中心进行处理，结构如图1所示。分布式结构是融合中心收到的是经过局部处理的数据，结构如图2所示。混合式结构是

异构数据集成思路总结

基于XML的异构数据集成方案一、设计任务设计出基于XML的异构数据集成方案，具体要求： i.数据源包括：结构化数据、非结构化数据和半结构化数据 ii.实现功能包括：能够用统一的方式实现查询等处理 iii.应用的技术为XML技术，实现异构数据集成二、设计应用的具体集成方法 2.1异构数据集成方法简介：异构数据集成方法包括：模式集成和数据复制方法。 1、模式集成方法中的数据仍保存在各数据源上，由集成系统提供一个虚拟的集成视图(即全局模式)以及全局模式查询的处理机制。用户直接在全局模式的基础上提交请求，由数据集成系统处理这些请求，转换成各个数据源在本地数据视图基础上能够执行的请求。 2、数据复制方法将各个数据源的数据复制到与其相关的其它数据源上，并维护数据源整体上的数据一致性、提高信息共享利用的效率。 3、模式集成包括：联邦数据库和中间件集成方法是现有的两种典型的模式集成方法。 4、数据复制方法：数据仓库方法。 2.2异构数据集成方案分析 1.联邦数据库数据集成联邦数据库是数据库集成的最简单结构，将所有组件数据库进行一对一的连接为了实现各个数据库和其它数据库数据之间的互操作，需要解决各个数据库之间的格式冲突问题，就要为每一个数据库向其它数据库的数据类型转换提供转换规则。这就是说这样的异构数据库系统需要建立N X（N一1）/2个转换规则，或者说要编写N X (N一1)/2段代码来支持两两之间的查询访问。在联邦数据库数据集成方式中，如果要向系统中加入新的节点，就需要再建立很多转换规则，并且为系统之间只有通过编写软件来实现互相的信息正确地传递，这样做既费时又费工。如果各个子系统需要修改，那么会带来更多的问题，大大影响了系统的可扩展性、移植性和稳定性。其模型示意图如下图所示：

数据融合技术

数据融合技术的研究方法及现状学科专业：模式识别与智能系统姓名：高鸽学号：S2******* 日期：2012年4月

常用数据融合方法多传感器数据融合涉及到多方面的理论和技术，如信号处理、估计理论、不确定性理论、最优化理论、模式识别、神经网络、人工智能、小波分析理论和支持向量机等。很多学者从不同角度出发提出了多种数据融合技术方案。表1对现有比较常用的数据融合方法进行了归纳，主要分为经典方法和现代方法两大类。目前，人们已开始将多传感器信息融合应用于复杂工业过程控制系统，文献[25]提出的复杂工业过程综合集成智能控制系统便是其中的一种。表1 常用的数据融合方法 1）加权平均法加权平均法是最简单直观地实时处理信息的融合方法。基本过程如下：设用n 个传感器对某个物理量进行测量, 第i 个传感器输出的数据为i X , 其中，i= 1,2,…,n, 对每个传感器的输出测量值进行加权平均, 加权系数为i w ,得到的加权平均融合结果为：i 1 =n i i X w X =∑ 加权平均法将来自不同传感器的冗余信息进行加权平均, 结果作为融合值。应用该方法必须先对系统和传感器进行详细分析, 以获得正确的权值。

