智能物聯網環境中的數據融合技術研究

摘要：為了提升多源數據的感知準確性、處理效率和決策支持能力，通過構建智能物聯網體系架構，分析感知層、網絡層和應用層的數據處理流程，采用數據分級緩存、異步隊列機制、高并發處理和負載均衡等優化策略，解決數據實時性和效率問題，提出了數據層、特征層和決策層多級融合方法，并結合異常數據檢測與標準化等數據預處理技術，提升了數據融合質量，可顯著降低數據丟包率、優化網絡延遲，且多場景應用中模型預測準確率提高至97%以上，為智能物聯網系統的高效運行提供了技術支撐。

關鍵詞：智能物聯網；數據融合；實時性優化；多源數據處理

一、前言

智能物聯網技術作為物聯網發展的重要方向，已被廣泛應用于智能交通、環境監測和工業控制等領域。然而，物聯網環境中多源傳感器數據的異構性、冗余性和實時性需求對數據處理提出了巨大挑戰。傳統的數據融合方法難以滿足高效性和準確性的要求，因此研究新型數據融合技術勢在必行[1]。本研究聚焦于智能物聯網環境中的數據融合技術，通過構建多層次的數據融合模型，結合優化的實時性與效率提升策略，為應對復雜物聯網環境中的數據處理需求提供技術方案。

二、智能物聯網環境的體系結構

智能物聯網環境的體系結構由感知層、網絡層和應用層三個核心模塊組成，各層次間通過復雜的交互和協作實現數據從采集到應用的全流程支持[2-3]。感知層以傳感器網絡為基礎，包括多種智能傳感器節點，這些節點負責實時采集溫度、濕度、光照等環境參數，以及設備運行狀態等動態信息。每個傳感器節點通常具有低功耗、分布式部署、高密度覆蓋等特性，采集的數據以多維時空序列形式組織。網絡層通過通信協議、網關、云計算和邊緣計算架構連接感知層與應用層，形成從數據傳輸到處理的支撐體系。關鍵協議包括低功耗廣域網（LPWAN）、無線局域網（Wi-Fi），以及5G網絡等，它們分別在不同應用場景下提供高效的數據傳輸路徑。網關作為連接感知層與云平臺的核心節點，云計算提供強大的計算和存儲能力，支持海量數據的高并發處理，邊緣計算則在靠近數據源的位置實現實時分析與響應，顯著降低延時。應用層整合多種數據處理技術，包括大數據分析、機器學習和知識圖譜，生成高價值的信息產品。圖1為智能物聯網的典型體系架構，數據從感知層至應用層逐步被處理和優化，形成閉環反饋。

三、數據預處理技術

在智能物聯網環境中，數據預處理主要包括異常數據檢測與修復、數據標準化和格式化等關鍵步驟，通過結合統計方法、機器學習模型和工程實踐來實現優化[4]。

（一）異常數據檢測與修復方法

異常數據檢測是確保數據有效性的關鍵，其目的是識別數據中的噪聲、錯誤值或異常模式。檢測方法通常分為基于統計、基于機器學習和基于規則的方法[5]。基于統計的方法主要利用數據分布特性，通過設定上下限或分布范圍來篩選異常值。對于連續變量，可以采用Z分數方法：

（1）

其中，x為樣本值；μ為數據的均值；σ為標準差。當|Z|＞k（一般設定k=3）時，視為異常點。

對于時間序列數據，可采用滑動窗口分析法檢測短期趨勢中的異常。修復異常數據通常采用插值法（線性插值、樣條插值等）或機器學習模型預測法（如基于隨機森林的回歸模型）填補缺失值或修正誤差值。

（二）數據標準化和格式化

數據標準化旨在解決多源數據尺度不一、分布不同的問題，確保各維度數據具有可比性，避免因尺度差異導致算法偏倚。常用方法包括最小—最大歸一化、標準正態分布標準化和對數變換。

1.最小—最大歸一化：

（2）

其中，xmin和xmax分別為原始數據的最小值和最大值，將數據映射到[0，1]區間。

2.標準正態分布標準化：

（3）

3.對數變換：用于減少數據中的極值效應，公式為：

（4）

數據格式化解決了數據格式不一致的問題，包括時間戳對齊、單位轉換及數據編碼統一。在物聯網中，不同傳感器可能具有不同的數據采樣頻率與時間基準，通過時間序列對齊（如基于線性插值或同步信號）可以確保多源數據一致性。

數據預處理能夠顯著改善數據質量并提高模型性能。例如，某工業物聯網應用中，通過對多源數據進行異常檢測與修復后，關鍵設備故障預測的準確率由85%提高到92%。圖2為異常數據檢測與修復的流程。

數據預處理技術是智能物聯網數據融合的基礎環節，通過異常檢測與修復和標準化處理，消除多源數據的冗余與噪聲，為后續的高級數據分析提供堅實的技術保障。

四、多源數據融合方法

多源數據融合方法按處理層次可分為數據層融合、特征層融合和決策層融合，各層次融合具有不同的理論基礎和技術實現[6]。

（一）數據層融合

數據層融合直接整合多源傳感器采集的原始數據，適用于時間和空間上具有一致性的高頻數據場景。典型方法包括加權平均、貝葉斯估計和卡爾曼濾波等。對不同傳感器的數據根據其權重進行加權求和，權重可以由傳感器的可靠性或歷史數據的準確性確定。

