物联网中智能传感器融合方法研究

张永芳

（郑州工业应用技术学院，河南 郑州 451100）

0 引 言

随着物联网技术的迅速发展，智能传感器作为物联网系统的核心组成部分，发挥着重要作用。智能传感器能够实时采集和传输环境数据，并通过数据处理和分析实现对环境的智能感知和响应，为物联网应用提供强大的支持。然而在实际应用中，由于环境复杂性和数据异构性等挑战，如何有效地利用智能传感器的数据，提升物联网系统的性能和可靠性，成为当前研究的热点问题[1-2]。

国内外学者针对智能传感器在物联网中的应用进行了大量的研究，包括物联网系统的架构设计、传感器数据融合与处理技术等方面。目前对于基于智能传感器的物联网系统架构设计和传感器数据融合方法的研究还相对较少，尤其是针对多传感器协同工作的深入探讨尚不充分。因此，研究智能传感器融合方法具有重要的理论和实践意义。

文章旨在针对上述问题展开深入研究，首先研究基于智能传感器的物联网架构设计方案。其次，结合多传感器数据融合的需求，提出一种基于智能传感器融合的多传感器协同方法，以提高系统对环境信息的感知能力和数据处理效率。最后，采用MATLAB对所提方法进行仿真实验，验证方法的有效性和可行性。通过文章的研究，为智能传感器在物联网中的应用提供新的思路和方法，促进物联网技术的进一步发展与应用。同时，为相关领域的研究提供一定的参考和借鉴。

1 基于智能传感器的物联网架构研究

基于智能传感器的物联网架构如图1 所示，包括云平台、互联网、终端设备、网关以及智能传感器（智能光照传感器、智能湿度传感器、智能温度传感器、智能继电器组）等[3-4]。

图1 基于智能传感器的物联网架构

智能传感器作为物联网系统的重要组成部分，负责实时采集和传输环境数据。智能传感器通过感知环境中的各种参数，如温度、湿度、光照等，将采集的数据发送至网关或云平台，为物联网系统提供实时的环境信息。

网关作为智能传感器与互联网之间的桥梁，起着数据传输和协议转换的作用。网关可以接收来自智能传感器的数据，并将其转发至云平台进行进一步的处理和分析。同时，网关能够向智能传感器发送控制指令，实现远程管理和控制传感器。

云平台作为物联网系统的核心，承担着数据存储、处理和应用服务的功能。云平台接收来自智能传感器和网关的数据，通过数据处理算法进行分析和挖掘，生成环境状态信息或预测结果，并向终端设备提供相应的服务和应用。同时，云平台能够将数据反馈给智能传感器和网关，动态调控和优化物联网系统。

终端设备是用户与物联网系统进行交互的基础，可以是智能手机、平板电脑或个人电脑等。用户通过终端设备可以实时监测环境信息、控制智能传感器的工作状态，并获取相关的服务和应用。终端设备与云平台之间通过互联网进行数据交换和通信。

物联网架构通过智能传感器、网关、云平台和终端设备之间的协同工作，实现环境数据的实时采集、传输、处理和应用，为用户提供智能化的环境监测和控制服务。

在常见的物联网架构中，智能传感器的单一感知能力有限，无法完全覆盖复杂环境中的各种参数。例如，单一的智能温度传感器只能感知温度信息，而无法获取其他重要参数，如湿度、光照等。因此，需要通过多种类型的传感器协同工作，全面感知环境信息，增强物联网系统对环境的智能化感知能力。此外，智能传感器在实际应用中可能会受到环境干扰、噪声等因素的影响，导致数据不准确或不稳定。通过多传感器协同，可以对比不同传感器的数据，实现数据的校正和冗余处理，提升数据的可靠性和准确性，从而增强物联网系统感知和分析环境信息的能力。基于智能传感器融合的多传感器协同在物联网系统中具有重要作用，能够增强系统的智能化感知能力，提升数据可靠性，为物联网应用的发展和推广提供支撑。