2）极大似然估计极大似然估计是静态环境中的常用方法，能将信息融合取为使似然函数得到估计值。 3）Kalman 滤波 Kalman 滤波用于动态环境中冗余信息的实时融合。对线性模型系统, 且噪声是高斯分布的白噪声, 可获得最优融合信息统计。非线性模型, 可采用扩展Kalman 滤波。系统模型有变化或系统状态有渐/ 突变时, 可采用基于强跟踪的Kalman 滤波。 4）贝叶斯估计法贝叶斯估计属静态环境信息融合方法，信息描述为概率分布，适用于具有加高斯噪声的不确定信息处理。贝叶斯推理技术主要用来进行策略层融合，它是通过把先验信息和样本信息合成为后验分布，对检测目标作出推断。设来自第i 个传感器的信息为 i s ，i=1,2,…k ，则数据融合后目标d 的后验概率是： 1 1 1 ()(|) |()(|)()(|) k i i k k i i i i i P d P d P P d P d P d P d s s s s ===+∏∏∏（d ）= 缺点：对先验概率比较敏感，并且要找到一个合适的先验分布并不容易。 4）D-S 法 Dempster-Shafter （简称D-S 法）是目前数据融合技术中比较常用的一种方法。该方法通常用来表示对于检测目标的大小、位置及存在与否进行推断。它实际上是广义的贝叶斯方法。根据人的推理模式，采用了概率区间和不确定区间来决定多证据下假设的似然函数来进行推理。由各种传感器检测到的信息提取的特征参数构成了该理论中的证据，利用这些证据构造相应的基本概率分布函数，对于所有的命题赋予一个信任度。基本概率分布函数及其相应的分辨框合称为一个证据体。因此，每个传感器就相当于一个证据体。多个传感器数据融合，实际上就是在同归分辨框下，用Dempster 合并规则将各个证据体合并成一个新的证据体。产生新证据体的过程就是D-S 法数据融合。 5）聚类分析法聚类分析定义相似性函数或关联度量以提供任何两个特征向量间“接近”程度或不相似程度的值, 依隶属度将样本归并到某类。可分成硬聚类和模糊聚类和可能性聚类等方法。 6）模糊逻辑法针对数据融合中所检测的目标特征具有某种模糊性的现象，有人利用模糊逻辑方法对检测目标进行识别和分类。建立标准检测目标和待识别检测目标的模糊子集是此方法的研究基础。但模糊子集的建立需要有各种各样的标准检测目标，同时又必须建立合适的隶属函数。实际上，确定隶属函数比较麻烦，目前还没有规范的方法可遵循。又由于

异构数据集成平台详细描述

异构数据集成平台详细描述一、综述异构数据集成平台是通过技术手段，将医疗机构内相关系统的数据通过清洗、转换后汇集到临床数据中心，并对采集上来的数据进行质量控制，实现系统之间数据互连互通，降低系统间的耦合程度。支持通过可视化工具自动生成标准的数据共享服务接口向第三方提供数据服务。平台应由前置统一网关、通讯中间件、工作流引擎组成，并提供数据元规范、主索引服务、数据校验服务和公共管理服务等。包括如下功能：二、数据采集引擎通过数据采集引擎库或采用符合国家标准、本地标准目标数据源进行管理，定义平台质量监控的对象等，要求对数据源的定义通过界面化的操作即可完成，系统可以从数据库表、视图或SQL 方式创建检查数据源，支持建立多个数据源。 1）采集HIS、LIS、EMR数据，并进行清洗、转换、标准化，上传到临床数据中心； 2）采集超声报告，超声、病理、内镜影像数据（DICOM或JPG），并进行清洗、转换、标准化，上传到临床数据中心； 3）采集PACS检查报告、原始DICOM影像数据，并进行清洗、转换、标准化，上传到临床数据中心。数据采集主要是由采集服务器，通过HTTP 协议和Restful 技术把数据上传并缓存在WEB 及消息服务器上，WEB 及消息服务器可以缓存一周的数据

上传量，数据上传后，再由消息处理服务进程（MPS）进程完成数据的最终清洗及格式，并最终入库存储。台标等非结构化数据存储在分布式文件系统（S2DFS）中，log 或者行为等结构化数据存储在分布式数据库（MongonDB）中。参见如下数据采集/ 存储流程图： DMQ 是一个分布式的消息服务平台，提供的功能包括：配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等，能提供一种高性能、可靠的、可扩展的、分布式的、可配置关键特性。三、数据交换引擎在基层医疗机构信息系统、家庭医生签约服务平台和其他系统之间建立数据通信的互连通路的渠道，用于处理各类消息的发送接收、数据校验、内容过滤和版本检查等需求，对可用连接、数据源等系统资源根据预设规则进行动态分配管理。数据转换就是将整理后的数据，依照对照表的要求进行转换，并写入到新系统。这个过程可以通过交换系统实现。

