概率论与数理统计-第23篇：概率统计在物联网与传感器网络中的应用

概率论与数理统计-第23篇：概率统计在物联网与传感器网络中的应用

一、万物互联背后的数学支撑：概率统计的不可或缺性

在物联网（IoT）与传感器网络快速发展的当下，数以亿计的传感器持续采集环境、工业设备、交通等多领域数据。这些数据具有显著的随机性与不确定性，如传感器的测量误差、数据传输中的丢包、设备状态的随机变化等。概率统计作为量化不确定性的核心工具，为物联网系统的可靠运行、数据处理及决策制定提供了坚实的理论基础。从设备状态监测到数据融合分析，概率统计方法贯穿物联网全生命周期，成为推动智能互联应用落地的关键技术。

二、传感器数据处理与误差分析

1. 测量误差的概率建模

传感器在采集数据时不可避免地存在误差，常见误差类型包括随机误差和系统误差。随机误差通常符合正态分布，可通过概率统计方法进行量化分析：

• 误差分布估计：对同一物理量的多次测量数据进行统计，利用极大似然估计或矩估计法确定误差分布参数。例如，某温度传感器多次测量同一恒温环境，其测量值围绕真实温度呈正态分布，通过估计均值和方差可描述误差特性；
• 误差修正：基于误差分布，采用卡尔曼滤波等方法对测量数据进行实时修正。卡尔曼滤波通过融合预测值与测量值，动态更新估计误差协方差，有效降低测量噪声影响。

2. 数据异常检测

物联网数据中可能存在因传感器故障、环境干扰导致的异常值，利用概率统计方法可实现高效检测