物聯網中智能傳感器融合方法研究

張永芳

（鄭州工業應用技術學院，河南 鄭州 451100）

0 引 言

隨著物聯網技術的迅速發展，智能傳感器作為物聯網系統的核心組成部分，發揮著重要作用。智能傳感器能夠實時采集和傳輸環境數據，并通過數據處理和分析實現對環境的智能感知和響應，為物聯網應用提供強大的支持。然而在實際應用中，由于環境復雜性和數據異構性等挑戰，如何有效地利用智能傳感器的數據，提升物聯網系統的性能和可靠性，成為當前研究的熱點問題[1-2]。

國內外學者針對智能傳感器在物聯網中的應用進行了大量的研究，包括物聯網系統的架構設計、傳感器數據融合與處理技術等方面。目前對于基于智能傳感器的物聯網系統架構設計和傳感器數據融合方法的研究還相對較少，尤其是針對多傳感器協同工作的深入探討尚不充分。因此，研究智能傳感器融合方法具有重要的理論和實踐意義。

文章旨在針對上述問題展開深入研究，首先研究基于智能傳感器的物聯網架構設計方案。其次，結合多傳感器數據融合的需求，提出一種基于智能傳感器融合的多傳感器協同方法，以提高系統對環境信息的感知能力和數據處理效率。最后，采用MATLAB對所提方法進行仿真實驗，驗證方法的有效性和可行性。通過文章的研究，為智能傳感器在物聯網中的應用提供新的思路和方法，促進物聯網技術的進一步發展與應用。同時，為相關領域的研究提供一定的參考和借鑒。

1 基于智能傳感器的物聯網架構研究

基于智能傳感器的物聯網架構如圖1 所示，包括云平臺、互聯網、終端設備、網關以及智能傳感器（智能光照傳感器、智能濕度傳感器、智能溫度傳感器、智能繼電器組）等[3-4]。

圖1 基于智能傳感器的物聯網架構

智能傳感器作為物聯網系統的重要組成部分，負責實時采集和傳輸環境數據。智能傳感器通過感知環境中的各種參數，如溫度、濕度、光照等，將采集的數據發送至網關或云平臺，為物聯網系統提供實時的環境信息。

網關作為智能傳感器與互聯網之間的橋梁，起著數據傳輸和協議轉換的作用。網關可以接收來自智能傳感器的數據，并將其轉發至云平臺進行進一步的處理和分析。同時，網關能夠向智能傳感器發送控制指令，實現遠程管理和控制傳感器。

云平臺作為物聯網系統的核心，承擔著數據存儲、處理和應用服務的功能。云平臺接收來自智能傳感器和網關的數據，通過數據處理算法進行分析和挖掘，生成環境狀態信息或預測結果，并向終端設備提供相應的服務和應用。同時，云平臺能夠將數據反饋給智能傳感器和網關，動態調控和優化物聯網系統。

終端設備是用戶與物聯網系統進行交互的基礎，可以是智能手機、平板電腦或個人電腦等。用戶通過終端設備可以實時監測環境信息、控制智能傳感器的工作狀態，并獲取相關的服務和應用。終端設備與云平臺之間通過互聯網進行數據交換和通信。

物聯網架構通過智能傳感器、網關、云平臺和終端設備之間的協同工作，實現環境數據的實時采集、傳輸、處理和應用，為用戶提供智能化的環境監測和控制服務。

在常見的物聯網架構中，智能傳感器的單一感知能力有限，無法完全覆蓋復雜環境中的各種參數。例如，單一的智能溫度傳感器只能感知溫度信息，而無法獲取其他重要參數，如濕度、光照等。因此，需要通過多種類型的傳感器協同工作，全面感知環境信息，增強物聯網系統對環境的智能化感知能力。此外，智能傳感器在實際應用中可能會受到環境干擾、噪聲等因素的影響，導致數據不準確或不穩定。通過多傳感器協同，可以對比不同傳感器的數據，實現數據的校正和冗余處理，提升數據的可靠性和準確性，從而增強物聯網系統感知和分析環境信息的能力。基于智能傳感器融合的多傳感器協同在物聯網系統中具有重要作用，能夠增強系統的智能化感知能力，提升數據可靠性，為物聯網應用的發展和推廣提供支撐。