异构数据库的集成技术

异构数据库集成技术在高校学生信息管理系统中的应用引言随着校园的信息化建设的飞速发展,异构数据库集成技术起着越来越重要的作用。由于部门业务和功能归属不同，各应用系统开发时采用了不同的软硬件环境．数据的这种按部门或功能进行组织和管理，把很多信息都分开化啦!正好，异构数据集成是把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，从而为企业提供全面的数据共享。不同的数据库所存储的形式也各不相同，比如，教学管理数据库主要就是用于储存管理应用处理层所需的数据资料。不同教育机构建立的各自的应用控制系统中也建设了各自的数据库,但由于缺乏统一协调,各数据库系统在建立时都是从各自的需求出发,没有统一的数据库,这就使得各数据库之间无法互连!互通,信息资源无法融合共享论文对异构数据库集成展开研究,建立教学管理综合数据库系统,以适应不同平台!不同部门数据库之间的数据共享。要怎么才能实现网络环境下的信息共享？就要求必须联合各个异构数据库即集成多个数据库系统，实现不同数据库之间的数据信息资源合并和共享，显然，每个数据库系统在加入异构数据库集成系统之前本身就已存在，拥有自己的DBMS。异构数据库系统是指异构的多数据库系统，即组成它的成员数据库具有的硬件、系统软件(例如操作系统)或通信支持不同，或者成员数据库具有不同的DBMS或具有不同的数据语义DBMS的不同表现在表达(结构和限制)和语

义两方面。网络上存在着大量异构的数据库,它们的异构性表现在多个方面,如数据的类型不同,数据的表示不同,管理数据的软件不同,以及系统运行的环境不同。随着企业合作和政务电子化的发展,许多信息系统需要访问这些异构数据库中的数据。因此,需要一种新的系统框架来解决多个异构数据库的信息集成,其前提是必须对用户透明,并保持本地数据库的自治性。 1 异构数据库集成技术 1.1 联邦数据库技术联邦数据库系统(FederatedDatabases)"祸合较松一些"没有单一的全局策略,每个局部数据库维护一个本地输入输出策略,输出策略指明了本地系统提供的全局共享数据,输入策略指明了允许输入本地系统的来自远程节点的数据"局部输入输出策略构成了全局策略的一部分"这种系统只集成局部系统中的部分数据,因而使得局部系统有较好的自治性"联邦数据库是最简单的一种异构数据库集成方式：各个数据源是相互独立的．但通过数据源之间的数据交换格式进行一一映射．这种映射可以让数据源DB1使用数据源DB2理解的术语来访问DB2数据源也就是说．不同的数据源之间使用数据转换接口网关或调用接口来实现数据互访．这样一个数据源就可以访问任何其他数据源的信息。同时，如果有l1个异构数据源需要互连，那么我们就要去构造n (n—l1个映射程序来支持这n个异构数据源之间的互相访问。

态势感知中的数据融合和决策方法综述x

态势感知中的数据融合和决策方法综述作者简介：盖伟麟(1987－)，男，硕士研究生，主研方向：网络与信息安全，态势感知；辛丹、王璐，硕士研究生；欣，讲师、博士；胡建斌，副教授、博士。收稿日期：2013-03-05 修回日期：2013-05-08 E-mail：gaiweilin54070225163. 态势感知中的数据融合和决策方法综述盖伟麟a，辛丹a，王璐b，欣a，胡建斌b (大学a. 软件与微电子学院；b. 信息科学技术学院，100871) 摘要：在赛博空间态势感知的相关研究中，处理不确定、不精确的多源异构信息是态势认识过程中需要解决的一个重要问题。为正确处理这些信息，提高对态势的认识，使得到的态势更具有正确性、时效性和全局性，研究数据融合方式和决策方式等现存的处理技术并进行综述。数据融合包含贝叶斯网络、D-S 证据理论、粗糙集理论、神经网络、隐马尔科夫模型及马尔科夫博弈论等方式，决策方式涵盖认知心理学、逻辑学、风险管理等。研究结果表明，目前的技术焦点呈现多样性，但在态势生成应用及验证方面仍有较大的改进空间。关键词：赛博空间；态势感知；多源异构；数据融合；决策 Review of Date Fusion and Decision-making Methods in Situation Awareness GAI Wei-lina, XIN Dana, WANG Lub, LIU Xina, HU Jian-binb (a. School of Software and Microelectronics; b. School of Electronics Engineering and Computer Science, Peking University, Beijing 100871, China) 【Abstract】In the research of cyberspace situation awareness, how to deal with uncertain, inaccurate multi-source heterogeneous information is an important problem which needs to be solved in the process of situational understanding. In order to accurately handle with the information, improve the awareness of the situation, make the situation more accuracy, timeliness and overall, the paper reviews the existing technology focus, mainly including data fusion methods and decision-making methods. Data fusion methods mainly includes Bayesian network, D-S evidence theory, rough set theory, neural network, hidden Markov model and Markov game theory methods, and decision-making mainly includes cognitive psychology, logic and risk management methods. Research results show that current technology focuses present diversity, but still has great space for improvement in both the situation generation application and verification. 【Key words】cyberspace; situation awareness; multi-source heterogeneous; data fusion; decision-making DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2014.05.005 计算机工程 Computer Engineering 第40 卷第5 期

