本發(fā)明涉及大數據領域，尤其涉及多數據源的數據融合處理方法。
背景技術：
信息融合最早應用于軍事領域，是組合多源信息和數據完成目標檢測、關聯、狀態(tài)評估的多層次、多方面的過程。這種信息融合的目的是獲得準確的目標識別、完整而及時的戰(zhàn)場態(tài)勢和威脅評估。隨著傳感器技術、計算機科學和信息技術的發(fā)展，各種面向復雜應用背景的多傳感器系統大量涌現，使得多渠道的信息獲取、處理和融合成為可能，并且在金融管理、心理評估和預測、醫(yī)療診斷、氣象預報、組織管理決策、機器人視覺、交通管制、遙感遙測等諸多領域，人們都認識到把多個數據源中的信息綜合起來能夠提高工作的成績。因此，多源信息融合技術在軍事領域和民用領域得到了廣泛的重視和成功的應用，其理論和方法已成為智能信息處理及控制的一個重要研究方向。
由于數據的多源性，來自每個數據源的數據格式不同、內容各異、包含的信息量也不同，必須運用一種有效的方法合理協調多源數據，充分綜合有用信息，提高在多變環(huán)境中正確決策的能力。數據融合技術是一種可滿足該要求的良好工具。數據的多源性和復雜性要求信息處理必須擁有數據融合技術，這樣才能提供信息的穩(wěn)健性。
技術實現要素：
為了解決上述問題，本發(fā)明提供了一種多數據源的數據融合處理方法，其包括：
步驟101、采集來自多數據源的數據；
步驟103、對來自所述多數據源的數據進行分組；
步驟105、對分組后的數據融合到統一用戶集。
其中，所述步驟103包括以下步驟：
步驟1031、將來自所述多數據源的數據任意字節(jié)長度為N的消息以64個字節(jié)為一組，分為m組，不足64字節(jié)的部分填充0；
步驟1033、設定初始矢量I0、I1、I2、I3，均為4字節(jié)整數；
步驟1035、將64字節(jié)的分組分為16個4字節(jié)整數，每個4字節(jié)整數記為B{i}，-1<i<16，其中i為整數；
步驟1037、將4個4字節(jié)整數合并為一數據塊，將每個數據塊的4字節(jié)整數依次記為X0、X1、X2、X3。
其中，所述步驟105包括以下步驟：
步驟1051、將初始矢量I0、I1、I2、I3依次賦給X0、X1、X2、X3，設定循環(huán)計數K＝0；
步驟1053、對1到64個字節(jié)順序進行循環(huán)移位賦值處理；
步驟1055、對賦值處理完之后的X0、X1、X2、X3分別和I0、I1、I2、I3相加，結果分別存入X0、X1、X2、X3；
步驟1057、回到步驟1035，對剩下的m-1個分組分別進行以上操作，最后將得到X0、X1、X2、X3串聯起來即為N字節(jié)長度消息的等效消息；
步驟1059、使用所述等效消息構建統一用戶集。
其中，所述步驟1053包括以下步驟a1：
計算K對應的隨機因子Km＝4294967296*cos(K+1)，取整數部分；
計算隨機位移因子R，R＝39-5×(Kmod4)；
按位計算非線性函數F0＝((～X1)∩X3)∪(X1∩X2)，其中～為位運算符，表示按位取反；
將X2賦給X3；
將X1賦給X2；
將X3的值賦給X0；
將F0、X0、Km、B{K}求和，并循環(huán)右移R位，并將結果賦給X1；
循環(huán)計數K增加1,重復執(zhí)行步驟a1，直到K值大于15。
其中，所述步驟1053還包括以下步驟a2：
按位計算非線性函數F1＝((～X3)∩X2)∪(X1∩X3)；
計算K對應的隨機因子Km＝4294967296*cos(K+1)，取整數部分；
計算隨機位移因子R，R＝27-((Kmod4)((Kmod4)+7))/2；
