汤 巍景 博 黄以锋

(空军工程大学航空航天工程学院 西安 710038)

基于关联图模型的信息物理融合系统感知数据可信性分析

汤 巍*景 博 黄以锋

(空军工程大学航空航天工程学院 西安 710038)

针对信息物理融合系统(CPS)感知层数据的不确定性与随机性，该文提出一种CPS中感知数据的可信性分析框架。摒弃以往以传感器为中心的建模思路，该文充分考虑被监测对象因素，建立传感器-目标关联图模型，以此为基础设计了传感数据可信性推理算法。同时，为提高算法的实时性，减少传感器-目标关联图的搜索空间与时间，设计了基于可信目标筛选的改进推理算法。通过实例验证表明，该算法能实时、有效地滤掉CPS中感知数据中的虚假信息，极大提高感知数据的可信性。

信息物理融合系统；感知数据；可信性分析；关联图

1 引言

信息物理融合系统(Cyber-Physical System, CPS)是一个集成物理设备和信息组件的智能分析系统，能够对物理世界中的动态变化做出实时响应[1]。CPS通过部署的传感器网络获取大规模的物理世界数据，并针对不同的应用领域，将这些数据用于实时分析、控制。CPS的前景被广泛看好，可以应用于智能交通[2]、智能医疗[3]、智能电网[4]和战场监视[5]等领域。所以，CPS研究得到了美国、欧洲、日本、中国等许多国家的专家学者的广泛关注[6-8]。

目前，虽然众多学者关于CPS的准确概念与内涵还有分歧，但是都认为CPS是计算、通信、控制与物理系统融合的产物，且应该具有可靠性、分布性、实时性、自治性等共有特征[9]。……