2 基于智能傳感器融合的多傳感器協同

在文章研究的多傳感器協同方法中，當某個傳感器采集的數據與其他傳感器采集的數據在某些參數上存在顯著差異時，可能表明該傳感器采集的數據異常[5-6]。通過多傳感器協同可以進行異常檢測和診斷。

假設有N個傳感器，每個傳感器采集的數據表示為Xi(t)，其中i=1,2,…,N，t表示時間。傳感器數據的協方差矩陣定義為

式中：X為一個維度為N×T的數據矩陣；T為時間窗口的長度；μ為數據的均值向量；E為數學期望。協方差矩陣C可以提供傳感器數據之間的相關性信息[7-8]。

為了檢測異常，引入殘差向量ei(t)表示傳感器i的數據與其他傳感器數據的差異。殘差向量ei(t)的計算公式為

式中：αij為系數矩陣，用于衡量傳感器之間的權重；Xi為第i個傳感器采集的數據；Xj為第j個傳感器采集的數據。通常情況下，αij的值由傳感器之間的相關性確定。

其次，計算殘差向量的協方差矩陣Ce，具體公式為

式中：e為一個維度為N×T的殘差矩陣；μe為殘差的均值向量。

再次，計算殘差的異常度量指標。一種常用的指標是Mahalanobis 距離，具體計算公式為

Mahalanobis 距離用于衡量殘差向量ei(t)與正態分布之間的偏差程度[9-10]。如果Di(t)的值超過預先設定的閾值，則認為傳感器i的數據存在異常。

最后，通過監控各傳感器的異常度量指標，可以實時診斷出數據異常的傳感器，并采取相應的措施進行修復或校準，以提高物聯網系統的數據可靠性和穩定性。

3 系統仿真與分析

實驗部分使用MATLAB 生成模擬數據，模擬智能傳感器的溫度、濕度和光照情況，具體實驗步驟分為5 步。步驟一，安裝MATLAB 軟件和數字信號處理工具箱。步驟二，利用MATLAB 的隨機數生成函數randn 生成符合正態分布或均勻分布的隨機數作為溫度數據。步驟三，利用MATLAB 的隨機數生成函數，生成符合正態分布或均勻分布的隨機數作為濕度數據。步驟四，通過MATLAB 的隨機數生成函數，生成符合實際光照強度分布的隨機數作為光照數據。步驟五，利用MATLAB 的繪圖函數，如plot 或scatter，可視化展示生成的溫度、濕度和光照數據。部分環境變化數據如圖2 所示。

圖2 環境變化

在模擬出數據集之后，本實驗根據數據添加隨機的異常值來模擬環境狀態異常，并對數據進行加權融合，得到融合后的數據集。在實驗中，將數據分為4 組分別進行實驗，驗證設計方法在異常檢測方面的準確性。在實驗中，樣本組1 包括溫度異常和濕度異常，樣本組2 包括溫度異常和光照異常，樣本組3 只包括溫度異常，樣本組4 只包括濕度異常。本實驗采用Mahalanobis 距離來進行異常檢測，并計算異常檢測結果的準確率、召回率等指標評估異常檢測方法的性能，實驗結果如表1 所示。

表1 實驗結果

表1 中，準確率和召回率是評價異常檢測方法性能的重要指標。準確率指被判定為異常的樣本中有多少是真正的異常樣本，召回率指所有異常樣本中有多少被正確地判定為異常。首先，在4 組異常檢測實驗中，設計方法的準確率在0.82 ～0.92，普遍較高，而召回率也保持在0.84 ～0.95。這說明該方法能夠在一定程度上準確地識別出異常樣本，并且成功地檢測到大部分異常情況，具有較高的檢測準確性和可靠性。

總而言之，該異常檢測方法在溫度、濕度和光照等多種環境參數下均表現出較好的性能，能夠有效識別異常情況，為物聯網環境監測與控制提供了可靠的支持。

4 結 論

文章主要研究了物聯網中智能傳感器融合方法在異常檢測方面的應用，結合MATLAB 仿真實驗，驗證了設計方法在溫度、濕度和光照等環境參數監測中的有效性和可靠性。實驗結果顯示，該方法能夠準確地識別出異常情況，具有較高的檢測準確率和召回率。本研究為物聯網環境監測與控制提供了有效的解決方案，對于推動物聯網技術的發展和應用具有積極意義。