大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于传感器网络数据融合的问题，于是小编就整理了5个相关介绍传感器网络数据融合的解答，让我们一起看看吧。
1、多传感器融合系统体系结构主要包括
集中式：集中式将各传感器获得的原始数据直接送至中央处理器进行融合处理，可以实现实时融合。其数据处理的精度高，算法灵活，缺点是对处理器的要求高，可靠性较低，数据量大，故难于实现。
像素层、特征层、决策层。根据抽象程度的不同，可将多传感器信息融合技术划分为像素层融合、特征层融合以决策层融合三个层次。
位置级的结构模型有：集中式、分布式、混合式和多级式，主要是通过多个传感器共同协作来进行状态估计。属性级的结构模型有三类：对应决策层、特征层和数据层属性融合。
从而提高系统决策、规划、反应的快速性和正确性，使系统获得更充分的信息。其信息融合在不同信息层次上出现，包括数据层融合、特征层融合、决策层融合。（1）数据级融合。
2、多传感器数据融合技术的定义
感器融合是将来自多个雷达，激光雷达和摄像机的输入汇集在一起以形成车辆周围环境的单个模型或图像的能力。生成的模型更加精确，因为它可以平衡不同传感器的强度。车辆系统然后可以使用通过传感器融合提供的信息来支持更智能的动作。
多传感器信息融合实际上是对人脑综合处理复杂问题的一种功能模拟。
多传感器信息融合技术的基本原理就像人的大脑综合处理信息的过程一样，将各种传感器进行多层次、多空间的信息互补和优化组合处理，最终产生对观测环境的一致性解释。
传感器融合是指将多个传感器的数据进行整合和处理，以提高数据的准确性和可靠性。在人工智能领域，传感器融合技术被广泛应用于机器人、自动驾驶、智能家居等领域。
3、传感器融合的理论方法有哪些?
传感器融合的理论方法有贝叶斯准则、卡尔曼滤波、D-S证据理论、模糊集合理论、人工神经网络等。软件算法能够联合虚拟摄像头和环境传感器数据融合算法，从而得到更精确的数据分析与自主控制决策。
传感器融合的理论方法有贝叶斯准则、卡尔曼滤波、D-S证据理论、模糊集合理论、人工神经网络等。软件算法能够联合虚拟摄像头和环境传感器数据融合算法，从而得到更精确的数据分析与自主控制决策。
人工神经网络法这种方法通过模仿人脑的结构和工作原理以传感器获得的数据为网络的输入，通过网络的训练在相应的机器或者模型上完成一定的智能任务来消除非目标参量的干扰。
目前，多传感器数据融合的常用方法大致可分为两大类：随机和人工智能方法。
数据级融合。针对传感器采集的数据，依赖于传感器类型，进行同类数据的融合。 数据级的融合要处理的数据都是在相同类别的传感器下采集，所以数据融合不能处理异构 数据。（2）特征级融合。
4、无线传感器网络与蜂窝网、互联网互联融合的实例
蜂窝网络或移动网络是一种移动通信方式，分为模拟蜂窝网络和数字蜂窝网络。由于构成网络覆盖的各通信基地台的信号覆盖为六边形，从而使整个网络像一个蜂窝而得名。
无线传感器网络中的结点基本上是固定不变的，这点和移动自组网络有很大的区别。无线传感器网络主要的应用领域就是组成各种物联网IoT （Intemnet of Things）。
举例1：军事通信 在现代化战场上，由于没有基站等基础设施可以利用，需要借助无线传感器网络进行信息交换。
大棚控制系统中，运用物联网系统的温度传感器、湿度传感器、PH值传感器、光照度传感器、CO2传感器等设备，检测环境中的温度、相对湿度、PH值、光照强度、土壤养分、CO2浓度等物理量参数，保证农作物有一个良好的、适宜的生长环境。
物联网的应用如下：智能仓库。物联网一个很好的应用。它能准确的提供仓库管理各个环节数据的真实性，对于生产企业，可以根据这个数据合理的把控库存量，调整生产量。
5、多传感器信息融合的基本原理
多传感器信息融合技术的基本原理就像人的大脑综合处理信息的过程一样，将各种传感器进行多层次、多空间的信息互补和优化组合处理，最终产生对观测环境的一致性解释。
信息融合的基本原理是：充分利用传感器资源．通过对各种传感器及人工观测信息的合理支配与使用．将各种传感器在空间和时间上的互补与冗余信息依据某种优化准则或算法组合来，产生对观测对象的一致性解释和描述。
感器融合是将来自多个雷达，激光雷达和摄像机的输入汇集在一起以形成车辆周围环境的单个模型或图像的能力。生成的模型更加精确，因为它可以平衡不同传感器的强度。
人类本能地具有将身体上的各种器官（眼、耳、鼻和四肢等）所探测的信息（景物、声音、气味和触觉等）与先验知识进行综合的能力，以便对其周围的环境和正在发生的事件做出评估。
信息融合的基本原理是：充分利用传感器资源．通过对各种传感器及人工观测信息的合理支配与使用．将各种传感器在空间和时间上的互补与冗余信息依据某种优化准则或算法组合来，产生对观测对象的一致性解释和描述。
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