环境信息监测协同认知多路数据融合方法与流程

本发明涉及环境监测领域，尤其涉及一种环境信息监测协同认知多路数据融合方法。

背景技术：

在农业生产中，影响作物生长的环境因素主要有温度、湿度、二氧化碳浓度、光照强度和土壤酸碱度等环境参数，传统农业生产对这些环境信息的监测仍采用人工来完成。在农业种植区域内，由于作物种类繁多且种植面积大，采用人工方式监测环境信息费时费力且实时性不够，很难达到科学种植的要求。伴随着物联网和现代通信技术在各领域中的不断应用，基于物联网和现代通信技术的环境信息监测技术成为现代农业种植的关键。

在现代农业中，需要在作物种植区域内布置大量的传感器(又称环境信息监测单元)，不同的传感器对应监测作物所处区域的不同环境参数，例如温度、湿度、光照强度以及土壤酸碱度等环境参数。通过将各传感器所监测到的环境参数分别传送给数据融合中心，然后由数据融合中心对监测到的环境信息经过融合处理后得到最终的环境监测结果。

实际上，为了监测作物种植区域内的某一个环境参数，例如温度，通常在同一个种植区域内并不仅仅布设一个单一的传感器，而是往往需要布置大量相同的传感器，然后由这些相同的传感器分别对同一个环境参数进行独立采集、监测，并再由这些相同的传感器将各自的环境信息监测结果以多路的方式发送给数据融合中心，最终由数据融合中心对这些相同传感器所发送来的同一环境参数处理后得到最终的融合监测结果，并以该最终融合监测结果作为针对该环境参数的真正结果。可见，数据融合中心处所得到的最终融合监测结果在很大程度上取决于各环境信息监测单元的监测性能，并且也在一定程度上依赖于数据融合中心所采取的融合方法。因此，在环境信息监测中，如何实现环境信息监测单元之间的协同认知，以提高多路数据融合的准确程度成为现代农业发展中必需解决的课题。

技术实现要素：

本发明所要解决的技术问题是针对上述现有技术提供一种能够有效融合各环境信息监测单元的监测结果，以提高对环境信息监测准确度的环境信息监测协同认知多路数据融合方法。

本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：环境信息监测协同认知多路数据融合方法，用于由数据融合中心以及N个环境信息监测单元所形成的协同认知网络中，其特征在于，依次包括如下步骤：

步骤1，N个环境信息监测单元获取、保存自身初始位置到数据融合中心位置的距离值，并同时实时获取、保存环境信息监测单元自身的信噪比、即时速度值、即时速度的方向角度值；其中：

即时速度的方向角度值为环境信息监测单元移动时的前进方向偏离该环境信息监测单元初始位置至数据融合中心位置连线的偏离角度，第i个环境信息监测单元标记为Monitor_i，i＝1,2,…,N，N≥3；环境信息监测单元Monitor_i自身的信噪比记为SNR_i，环境信息监测单元Monitor_i的即时速度值标记为v_i，环境信息监测单元Monitor_i的即时速度的方向角度值标记为θ_i，环境信息监测单元Monitor_i的位置标记为数据融合中心标记为FC；环境信息监测单元Monitor_i自身初始位置到数据融合中心FC位置的距离值标记为d_i；

步骤2，N个环境信息监测单元将各自的信噪比、环境信息检测结果以及自己的身份标识值发送给数据融合中心，由数据融合中心对N个环境信息监测单元做分簇处理，以得到参与协同的环境信息监测单元；其中，数据融合中心对N个环境信息监测单元做分簇处理的过程包括如下步骤2-1至步骤2-4：

步骤2-1，数据融合中心根据N个环境信息监测单元所对应的信噪比、即时速度值、即时速度的方向角度值和身份标识值，计算各环境信息监测单元对应的信噪比在N个环境信息监测单元信噪比总和中的监测权值ω_i；环境信息监测单元Monitor_i所对应信噪比的监测权值ω_i计算如下：