异构系统集成案例深圳数帝异构数据的集成技术

异构系统集成案例深圳数帝异构数据的集成技术随着信息技术的不断发展，企业在信息化方面做了巨大的投资，建立了各种信息系统以帮助企业业务的处理和管理工作。然而，众多的信息系统形成了一个个彼此独立的信息孤岛，无法实现资源共享。深圳市数帝网络科技有限公司创建的DataBridge数据集成平台解决了企业数据难统一的痛点，帮助企业连接一切。下面，就以瑞丰德永集团为例，看看数帝网络如何实现金蝶K3系统和自主研发CRM系统的数据集成，实现企业大数据对接与交换。系统数据集成案例 1，客户简介：瑞丰德永集团于2008年成立，位于香港中环力宝中心，历经近十年的拼搏发展，目前设有香港、华南、华东、华北四大区，在中国12个重要发达城市及沿海地区设立了公司。瑞丰德永茁壮成长为一个拥有会计、税务、财务、金融、商业秘书等专业知识的超过200多人的高级资深顾问团队。八年过去了，公司的宗旨一直未变，依旧是帮助更多中国的企业走出去，创造出前所未有的机遇，开拓出崭新的市场。如今，瑞丰德永集团已为近四万家中国内地企业在香港、新加坡、美国等30多个国家成立公司，提供会计报税、企业秘书、投资移民等领域一站式专业顾问服务。

2，业务痛点: 随着公司业务的发展,于2014年购买了金蝶K3系统来管理合同,收付款,业务执行情况。但各分公司的账各自独立,每个分公司财务需在金蝶系统中手动录入合同信息等。再者，公司为实现客户管理专业化，自主研发了CRM。CRM和金蝶系统相互独立,加大了业务人员的重复工作，工作效率不高。 3，对接系统：金蝶K3 ,自主研发CRM 4，集成业务: （业务集成场景图） 1）异构系统主数据一体化： ?约定主数据（客户、供应商、物料、部门）统一由自研CRM系统进行新增或者修改，EDS平台自动抓取CRM变动的主数据，按照平台设置的数据交换规则将符合目标系统（金蝶K3）的主数据推

多传感器目标数据融合及关键技术_黄赫

控制与制导本文2009-03-27收到,作者分别系空军工程大学导弹学院硕士、硕士、博士生导师多传感器目标数据融合及关键技术黄　赫李宝泽曹泽阳摘　要　介绍了多传感器数据融合的研究现状和发展趋势,并介绍了一些先进的目标信息数据关联和目标跟踪技术,在定位和跟踪巡航导弹方面具有一定的意义。最后针对存在的难点和问题,提出了分坐标目标信息处理的方法。关键词　巡航导弹数据融合分坐标滤波引　言在未来军事作战准备中,巡航导弹与反巡航导弹之间的斗争必将更加激烈复杂,传感器易受各种干扰或者隐身目标的影响,三维测量传感器信息可能变成二维信息,二维测量传感器信息可能变成一维信息,一维测量传感器信息可能丧失,这些信息很难被充分利用去跟踪和定位巡航导弹。若采用先进的数据关联和跟踪技术,进行数据融合,充分利用多传感器的信息,将对巡航导弹目标进行精确定位和跟踪有很大的好处,对提高打赢能力具有重要的价值。 1　目标数据融合的研究现状及发展趋势近20年来,随着科学技术的发展,种类更多、性能更优的各类传感器不断产生,各种面向复杂应用背景的多传感器系统也大量涌现。自20世纪70年代开始,多传感器数据融合(M u l t i -S e n s o r D a t a F u s i o n ,M S D F )技术逐渐受到各国尤其是各国军方的重视。以美国为代表,在军方、大公司和院校相继成立了专门的实验室,研究和测试数据融合理论和算法、数据融合系统建立及融合算法评估。1986年美国国防部成立数据融合工作组联合指导实验室(T h e J o i n t D i r e c t o r s o f L a b o r a -t o r i e s D a t a F u s i o n W o r k i n g G r o u p ),其最终研究成果为J D L 模型的建立,该模型得到了广泛的认同[1] 。1988年,美国国防部将数据融合列为20世纪90年代重点研发的20项关键技术之一。在海湾战争结束后,美国国防部从实际战争中体会到了数据融合技术的巨大潜力,更加重视信息自动综合处理技术的研究,并将通信局改为信息局,在C 3 I 中增加计算机,建立以数据融合中心为核心的C 4 I 系统。1995—1998财年美国国防部启动的46项先期概念技术演示验证项目之一(战场了解和数据分发系统,B A D D ),通过对来自一组类型各异的传感器数据的融合处理,旨在增强指挥官对战场态势感知的能力。此外,在1998年美国国防部公布的《2010年联合作战设想》中,对作战能力要素“有效使用兵力”和“任务规划”的阐述中,都明确要求:“借助一体化辅助决策提供实时融合的作战空间态势,为快速搜索和捕获目标、作战协同和目标选择、目标移交和交战的信息处理提供支持”、“协同态势评估”、“作战空间的统一理解和表达” [2] 。以美国为代表的西方各国看到了数据融合技术在军事上的重要效用和非凡前景,投入巨资开展研究。资料显示,美国每年用于数据融 ·50·飞航导弹　2009年第10期 DOI :10.16338/j .issn .1009-1319.2009.10.015

