书 书 书犐犆犛 ３５ ． １１０ 犔 ７９ 中华人民共和国国家标准 犌犅 ／ 犜 ３７６８６ — ２０１９ 物联网 　 感知对象信息融合模型 犐狀狋犲狉狀犲狋狅犳狋犺犻狀犵狊 — 犛犲狀狊犻狀犵狅犫犼犲犮狋犻狀犳狅狉犿犪狋犻狅狀犳狌狊犻狅狀犿狅犱犲犾 ２０１９  ０８  ３０ 发布 ２０２０  ０３  ０１ 实施 国家市场监督管理总局 中国国家标准化管理委员会 发布目 　　 次 前言 Ⅰ ………………………………………………………………………………………………………… １ 　 范围 １ ……………………………………………………………………………………………………… ２ 　 规范性引用文件 １ ………………………………………………………………………………………… ３ 　 术语和定义 １ ……………………………………………………………………………………………… ４ 　 概念模型 ２ ………………………………………………………………………………………………… ５ 　 融合级别 ３ ………………………………………………………………………………………………… 　 ５．１ 　 ０ 级融合 — 信号检测 ３ ……………………………………………………………………………… 　 ５．２ 　 １ 级融合 — 对象估计 ３ ……………………………………………………………………………… 　 ５．３ 　 ２ 级融合 — 态势估计 ６ ……………………………………………………………………………… 　 ５．４ 　 ３ 级融合 — 影响估计 ７ ……………………………………………………………………………… 　 ５．５ 　 ４ 级融合 — 过程精炼 ８ ……………………………………………………………………………… 　 ５．６ 　 ５ 级融合 — 认知精炼 ９ ……………………………………………………………………………… ６ 　 物联网参考体系结构中的信息融合 １０ …………………………………………………………………… 　 ６．１ 　 概述 １０ ………………………………………………………………………………………………… 　 ６．２ 　 各域与信息融合的关系描述 １１ ……………………………………………………………………… 　 ６．３ 　 信息传输描述 １１ ……………………………………………………………………………………… 附录 Ａ （ 资料性附录 ） 　 基于物联网信息融合的疾病诊断系统 １３ ………………………………………… 犌犅 ／ 犜 ３７６８６ — ２０１９ 前 　　 言 　　 本标准按照 ＧＢ ／ Ｔ１．１ — ２００９ 给出的规则起草 。 请注意本文件的某些内容可能涉及专利 。 本文件的发布机构不承担识别这些专利的责任 。 本标准由全国信息技术标准化技术委员会 （ ＳＡＣ ／ ＴＣ２８ ） 提出并归口 。 本标准起草单位 ： 无锡物联网产业研究院 、 中国电子技术标准化研究院 、 上海集成通信设备有限公司 、 西安航天自动化股份有限公司 、 深圳市标准技术研究院 、 江南大学附属医院 、 广东省丰唐物联技术 （ 深圳 ） 有限公司 、 深圳市汇川技术股份有限公司 、 感知集团有限公司 、 浙江庆渔堂科技有限公司 、 西北工业大学 、 中通服咨询设计研究院有限公司 。 本标准主要起草人 ： 钱维林 、 王文峰 、 付根利 、 张晖 、 李建慧 、 杨会甲 、 张旭杰 、 徐冬梅 、 吴明娟 、 刘丽 、 谢振华 、 邢涛 、 陈书义 、 张建奇 、 孙万源 、 沈杰 、 王亮 、 徐啸峰 、 钟勇斌 、 张康明 。 Ⅰ 犌犅 ／ 犜 ３７６８６ — ２０１９ 物联网 　 感知对象信息融合模型 １ 　 范围 本标准提出了物联网感知对象信息融合的概念模型 ， 描述了感知对象信息融合在物联网参考体系结构中的位置 。 本标准适用于物联网系统感知对象信息融合的设计和开发 。 ２ 　 规范性引用文件 下列文件对于本文件的应用是必不可少的 。 凡是注日期的引用文件 ， 仅注日期的版本适用于本文件 。 凡是不注日期的引用文件 ， 其最新版本 （ 包括所有的修改单 ） 适用于本文件 。 ＧＢ ／ Ｔ３３４７４ — ２０１６ 　 物联网 　 参考体系结构 ＧＢ ／ Ｔ３３７４５ — ２０１７ 　 物联网 　 术语 ３ 　 术语和定义 ＧＢ ／ Ｔ３３７４５ — ２０１７ 、 ＧＢ ／ Ｔ３３４７４ — ２０１６ 界定的以及下列术语和定义适用于本文件 。 ３ ． １ 　 感知对象 　 狊犲狀狊犻狀犵狅犫犼犲犮狋 对象 　 狅犫犼犲犮狋 通过感知设备采集信息的物理实体 。 ３ ． ２ 　 信息融合 　 犻狀犳狅狉犿犪狋犻狅狀犳狌狊犻狅狀 对 （ 物联网系统中的 ） 多源信息进行检测 、 时空统一 、 误差补偿 、 关联 、 估计等多级多层面的处理 ， 以得到精确的对象状态估计 ， 完整 、 及时的对象属性 、 态势和影响估计 。 ３ ． ３ 　 时空统一 　 狋犻犿犲犪狀犱狊狆犪犮犲狌狀犻犳犻犮犪狋犻狅狀 将输入的各局部时间和空间坐标下的信息变换到统一的系统基准时间和空间坐标下 。 ３ ． ４ 　 误差补偿 　 犲狉狉狅狉犮狅犿狆犲狀狊犪狋犻狅狀 对输入的对象信息的时间 、 空间和其他特征误差进行估计和补偿的处理过程 ， 以实现时间同步 、 消除或减少空间及其他特征误差 。 ３ ． ５ 　 信息关联 　 犻狀犳狅狉犿犪狋犻狅狀犪狊狊狅犮犻犪狋犻狅狀 从多源多对象信息 （ 信号 、 数据 ） 集合中 ， 产生表示同一对象信息集合的处理过程 。 ３ ． ６ 　 信号检测 　 狊犻犵狀犪犾犱犲狋犲犮狋犻狅狀 对多源测量信号进行时空统一 、 误差补偿 、 信号关联 、 信号积累和特征提取等处理 ， 以尽早检测出目标信号的处理过程 。 １ 犌犅 ／ 犜 ３７６８６ — ２０１９ ３ ． ７ 　 对象估计 　 狊犲狀狊犻狀犵狅犫犼犲犮狋犲狊狋犻犿犪狋犲 对多源多对象数据进行时空统一 、 误差补偿 、 数据关联 、 滤波 、 估计等处理 ， 以确定和预测对象状态 、 属性和可信程度 。 ３ ． ８ 　 态势 　 狊犻狋狌犪狋犻狅狀 同一应用目标所涉及的对象 、 环境 、 外部等要素及其之间关系形成的局部结构 。 ３ ． ９ 　 态势估计 　 狊犻狋狌犪狋犻狅狀犲狊狋犻犿犪狋犲 基于应用规则确定对象与对象之间 、 对象与环境和外部要素之间关系的估计过程 ， 以生成当前观测态势 ， 进而估计与应用目标相关的事件 、 行为和效用 ， 生成估计态势 ， 并对态势的变化趋势做出预测 。 ３ ． １０ 　 影响估计 　 犲犳犳犲犮狋犲狊狋犻犿犪狋犲 以定量形式估计预测态势在物联网系统中的作用和影响的处理过程 ， 其中对应用目标不利的影响进行预警并生成应对方案 。 ３ ． １１ 　 融合级别 　 犳狌狊犻狅狀犾犲狏犲犾 在信息融合中用来确定信息融合内容的标识 。 注 ： 本标准定义的信息融合概念模型中 ， 包括 ６ 个融合级别 ， 即 ０ 级融合 ： 信号检测 ； １ 级融合 ： 对象估计 ； ２ 级融合 ： 态势估计 ； ３ 级融合 ： 影响估计 ； ４ 级融合 ： 过程精炼 ； ５ 级融合 ： 认知精炼 。 ４ 　 概念模型 物联网感知对象信息融合概念模型如图 １ 所示 。 图 １ 　 感知对象信息融合概念模型 该感知对象信息融合概念模型由信息源 、 信息融合 、 数据管理和融合服务四个部件组成 ， 其中 ： ａ ） 　 信息源 ： 多类感知设备采集对象信息 ， 作为信息融合的输入 。 ｂ ） 　 信息融合 ： 包括信号检测 、 对象估计 、 态势估计 、 影响估计 、 过程精炼和认知精炼六个融合级别 ， 各级别之间通过信息交互实现融合目标 。 图 １ 中 ， 信息融合以总线结构连接 ， 根据物联网 系统应用需求 ， 选择相应级别的输入信息 ， 如信号 、 对象信息 、 态势信息等 ， 以及不同融合级别的输出 ： 信号检测 、 对象估计 、 态势估计或影响估计等的产品 。 其中 ０ 级到 ３ 级融合可以根据 ２ 犌犅 ／ 犜 ３７６８６ — ２０１９ 需求进行单级或多级组合进行 。 ４ 级和 ５ 级两个融合级别是对前四个融合级别中一个或多个级别的功能优化 。 其中 ： １ ） 　 信号检测和对象估计是针对单一对象的信息融合 ， 产生单一对象的信号 、 属性和状态估计 ； ２ ） 　 态势估计和影响估计是针对多个对象的信息融合 ， 产生多个对象之间 、 对象与环境等要素之间的关系估计 ， 其对军事物联网系统的决策指挥与控制应用 、 民用物联网系统关注对象的控制和预警应用具有重要意义 ； ３ ） 　 过程精炼和认知精炼包括对各级融合效能的评估 ， 对融合过程的反馈控制 ， 以及基于人的认知判断对融合过程的优化控制 。 ｃ ） 　 数据管理 ： 包括支持数据库和融合数据库及其管理 。 支持数据库主要包含各级融合过程需要的对象状态和属性参数数据 、 关联和判定数据 ， 以及与态势估计 、 影响估计有关的先验信息 。 融合数据库主要用于存储有重要意义的融合案例 ， 作为后续融合和评估的依据 。 ｄ ） 　 融合服务 ： 包括人机交互 、 决策服务和应用服务 。 ５ 　 融合级别 ５ ． １ 　 ０ 级融合 — 信号检测 ０ 级融合信号检测的输入是各种感知设备采集的原始测量信号 ， 输出是检测出的信号数据 ， 作为 １ 级融合的输入 ， 也可直接提供给用户使用 ， 如图 ２ 所示 。 图 ２ 　 信号检测 信号检测主要包