步骤2-2，数据融合中心根据预设协同监测筛选阈值以及各环境信息监测单元对应信噪比的监测权值，筛选出参与协同监测的主协同环境信息监测单元以及辅助环境信息监测单元：

当环境信息监测单元所对应信噪比的监测权值大于或者等于预设协同监测筛选阈值ω₀时，则选择该环境信息监测单元为参与协同监测的主协同环境信息监测单元，并置入主协同环境信息监测单元集合S₁中；否则，则将该环境信息监测单元作为参与协同检测的辅助环境信息监测单元，并置入辅助环境信息监测单元集合S₂中；

其中，在主协同环境信息监测单元集合S₁中，设定作为参与协同监测的主协同环境信息监测单元的总数目为N₁；在辅助环境信息监测单元集合S₂中，设定作为参与协同监测的辅助环境信息监测单元的总数目为N₂，且N₁+N₂＝N；

步骤2-3，在主协同环境信息监测单元集合S₁中，任选其中一个主协同环境信息监测单元分别与该主协同环境信息监测单元集合S₁内其他的主协同环境信息监测单元相互交互自身位置坐标，以计算得到该主协同环境信息监测单元至其他各主协同环境信息监测单元的距离，并获得对应该主协同环境信息监测单元的最大距离值；其他主协同环境信息监测单元按照同样的方式，依次、分别得到对应各主协同环境信息监测单元的最大距离值；

其中，计算所得主协同环境信息监测单元集合S₁内第m个主协同环境信息监测单元Monitor_m至其他主协同环境信息监测单元Monitor_n的距离记为该主协同环境信息监测单元Monitor_m的最大距离值m∈[1,N₁]，n∈[1,N₁]，且m≠n；

步骤2-4，主协同环境信息监测单元集合S₁中的各主协同环境信息监测单元分别发送自身的身份标识值以及对应自身的最大距离值给数据融合中心，以由数据融合中心获取最佳主协同环境信息监测单元集合；数据融合中心获取最佳主协同环境信息监测单元集合的过程包括如下步骤2-41至步骤2-43：

步骤2-41，数据融合中心根据所有主协同环境信息监测单元所发送来的最大距离值，得到主协同环境信息监测单元分布区域的的最佳分布半径：其中，最佳分布半径记为R_opt：

其中，d_j,max表示第j个主协同环境信息监测单元Monitor_j所对应的最大距离值；

步骤2-42，数据融合中心根据各主协同环境信息监测单元发送的位置坐标，得到主协同环境信息监测单元分布区域的最佳坐标原点；其中，主协同环境信息监测单元分布区域的最佳坐标原点标记为(X_opt,Y_opt,Z_opt)：

表示主协同环境信息监测单元Monitor_j的位置坐标；

步骤2-43，数据融合中心以所得最佳坐标原点为球心，以最佳分布半径为球半径，构建空间球体区域，并以所有位于该空间球体区域内的主协同环境信息监测单元作为最佳主协同环境信息监测单元集合；最佳主协同环境信息监测单元集合标记为S₃，最佳主协同环境信息监测单元集合S₃内的主协同环境信息监测单元总数目为N₃；

步骤3，数据融合中心根据最佳主协同环境信息监测单元集合S₃内所有最佳主协同环境信息监测单元的信噪比以及辅助环境信息监测单元集合S₂内所有辅助环境信息监测单元的信噪比，分别得到N₃个最佳主协同环境信息监测单元的各自对应的主协同贡献系数δ_l以及辅助环境信息监测单元集合S₂的辅助协同贡献系数其中：

N₃个最佳主协同环境信息监测单元各自对应的主协同贡献系数δ_l为：

其中，δ_l表示最佳主协同环境信息监测单元集合S₃内第l个最佳主协同环境信息监测单元对应的主协同贡献系数；

辅助环境信息监测单元集合S₂的辅助协同贡献系数为：

其中，SNR_l表示最佳主协同环境信息监测单元集合S₃内第l个最佳主协同环境信息监测单元Monitor_l的信噪比，N₃表示所有最佳主协同环境信息监测单元的总数目，N₂表示辅助环境信息监测单元集合S₂内所有辅助环境信息监测单元的总数目；

步骤4，数据融合中心根据辅助环境信息监测单元集合内各辅助环境信息监测单元已发送的环境信息检测结果，得到整个辅助环境信息监测单元集合所对应的环境信息检测结果；其中：