基于异构数据资源整合的方法和系统实现

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/1d5537657.html, 基于异构数据资源整合的方法和系统实现作者：陈倬来源：《科技创新导报》2017年第12期摘要：随着信息化领域的不断深入及发展，电力企业已经积累了大量的异构数据源处理，而Web技术的成熟在一定程度上推动了异构数据整合可能性。因此，该文在对数据库系统开发技术进行分析的基础上，提出数据资源整合方法，从而有效地解决了资源整合问题。关键词：异构数据资源整合系统方法中图分类号：TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2017）04（c）-0142-02 异构系统数据的整合也就是说利用现有的网络以及计算机技术，对多个业务系统进行优化及调整，从而使业务与业务之间存在关联，最终便能够在无人干预的条件下，实时共享及自动同步不同业务系统之间的数据资源。而随着我国信息化的进一步推进，相关单位及部门均要求将异构数据作为撰写报告以及分析数据的基础。但由于远程没有相同的数据库系统及大量错误的存储方式，并且还没有统一的数据描述标准，从而导致对数字化进程以及主题信息化造成了一定阻碍。目前所采用的数据整合方式主要是基于C/S结构，在实际应用的过程中用户需要在机器上安装客户端，因而对用户机器具有较高的要求。加上在维护客户端软件的过程中具有较大的难度，没有相关的工作流程作为支持，从而便导致数据使用以及整合在不同的系统中，在一定程度上阻碍了资料的检索及共享。 1 系统架构在整个电力系统中，系统框架作为其最为核心的部分，在系统架构层中主要的工作内容是负责与数据库之间的交互，同时还需要对多个运行协调以及指挥处理平台业务支撑层进行处理。在实际应用的过程中，为了能够对电力企业现有网络硬件环境进行充分地利用，就需要采用基于B/S模式以及J2EE标准规范。网络数据库管理系统是整个数据库的核心，且客户端之间的沟通交流平台主要为IE浏览器与微软平台。根据此可以建立一个基于异构数据的整合技术，从而便能够实现综合系统，其中包括对异构资源的统一管理，结构化与非结构化数据的统一搜索等工作内容。 2 异构数据源整合 2.1 异构数据源数据源异构主要指的是数据源具有多种不同的类型，并且在存储方式上数据源包括不同模式及数据语义差异。在不同的存储模式中，使用对象模式以及关系模式均具备较好的兼容性，但并不适用于每个系统。在某些特殊的系统中，尽管采用同一种类型的存储模式，差异性的模