2 基于智能传感器融合的多传感器协同

在文章研究的多传感器协同方法中，当某个传感器采集的数据与其他传感器采集的数据在某些参数上存在显著差异时，可能表明该传感器采集的数据异常[5-6]。通过多传感器协同可以进行异常检测和诊断。

假设有N个传感器，每个传感器采集的数据表示为Xi(t)，其中i=1,2,…,N，t表示时间。传感器数据的协方差矩阵定义为

式中：X为一个维度为N×T的数据矩阵；T为时间窗口的长度；μ为数据的均值向量；E为数学期望。协方差矩阵C可以提供传感器数据之间的相关性信息[7-8]。

为了检测异常，引入残差向量ei(t)表示传感器i的数据与其他传感器数据的差异。残差向量ei(t)的计算公式为

式中：αij为系数矩阵，用于衡量传感器之间的权重；Xi为第i个传感器采集的数据；Xj为第j个传感器采集的数据。通常情况下，αij的值由传感器之间的相关性确定。

其次，计算残差向量的协方差矩阵Ce，具体公式为

式中：e为一个维度为N×T的残差矩阵；μe为残差的均值向量。

再次，计算残差的异常度量指标。一种常用的指标是Mahalanobis 距离，具体计算公式为

Mahalanobis 距离用于衡量残差向量ei(t)与正态分布之间的偏差程度[9-10]。如果Di(t)的值超过预先设定的阈值，则认为传感器i的数据存在异常。

最后，通过监控各传感器的异常度量指标，可以实时诊断出数据异常的传感器，并采取相应的措施进行修复或校准，以提高物联网系统的数据可靠性和稳定性。

3 系统仿真与分析

实验部分使用MATLAB 生成模拟数据，模拟智能传感器的温度、湿度和光照情况，具体实验步骤分为5 步。步骤一，安装MATLAB 软件和数字信号处理工具箱。步骤二，利用MATLAB 的随机数生成函数randn 生成符合正态分布或均匀分布的随机数作为温度数据。步骤三，利用MATLAB 的随机数生成函数，生成符合正态分布或均匀分布的随机数作为湿度数据。步骤四，通过MATLAB 的随机数生成函数，生成符合实际光照强度分布的随机数作为光照数据。步骤五，利用MATLAB 的绘图函数，如plot 或scatter，可视化展示生成的温度、湿度和光照数据。部分环境变化数据如图2 所示。

图2 环境变化

在模拟出数据集之后，本实验根据数据添加随机的异常值来模拟环境状态异常，并对数据进行加权融合，得到融合后的数据集。在实验中，将数据分为4 组分别进行实验，验证设计方法在异常检测方面的准确性。在实验中，样本组1 包括温度异常和湿度异常，样本组2 包括温度异常和光照异常，样本组3 只包括温度异常，样本组4 只包括湿度异常。本实验采用Mahalanobis 距离来进行异常检测，并计算异常检测结果的准确率、召回率等指标评估异常检测方法的性能，实验结果如表1 所示。

表1 实验结果

表1 中，准确率和召回率是评价异常检测方法性能的重要指标。准确率指被判定为异常的样本中有多少是真正的异常样本，召回率指所有异常样本中有多少被正确地判定为异常。首先，在4 组异常检测实验中，设计方法的准确率在0.82 ～0.92，普遍较高，而召回率也保持在0.84 ～0.95。这说明该方法能够在一定程度上准确地识别出异常样本，并且成功地检测到大部分异常情况，具有较高的检测准确性和可靠性。

总而言之，该异常检测方法在温度、湿度和光照等多种环境参数下均表现出较好的性能，能够有效识别异常情况，为物联网环境监测与控制提供了可靠的支持。

4 结 论

文章主要研究了物联网中智能传感器融合方法在异常检测方面的应用，结合MATLAB 仿真实验，验证了设计方法在温度、湿度和光照等环境参数监测中的有效性和可靠性。实验结果显示，该方法能够准确地识别出异常情况，具有较高的检测准确率和召回率。本研究为物联网环境监测与控制提供了有效的解决方案，对于推动物联网技术的发展和应用具有积极意义。