其中，表示整个辅助环境信息监测单元集合S₂的环境信息检测结果，表示辅助环境信息监测单元集合S₂内第h个辅助环境信息监测单元的环境信息检测结果；

步骤5，数据融合中心根据各最佳主协同环境信息监测单元的主协同贡献系数δ_l以及辅助环境信息监测单元集合所对应的辅助协同贡献系数得到N个环境信息监测单元的最终融合监测结果；N个环境信息监测单元的最终融合检测结果标记为Q_D：

其中，Q_d,l表示最佳主协同环境信息监测单元Monitor_l已发送给数据融合中心的环境信息检测结果，表示辅助环境信息监测单元集合的环境信息检测结果。

与现有技术相比，本发明的优点在于：

首先，本发明中考虑环境信息监测单元在实际环境监测中存在的移动性情况，通过引入环境信息监测单元的即时速度以及即时速度的方向角度值来对环境信息监测单元的移动进行表征，从而令本发明中的方法在融合各环境信息监测单元的监测结果时更具有实用性；

其次，针对各环境信息监测单元在监测性能上的差别，本发明中通过建立基于信噪比和环境信息监测单元移动状态的监测权值，并根据各环境信息监测单元的监测权值情况进行分簇处理，得到参与协同监测的主协同环境信息监测单元集合和辅助环境信息监测单元集合；

再次，针对主协同环境信息监测单元集合，通过获取得到主协同环境信息监测单元分布区域的最佳分布半径、最佳坐标原点来构建空间球体区域，且以位于空间球体区域内的环境信息监测单元作为最佳主协同环境信息监测单元，从而在摒弃部分主协同环境信息监测单元的前提下，以较少数量的主协同环境信息单元替代所有主协同环境信息单元的监测情况；

最后，通过计算各最佳主协同环境信息监测单元对融合结果的主协同贡献系数以及辅助环境信息监测单元集合的辅助协同贡献系数，准确地融合得到最终的环境信息监测结果。

附图说明

图1为本发明实施例中协同认知网络的结构示意图；

图2为本发明中环境信息监测协同认知多路数据融合方法的流程示意图。

具体实施方式

以下结合附图实施例对本发明作进一步详细描述。

本实施例中的环境信息监测协同认知多路数据融合方法，用于由数据融合中心以及N个环境信息监测单元所形成的协同认知网络中，协同认知网络参见图1中所示。其中，如图2所示，该环境信息监测协同认知多路数据融合方法依次包括如下步骤：

步骤1，N个环境信息监测单元获取、保存自身初始位置到数据融合中心位置的距离值，并同时实时获取、保存环境信息监测单元自身的信噪比、即时速度值、即时速度的方向角度值；其中：

即时速度的方向角度值为环境信息监测单元移动时的前进方向偏离该环境信息监测单元初始位置至数据融合中心位置连线的偏离角度，第i个环境信息监测单元标记为Monitor_i，i＝1,2,…,N，N≥3；环境信息监测单元Monitor_i自身的信噪比记为SNR_i，环境信息监测单元Monitor_i的即时速度值标记为v_i，环境信息监测单元Monitor_i的即时速度的方向角度值标记为θ_i，环境信息监测单元Monitor_i的位置标记为数据融合中心标记为FC；环境信息监测单元Monitor_i自身初始位置到数据融合中心FC位置的距离值标记为d_i；

例如，设定环境信息监测单元Monitor₁的初始位置为O，数据融合中心FC的位置为A，环境信息监测单元Monitor₁的当前前进方向(也就是即时速度方向)为沿着OB方向，则环境信息监测单元Monitor₁的即时速度的方向角度值θ₁为∠BOA；环境信息监测单元Monitor₁初始位置到数据融合中心FC位置的距离值d₁＝OA；环境信息监测单元Monitor₁的位置坐标标记为

步骤2，N个环境信息监测单元将各自的信噪比以及自己的身份标识值发送给数据融合中心，由数据融合中心对N个环境信息监测单元做分簇处理，以得到参与协同的环境信息监测单元；其中，数据融合中心对N个环境信息监测单元做分簇处理的过程包括如下步骤2-1至步骤2-4：