数据融合技术概述

数据融合是WSN中非常重要的一项技术，也是目前的一个研究热点，通过一定算法将采集到的数据进行各种网内处理，去除冗余信息，减少数据传输量，降低能耗，延长网络生命周期。本文以从降低传输数据量和能量方面对数据融合方法进行分类，介绍其研究现状。 1.与路由相结合的数据融合将路由技术和数据融合结合起来，通过在数据转发过程中适当地进行数据融合，减轻网络拥塞，延长网络生存时间[1]。 1.1查询路由中的数据融合定向扩散（directed diffusion）[2]作为查询路由的代表，数据融合主要是在其数据传播阶段进行，采用抑制副本的方法，对转发过的数据进行缓存，若发现重复数据将不予转发，该方法有很好的能源自适应性，但是他只能在他选择的随机路由上进行数据融合，并不是最优方案。 1.2分层路由中的数据融合 Wendi Rabiner Heinzelman 等提出了在无线传感器网络中使用分簇概念,其将网络分为不同层次的LEACH 算法[3] :通过某种方式周期性随机选举簇头,簇头在无线信道中广播信息,其余节点检测信号并选择信号最强的簇头加入,从而形成不同的簇。每个簇头在收到本簇成员后进行数据融合处理，并将结果发送给汇集节点。LEACH算法仅强调数据融合的重要性，但未给出具体的融合方法。TEEN是LEACH 算法的改进[4]，通过缓存机制抑制不需要转发的数据，进一步减少数据融合过程中的数据亮。

1.3链式路由中的数据融合 Lindsey S 等人在L EACH 的基础上,提出了PEGASIS 算法[5]每个节点通过贪婪算法找到与其最近的邻居并连接,从而整个网络形成一个链,同时设定一个距离Sink 最近的节点为链头节点,它与Sink进行一跳通信。数据总是在某个节点与其邻居之间传输,节点通过多跳方式轮流传输数据到Sink 处，位于链头节点和源节点之间的节点进行融合操作，最终链头节点将结果传送给汇聚节点。链式结构使每个节点发送数据距离几乎最短，比LEACH节能，但增大了数据传送的平均延时，和传输失败率。PEDAP (power efficient data gathering and aggregation protocol) [6]协议进一步发展了PEGASIS 协议,其核心思想是把WSN 的所有节点构造成一棵最小汇集树(minimum spanning tree) 。节点不管在每一轮内接收到多少个来自各子节点的数据包,都将压缩融合为单个数据包,再进行转发,以最小化每轮数据传输的总能耗。然而,PEDAP 存在难以及时排除死亡节点(非能量耗尽) 的缺点。 2.基于树的数据融合现有的算法有最短路径树（SPT）、贪婪增量树（GIT）、近源汇集树（CNS）和Steiner树以及他们的改进算法。Zhang [7]提出 DCTC(dynamic convey tree based collaboration) 算法。通过目标附近的节点协同构建动态生成树,协同组节点把测量数据沿确定的生成树向根节点传输,在传输过程中,汇聚节点对其子生成树节点的数据进行数据融合。Luo [8-9]了MFST (minimum fusion steiner t ree)

无线传感器网络数据融合关键技术研究

无线传感器网络数据融合关键技术研究摘要：路由协议与数据融合技术已成为无线传感器网络（WSN）的一个重要研究方面。本文按照面向应用和面向层次两个分类进行了介绍，并通过联系以数据为中心的路由协议以及相关的数据融合算法，简要分析了其在节省功耗，优化网络性能方面所采取的有效措施。通过仿真实验，推断出以数据为中心的路由协议对网络内数据融合的帮助意义。关键词：无线传感器网络；路由协议；数据融合；NS2 1 引言无线传感器网络（wireless sensor network，WSN）就是由部署在监测区域内大量的廉价微型传感器节点组成，通过无线通信方式形成的一个多跳的自组织的网络系统，其目的是协作的感知、采集和处理网络覆盖区域中感知对象的信息，并发送给观察者[1]。路由协议和数据融合已成为无线传感器网络的关键技术。本文首先对现有的几种路由协议和数据融合算法进行介绍，然后通过仿真来验证以数据为中心的路由协议在性能上的优势，以及对数据融合的促进意义。 2 无线传感器网络路由协议路由协议负责将数据分组从源节点通过网络转发到目的节点，它主要包括两个方面的功能：寻找源节点和目的节点间的优化路径，将数据分组沿着优化路径正确转发。 2.2面向应用的路由协议面向应用的路由协议是众多路由协议中较为常见的一种。所谓面向应用，即是与应用模式紧密相连的路由协议。从具体应用角度出发，根据不同应用对传感器网络各种特性的敏感性不同，将路由协议分为四种类型[2]：1）能量感知路由协议；

