数据融合技术及其应用

（一）数据融合

数据融合技术被定义为：把多个传感器节点所感知的数据收集起来，按照一定的要求利用信息处理技术对这些数据进行分析和处理，以便人们做出正确的判断和决策。因此，我们可以把WSN中数据融合的整体过程分为：数据的采集和数据的融合。

1.数据的采集

WSN中的数据采集是指系统地收集多个传感器节点所感知的数据。在这个过程中，可使用的数据采集方法有很多种，其中最普遍的一种方法是将每个节点感知的数据都单独地传输到聚合节点。因为传感器节点通常是体积小、能量受限的，而这种方法势必会在相近节点间产生大量冗余信息，传输这些信息将会消耗大量的通信量，导致信息采集效率低下。因此，我们需要将每个节点所采集的数据进行整合从而提炼出更有效、更精确的信息。

2.数据的融合

WSN中的数据融合是指将采集到的多个节点所感知的所有数据进行系统整合，除去其冗余之后再向基站传送的过程。在这个过程中，叶子节点所采集的数据在其父节点进行融合，然后，该父节点再传输融合后的数据到聚合节点或根节点。

数据融合的作用可以概括为：减少能量消耗，去除冗余信息以获取更准确消息，减少碰撞从而提高信息收集的效率。众所周知，一个WSN网络是由大量的传感器节点组成的，节点之间可以相互通信，相近的传感器节点所感知的数据大多相似甚至相同。这样就造成了大部分的数据重复进行传输与接收，而传送这些重复的数据必定会占用过多的通信带宽，并且会造成大量的资源消耗，从而使信息采集效率大大降低，间接地缩短了整个WSN网络的生存时间。

因此，使用数据融合技术，去除冗余数据，整合出更准确的信息，在减少网络通信量的同时也降低了整个WSN网络的能量消耗。当我们需要对同一区域或同一对象进行跟踪监测时，通过单个节点所收集的信息很难使我们得到所需的全部数据，这就需要多个传感器节点共同协作，采用数据融合技术对这些节点所采集到的信息进行综合处理，消除相邻节点间的冗余数据，从而提高获得数据的可靠程度。由于WSN的节点分布密集，而每一个节点都要把自己所感知的数据往上传输给父节点或者聚合节点，因此，大量的传感器节点在同一时间段传输大量数据，这就增加了数据碰撞的可能性，采用数据融合技术，将很大程度地降低碰撞概率，提高数据精确度，同时也减少了通信量，提高了无线传感器网络收集信息的效率，也间接地提高了无线通信信道的带宽利用率。

（二）数据融合技术的分类及应用

WSN中对数据融合技术有多种分类方法，本节将根据数据融合技术的不同应用和角度介绍四种不同种类的划分方法，分别是：①依据数据融合过程中的操作级别不同划分；②依据融合前后数据所含有用信息的多少划分；③依据原始感知数据之间的关系划分；④依据数据融合与应用层数据语义的关系划分。

1.数据融合过程的操作级别的不同分类

（1）数据级融合：数据级融合被称为是整个融合过程中最低层的融合，该操作只对节点所采集的原始数据进行处理，所以是以数据为中心的融合。一般情况下，数据级融合只对传感器的种类有要求。这类融合主要应用于图像处理领域。

（2）特征级融合：特征级融合是以监测目标的特征属性为中心的融合，它利用一些特征提取技术将监测目标的属性提取出来，并用一系列的特征向量表示，然后根据这些向量对传感器节点所采集的数据进行分类处理。(www.xing528.com)

（3）决策级融合：决策级融合是面向应用层的融合，它的操作级别是最高的。该级别的操作可以利用上述级别的融合所提取的特征数据去判别并分类监测的目标对象，然后利用一些简单的逻辑运算去执行符合应用要求的决策。决策级融合只有对多种类型的传感器信息进行综合操作，才能相对准确地判断是否发生灾难性事故。在实际传感器网络中，通常是对这三个级别的融合技术的综合运用。

2.根据融合前后信息量的多少分类

（1）无损融合：无损融合是指在融合过程中既要将重复数据去除，又要保留信息的细节部分。

（2）有损失融合：该类融合与无损融合是相对的，在有损失融合过程中，为了达到减少存储或数据量传输的目的，常常会忽略信息的部分细节而导致数据质量的降低。

3.依据原始感知数据之间的关系分类

（1）冗余数据融合：在同一区域监测且相近的两个或多个传感器节点采集的数据有重复的可能性，针对这一情况使用去除重复数据的冗余融合可以减少数据通信量，同时也在一定程度上保证了数据的准确性。

（2）互补数据融合：在一个比较广泛的监测区域的两个或多个节点釆集的数据可能存在差异，为了获得更完整精确的信息，则采用互补数据融合技术将存在差异的数据进行叠加以便得到范围更广的信息。

4.数据融合与应用层数据语义之间的关系

（1）依赖于应用的数据融合：数据融合在大多数情况下是面向应用层进行的，并要求对应用层的数据可以直接融合。因此，数据融合就要求了解清楚应用层数据的语义，所以不会与应用层数据存在语义不通。但是如果数据融合是在网络层进行的，就必须要求跨协议了解清楚应用层数据的含义。

（2）独立于应用的数据融合：它处于网络层与MAC层之间，属于一个独立的层次。独立于应用的数据融合相比依赖于应用的融合，它的优点是在不需要清楚应用层数据语义的情况下可以直接对链路层的数据进行融合，因此在该类数据融合技术中，应用层的数据不会被处理，从而减少了信息丢失的现象，而它存在的缺点就是数据融合效率低。

（3）结合以上两种技术（依赖于应用与独立于应用）的数据融合：这种技术结合了上述两种方法的优点，而且保留了独立于应用的数据融合这个层次与其他协议层的技术。因此，在实际中综合运用这几种技术可以实现更加符合用户要求的融合结果。本书中所涉及的融合方案所采用的融合函数主要是SUM函数。