步骤2-1，步骤2-1，数据融合中心根据N个环境信息监测单元所对应的信噪比、即时速度值、即时速度的方向角度值和身份标识值，计算各环境信息监测单元对应的信噪比在N个环境信息监测单元信噪比总和中的监测权值ω_i；环境信息监测单元Monitor_i所对应信噪比的监测权值ω_i计算如下：

在计算环境信息监测单元的监测权值过程中，考虑各环境信息监测单元信噪比在所有N个环境信息监测单元信噪比集合中的权重情况，以此准确得到用于筛选参与协同监测的主协同环境信息监测单元以及辅助环境信息监测单元的真实筛选参考指标，从而提高协同认知网络中的多路数据融合效果；

步骤2-2，数据融合中心根据预设协同监测筛选阈值以及各环境信息监测单元对应信噪比的监测权值，筛选出参与协同监测的主协同环境信息监测单元以及辅助环境信息监测单元：

当环境信息监测单元所对应信噪比的监测权值大于或者等于预设协同监测筛选阈值ω₀时，则选择该环境信息监测单元为参与协同监测的主协同环境信息监测单元，并置入主协同环境信息监测单元集合S₁中；否则，则将该环境信息监测单元作为参与协同检测的辅助环境信息监测单元，并置入辅助环境信息监测单元集合S₂中；

其中，在主协同环境信息监测单元集合S₁中，设定作为参与协同监测的主协同环境信息监测单元的总数目为N₁；在辅助环境信息监测单元集合S₂中，设定作为参与协同监测的辅助环境信息监测单元的总数目为N₂，且N₁+N₂＝N；

本实施例通过设定、筛选出主协同环境信息监测单元集合S₁和辅助环境信息监测单元集合S₂，既考虑了监测权值较高的环境信息监测单元，又不放弃监测权值较低的环境信息监测单元，从而把所有环境信息监测单元的检测结果充分融合到多路数据融合中，进而大大地提高后续的协同认知多路数据融合的数据融合性能；

步骤2-3，在主协同环境信息监测单元集合S₁中，任选其中一个主协同环境信息监测单元分别与该主协同环境信息监测单元集合S₁内其他的主协同环境信息监测单元相互交互自身位置坐标，以计算得到该主协同环境信息监测单元至其他各主协同环境信息监测单元的距离，并获得对应该主协同环境信息监测单元的最大距离值；其他主协同环境信息监测单元按照同样的方式，依次、分别得到对应各主协同环境信息监测单元的最大距离值；其中，计算所得主协同环境信息监测单元集合S₁内第m个主协同环境信息监测单元Monitor_m至其他主协同环境信息监测单元Monitor_n的距离记为该主协同环境信息监测单元Monitor_m的最大距离值m∈[1,N₁]，n∈[1,N₁]，且m≠n；

例如，设定在主协同环境信息监测单元集合S₁中，主协同环境信息监测单元的个数为3个，分别标记为Monitor₁、Monitor₂和Monitor₃；主协同环境信息监测单元Monitor₁分别与主协同环境信息监测单元Monitor₂和Monitor₃相互交互自身位置坐标，从而可以得到主协同环境信息监测单元Monitor₁至Monitor₂的距离主协同环境信息监测单元Monitor₁至Monitor₃的距离进而得到主协同环境信息监测单元Monitor₁的最大距离值对应地，主协同环境信息监测单元Monitor₂的最大距离值主协同环境信息监测单元Monitor₃的最大距离值

步骤2-4，主协同环境信息监测单元集合S₁中的各主协同环境信息监测单元分别发送自身的身份标识值以及对应自身的最大距离值给数据融合中心，以由数据融合中心获取最佳主协同环境信息监测单元集合；数据融合中心获取最佳主协同环境信息监测单元集合的过程包括如下步骤2-41至步骤2-43：