（二）特征層融合

特征層融合通過對原始數據提取關鍵特征并在特征空間進行融合分析，適用于多模態數據的處理。主成分分析將高維數據投影到低維特征空間，通過尋找特征的主方向去除冗余、提高效率。目標是最大化投影方差：

（5）

主成分方向w滿足：

（6）

深度學習利用卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）自動提取數據中潛在的時空特征。特征層融合可通過多模態數據的嵌入對齊實現聯合特征表示，如文本、圖像和傳感器數據的融合分析。

（三）決策層融合

決策層融合是通過整合不同數據源的獨立決策結果實現最終決策優化的方法。深度學習融合決策利用集成學習技術（如隨機森林、XGBoost）或多模態深度學習模型，將多源特征作為輸入，訓練全局優化的融合模型。

多層融合方法在智能物聯網環境中具有顯著效果。例如，在智能交通系統中，利用數據層融合實時整合交通流量數據，通過特征層融合提取路網關鍵指標，并通過決策層融合優化交通信號燈的動態控制，可將平均通行時間縮短15%以上。圖3為多源數據融合的層次框架。

多源數據融合通過從數據層到決策層的遞進優化，能夠顯著提高智能物聯網系統的感知能力和決策效率，為多場景應用提供技術支撐。

五、實時性與效率優化

（一）數據分級緩存

數據分級緩存通過在多層次結構中分配緩存資源，有效降低數據訪問延遲和傳輸負載。在物聯網體系中，緩存可以分為端側緩存（如傳感器節點）、邊緣緩存（如網關）和云端緩存，每一層緩存負責特定數據的存儲和轉發。分級緩存通過以下機制實現實時性優化：

1.數據優先級分類：依據數據的重要性和緊急程度將數據分級存儲。例如，心跳數據優先級高于監控數據，監控數據優先級高于感知數據。這種分級策略可以通過分布式哈希表（DHT）進行動態管理。

2.緩存替換策略：使用最近最少使用（LRU）或頻率優先（LFU）算法，動態調整緩存內容以適應實時需求。實驗數據顯示，采用混合替換策略的分級緩存系統可將命中率提高至85%以上。

（二）異步隊列機制

異步隊列機制通過將數據生產和消費過程解耦，實現非阻塞數據傳輸和處理。隊列中的數據通常按時間戳排序，以確保數據處理的時序一致性。在多線程系統中，異步隊列可通過生產者—消費者模式實現，以下為生產者和消費者的偽代碼流程。

生產者：向隊列中添加數據：

while True：

data = get_sensor_data（）

queue.put（data）

消費者：從隊列中獲取數據并處理：

while True：

data = queue.get（）

process（data）

（三）高并發處理

高并發處理是物聯網系統實時性優化的核心，通過分布式計算和并行處理模型提高系統吞吐量。分布式任務調度框架，如Apache Kafka和RabbitMQ可以動態管理數據流。其關鍵技術包括：

1.線程池管理：預分配固定數量的線程資源，用于處理大量并發請求，避免頻繁的線程創建和銷毀開銷。

2.非阻塞I/O：通過事件驅動機制，支持多個輸入輸出通道同時處理，減少資源占用和處理延遲。例如，使用select或epoll多路復用機制。

（四）負載均衡策略

通過動態分配任務，避免單點過載，常用策略包括：

1.輪詢法（Round Robin）：任務按順序分配到各節點，適用于性能均衡的場景。

2.最少連接法（Least Connections）：優先將新任務分配給連接數最少的節點。

3.基于權重的負載分配：依據節點的處理能力設定權重，按比例分配任務。

實驗表明，在智能城市交通監控系統中，通過分級緩存和異步隊列實現實時數據流的并行處理，可使數據處理延遲從50ms降低至15ms[7]。結合負載均衡策略，系統在高峰期的吞吐量提高了30%。圖4展示了實時性與效率優化的分級緩存與負載均衡框架。

六、結語

綜上，本研究圍繞智能物聯網環境中的數據融合技術進行了系統化探討，提出了感知、網絡與應用層協同的數據處理架構，并針對數據質量和實時性問題，設計了數據預處理、分級緩存與負載均衡策略。多源數據融合方法在數據層、特征層和決策層實現了逐級優化，顯著提升了系統的感知精度和服務可靠性，為智能農業、交通監控和工業控制等場景提供了廣泛適用的技術支持。

參考文獻

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[2]尹華政，薛聯芳，唐際政，等.基于多技術多數據融合的水電環境監測管理平臺建設[J].水力發電，2023，49（02）：6-11，16.

[3]胡林.智能反射面賦能的物聯網數據融合[D].北京：中國科學院大學，2022.

[4]張永芳.物聯網中智能傳感器融合方法研究[J].通信電源技術，2024，41（05）：1-3.

[5]楊妮，潘期輝，楊俊.物聯網技術在社區景觀設計中的應用研究[J].電腦知識與技術，2024，20（22）：104-106.

[6]周揚.基于泛在電力物聯網的數據融合技術研究[D].北京：華北電力大學，2021.

[7]林曉農.基于物聯網的室內環境智能監控大數據挖掘系統[J].沈陽工程學院學報（自然科學版），2021，17（04）：63-67.

作者單位：單縣教育和體育局

■ 責任編輯：張津平 尚丹