2）基于查询的路由协议； 3）地理位置路由协议； 4）可靠的路由协议。能量路由是最早提出的传感器网络路由机制之一，它根据节点的可用能量（power available，PA）或传输路径上的能量需求，选择数据的转发路径。节点可用能量就是节点当前的剩余能量。基于查询的路由协议包括定向扩散路由和谣传路由。定向扩散是专门为传感器网络设计的路由策略，是以数据为中心的典型路由协议代表，与己有的路由算法有着截然不同的实现机制。谣传路由引入了查询消息的单波随机转发的机制，克服了使用洪泛方式建立转发路径带来的开销过大的问题。地理位置路由包括GEAR路由和GEM路由。GEAR（geographical and energy aware routing）路由假设已知事件区域的位置信息，每个节点知道自己的位置信息和剩余能量信息，并且通过一个简单的Hello消息交换机制了解所有邻居节点的位置信息和剩余能量信息。GEM（graph embedding）路由是一种适合于数据中心存储方式的地理路由。其基本思想是建立一个虚拟极坐标系统（virtual polar coordinate system ，VPCS），用来表示实际的网络拓扑结构。网络中的节点形成一个以汇聚节点为根的带环树（ringed tree），每个节点用到树根的跳数距离和角度范围来表示，节点间的数据路由通过这个带环树实现。 2.3面向层次的路由协议针对无线传感器网络中节点所处的地位，以及网络的拓扑结构，还可以将无线传感器网络的路由协议分为平面结构和分层结构。平面路由协议包括定向扩散路由协议、谣传路由协议、SPIN路由协议（基于能量感知的路由协议）、HREEMR路由协议（基于多路径的路由协议）、SPEED 路由协议、GEM路由协议、边界定位路由协议、有序分配路由协议等。前面介绍的四类面向应用的路由协议大都属于平面的路由协议。分层路由协议包括：LEACH路由协议、TEEN路由协议、GAF路由协议、GEAR 路由协议、SPAN路由协议、SOP路由协议、MECN协议、EARSN路由协议等。这里，我们重点介绍两个相似的路由协议：LEACH和TEEN协议。

船联网信息融合关键技术研究

第38卷第6A 期2016年6月舰船科学技术 SHIP SCIENCE AND TECHNOLOGY Vol．38，No．6A Jun．，2016 船联网信息融合关键技术研究郭曼，魏峰（新乡职业技术学院，河南新乡453006）摘要：由于电子设备类型不同，基于物联网结构的数据传输与处理存在大量异构数据，船舶各电子设备之间﹑船与船之间的数据交互需要通过中间件进行数据融合及接口统一。基于船联网的信息融合需要提供一个完整的策略方法及框架来处理船联网中的异构系统数据。本文研究现有基于物联网结构的信息融合技术，针对船舶电子系统特征，提出一种高效特征信息融合算法，有效提高异构数据融合效率。关键词：船联网；信息融合；并行计算中图分类号： TP202．4 文献标识码： A 文章编号： 1672－7649（2016）6A －0103－03 doi ：10.3404/j.issn.1672－7649.2016.6A.035 Ｒesearch on key technologies of information fusion based on the marine network GUO Man ，WEI Feng （Xinxiang Vocational and Technical College ，Xinxiang 453006，China ） Abstract ： There are a lot of heterogeneous type data need to be transmitted between different types of electronic equipment．So the data fusion and unified interface need to be designed before the data transmission between different types of electronic equipment．Information fusion needs to provide a complete strategic approach and framework to deal with the processing of heterogeneous data in the network of ships．This paper research the existing information fusion technology ，according to the characteristics of ship electronic system ，proposed an efficient feature information fusion algorithm ，effectively improve the efficiency of heterogeneous data fusion． Key words ： the marine network ；information fusion ；parallel computing 收稿日期：2016－04－25作者简介：郭曼（1975－），女，硕士，讲师，主要从事计算机应用、网络及云计算研究。0引言海洋开发的深入及海上运输业的飞速发展使得船用电子设备的应用类型越来越多，如海下红外探测系﹑船舶避碰系统﹑跟踪与监测系统﹑海上气象监测系统及信息中心，这些电子信息系统及船与船之间的数据交互越来越频繁，数据量也越来越大。同时，互联网技术将这些系统整合为一个整体，由于这些系统由不同的厂家设计，其数据存在异构性，所以对基于物联网结构的船舶数据通信及处理需要通过信息融合技术对异构数据进行处理，并且统一各设备之间的数据传输接口。信息融合技术通过有效的算法及模型对各类数据进行综合处理，其核心是基于物联网结构的数据融合架构及各类船舶电子信息的异构数据融合算法，对各类异构数据特性进行分析，从而给出时效性能高的数据融合算法［1］。本文在分析船联网各类异构数据特性的基础上，提出一种高效特征信息融合算法，并给出仿真结果。 1基于船联网的信息融合原理物联网架构是基于ＲFID 射频技术﹑传感器技术及无线传感网络的一种全新互联互通技术。从信息传输处理角度来看，利用传感器采集物体的认知数据，通过ＲFID 及无线传感网络对数据进行传输。