步骤2-41，数据融合中心根据所有主协同环境信息监测单元所发送来的最大距离值，得到主协同环境信息监测单元分布区域的最佳分布半径：其中，最佳分布半径记为R_opt：

d_j,max表示第j个主协同环境信息监测单元Monitor_j所对应的最大距离值；

对应到步骤2-3中所举的含有三个主协同环境信息监测单元的主协同环境信息监测单元集合S₁，主协同环境信息监测单元分布区域的最佳分布半径

步骤2-42，数据融合中心根据各主协同环境信息监测单元发送的位置坐标，得到主协同环境信息监测单元分布区域的最佳坐标原点；其中，主协同环境信息监测单元分布区域的最佳坐标原点标记为(X_opt,Y_opt,Z_opt)：

其中，表示主协同环境信息监测单元Monitor_j的位置坐标；

对应步骤2-41中所述的例子，主协同环境信息监测单元Monitor₁的坐标为主协同环境信息监测单元Monitor₂的坐标为主协同环境信息监测单元Monitor₃的坐标为则主协同环境信息监测单元分布区域的最佳坐标原点为；

步骤2-43，数据融合中心以所得最佳坐标原点(X_opt,Y_opt,Z_opt)为球心，以最佳分布半径R_opt为球半径，构建空间球体区域，并以所有位于该空间球体区域内的主协同环境信息监测单元作为最佳主协同环境信息监测单元集合；最佳主协同环境信息监测单元集合标记为S₃，最佳主协同环境信息监测单元集合S₃内的主协同环境信息监测单元总数目为N₃；

例如，在构建的空间球体区域内，如果主协同环境信息监测单元Monitor₁和Monitor₃均位于该空间球体区域内，主协同环境信息监测单元Monitor₂位于该空间球体区域以外，则将主协同环境信息监测单元Monitor₁和Monitor₃作为最佳主协同环境信息监测单元集合；如果只有主协同环境信息监测单元Monitor₁位于该空间球体区域内，则只将主协同环境信息监测单元Monitor₁作为最佳主协同环境信息监测单元集合；

步骤3，数据融合中心根据最佳主协同环境信息监测单元集合S₃内所有最佳主协同环境信息监测单元的信噪比以及辅助环境信息监测单元集合S₂内所有辅助环境信息监测单元的信噪比，分别得到N₃个最佳主协同环境信息监测单元的主协同贡献系数δ_l以及辅助环境信息监测单元集合S₂的辅助协同贡献系数其中：

N₃个最佳主协同环境信息监测单元各自对应的主协同贡献系数δ_l为：

其中，δ_l表示最佳主协同环境信息监测单元集合S₃内第l个最佳主协同环境信息监测单元对应的主协同贡献系数；

辅助环境信息监测单元集合S₂的辅助协同贡献系数为：

其中，SNR_l表示最佳主协同环境信息监测单元集合S₃内第l个最佳主协同环境信息监测单元Monitor_l的信噪比，N₃表示所有最佳主协同环境信息监测单元的总数目，N₂表示辅助环境信息监测单元集合S₂内所有辅助环境信息监测单元的总数目；

假设在最佳主协同环境信息监测单元集合S₃内，最佳主协同环境信息监测单元的数目N₃＝2，最佳主协同环境信息监测单元分别为Monitor₁和Monitor₃；辅助环境信息监测单元集合S₂内的辅助环境信息监测单元数目N₂＝3，则最佳主协同环境信息监测单元Monitor₁的主协同贡献系数最佳主协同环境信息监测单元Monitor₃的主协同贡献系数辅助环境信息监测单元集合S₂的辅助协同贡献系数

步骤4，数据融合中心FC根据辅助环境信息监测单元集合S₂内各辅助环境信息监测单元已发送的环境信息检测结果，得到整个辅助环境信息监测单元集合S₂所对应的环境信息检测结果其中：

表示整个辅助环境信息监测单元集合S₂的环境信息检测结果，表示辅助环境信息监测单元集合S₂内第h个辅助环境信息监测单元的环境信息检测结果；

步骤5，数据融合中心FC根据各最佳主协同环境信息监测单元的主协同贡献系数δ_l以及辅助环境信息监测单元集合S₂所对应的辅助协同贡献系数得到N个环境信息监测单元的最终融合检测结果；其中，N个环境信息监测单元的最终融合检测结果标记为Q_D：