第3章
物联网系统的数据感知与数据融合

大数据时代已经来临。传感器、RFID设备等物联网数据采集终端的大量应用是物联网系统中海量数据产生的重要原因之一。除此之外，笔记本电脑、智能手机、平板电脑、可穿戴设备等移动终端的迅速普及，也促使全球数字信息总量爆炸式增长。

感知终端采集的数据是物联网系统中海量数据的重要来源。随着物联网在各行各业的推广应用，实时性要求极高的采样频率导致每秒物联网上都会产生海量的数据，并且数据量随着物联网系统复杂性的提升而日益增加。依靠单个或少量的传感器对物理量进行监测显然限制颇多，难以对被检测物体或物理量形成准确、全面的认识。这就需要充分利用多种多样的传感器资源，通过信息融合将多个传感器检测数据与人工观测事实进行科学、合理的综合处理，以提高状态监测和故障诊断的智能化程度。只有对信息进行优化组合，才能得出更精准有效的信息。

物联网的价值在于其数据。物联网带来了突破性的技术进步，但数据的精准有效问题也变得更加突出，需要数据采集和数据融合分析技术同步发展，同时也需要NB-IoT、LoRa等低功耗广域网（LPWAN）技术不断优化，以支持物联网及各传感器节点的数据感知、数据传输、信息融合处理等能力的全面提升，以满足大数据环境下物联网系统数据感知和数据融合的要求。