多传感器信息融合技术综述(论文)

多传感器信息融合技术综述内容摘要：多传感器信息融合技术是一门新兴学科，它的理论和方法已被应用到许多研究领域。本文主要对多传感器信息融合的模型与结构、信息融合的主要技术和方法、信息融合理论体系以及信息融合技术的应用等内容进行了概要介绍和展开了综述。关键词：多传感器；信息融合；综述随着传感器技术、数据处理技术、计算机技术、网络通讯技术、人工智能技术和并行计算的软硬件技术等相关技术的发展，多传感器信息融合技术已受到了广泛关注。多传感器信息融合是20世纪80年代出现的一门新兴学科，它首先广泛地应用于军事领域，如海上监视、空－空和地－空防御、战场情报、监视和获取目标及战略预警等，随着科学技术的进步，多传感器信息融合至今已形成和发展成为一门信息综合处理的专门技术，并很快推广应用到工业机器人、智能检测、自动控制、交通管理和医疗诊断等多种领域。我国从20世纪90年代也开始了多传感器信息融合技术的研究和开发工作，并在工程上开展了多传感器识别、定位等同类信息融合的应用系统的开发，现在多传感器信息融合技术越来越受到人们的普遍关注。1多传感器信息融合的概念在信息融合领域，人们经常提及“多传感器融合”（multi-sensor fusion）、“数据融合”（data fusion）和“信息融合”（information fusion）。实际上它们是有差别的，现在普遍的看法是，多传感器融合包含的内容比较具体和狭窄，至于信息融合和数据融合，有一些学者认为数据融合包含了信息融合，还有一些学者认为信息融合包含了数据融合，而更多的学者把信息融合与数据融合的当作同一概念看待，在不影响应用的前提下，二种提法都是可以的。因此本文统一使用信息融合这一提法。信息融合有多种定义方式，作者认为比较确切的概念为：充分利用不同时间与空间的多传感器信息资源，采用计算机技术对按时序获得的多传感器观测信息在一定准则下加以自动分析、综合、支配和使用，获得对被测对象的一致性解释与描述，以完成所需的决策和估计任务，使系统获得比它的各组成部分更优越的性能。 2 信息融合的模型和结构 2.1 信息融合的模型信息融合绝大部分的研究都是根据具体问题及其特定对象建立自己的融合层次，针对其在军事上的应用将信息融合划分为检测层、位置层、属性层、态势评估和威胁估计；根据输入输出数据的特征提出了基于输入/输出特征的融合层次化描述等。可见，信息融合层次的划分没有统一标准，根据信息表征的层次，我们将信息融合划分为像素层、特征层和决策层，分别称为像素级融合、特征级融合和决策级融合[1]。一个给定的信息融合系统，可能涉及多个级别数据的输入。（1）像素级融合见图1，这是最低层次的信息融合。在这种方法中，匹配的传感器数据直接融合，而后对融合的数据进行特征提取和特征说明。传感器的信息融合之后，没有单个处理的信息损失，识别的处理等价于对单个传感器的处理。该层次的信息融合能够提供其它层次上的融合所不具备的细节信息，因此，像素级多传感器处理提供一种最优决策和识别性能。但是，像素级融合要求精确的传感器配准和宽的传输带宽。（2）特征级融合见图2，这是中间层次的信息融合。在这种方法中，每个传感器观测目标，并对各传感器的观测进行特征提取（如提取形状、边沿、方位信息等），产生特征矢量，而后融合这些特征矢量，并做出基于联合特征矢量的属性说明。在特征级融合中，各个源提供的特征矢量融合到一个综合的特征矢量中，这种融合是比较简单的，该层次的信息融合是像素级融合和更高一级决策级融合的折衷形式，兼容了两者的优缺点，具有较大的灵活性，在许多情况下是很实用的。