計算關聯因子g，g＝(5*(K+1)–4)mod16；
將X2賦給X3；
將X1賦給X2；
將X3的值賦給X0；
將F1、X0、Km、B{g}求和，并循環(huán)右移R位，將結果賦給X1；
循環(huán)計數K增加1,重復執(zhí)行步驟a2，直到K值大于31。
其中，所述步驟1053還包括以下步驟a3：
按位計算非線性函數F2＝X1⊕X2⊕X3；
計算K對應的隨機因子Km＝4294967296xcos(K+1)，取整數部分；
計算隨機位移因子R，R＝36-(Kmod4)*6+sin((Kmod4)*π)；
計算關聯因子g，g＝(5*(K+1)–2K)mod16；
將X2賦給X3；
將X1賦給X2
將X3的值賦給X0；
將F2、X0、Km、B{g}求和，并循環(huán)右移R位，將結果賦給X1；
循環(huán)計數K增加1,重復執(zhí)行步驟a3，直到K值大于47。
其中，所述步驟1053還包括以下步驟a4：
按位計算非線性函數F3＝X1⊕(X2⊕(～X3))；
計算K對應的隨機因子Km＝4294967296*cos(K+1)，取整數部分；
計算隨機位移因子R，R＝32-((Kmod4)+3)((Kmod4)+4)/2；
計算關聯因子g，g＝(5*(K+1)–2K)mod16；
將X2賦給X3；
將X1賦給X2；
將X3的值賦給X0；
將F3、X0、Km、B{g}求和，并循環(huán)右移R位，將結果賦給X1；
循環(huán)計數K增加1,重復執(zhí)行步驟a4，直到K值大于63。
應用本發(fā)明可以更好地將來自多數據源的數據融合，加快了處理速度，從而使得在大數據處理時能夠更快地獲取有用數據。
附圖說明
通過閱讀下文優(yōu)選實施方式的詳細描述，各種其他的優(yōu)點和益處對于本領域普通技術人員將變得清楚明了。附圖僅用于示出優(yōu)選實施方式的目的，而并不認為是對本發(fā)明的限制。而且在整個附圖中，用相同的參考符號表示相同的部件。在附圖中：
附圖1示出了根據本發(fā)明實施方式的多數據源的數據融合處理方法的流程圖。
具體實施方式
下面將參照附圖更詳細地描述本公開的示例性實施方式。雖然附圖中顯示了本公開的示例性實施方式，然而應當理解，可以以各種形式實現本公開而不應被這里闡述的實施方式所限制。相反，提供這些實施方式是為了能夠更透徹地理解本公開，并且能夠將本公開的范圍完整的傳達給本領域的技術人員。
根據本發(fā)明的實施方式，提出一種多數據源的數據融合處理方法，其包括：
步驟101、采集來自多數據源的數據；
步驟103、對來自所述多數據源的數據進行分組；
步驟105、對分組后的數據融合到統一用戶集。
其中，所述步驟103包括以下步驟：
步驟1031、將來自所述多數據源的數據任意字節(jié)長度為N的消息以64個字節(jié)為一組，分為m組，不足64字節(jié)的部分填充0；
步驟1033、設定初始矢量I0、I1、I2、I3，均為4字節(jié)整數；
步驟1035、將64字節(jié)的分組分為16個4字節(jié)整數，每個4字節(jié)整數記為B{i}，-1<i<16，其中i為整數；
步驟1037、將4個4字節(jié)整數合并為一數據塊，將每個數據塊的4字節(jié)整數依次記為X0、X1、X2、X3。
其中，所述步驟105包括以下步驟：
步驟1051、將初始矢量I0、I1、I2、I3依次賦給X0、X1、X2、X3，設定循環(huán)計數K＝0；
步驟1053、對1到64個字節(jié)順序進行循環(huán)移位賦值處理；
步驟1055、對賦值處理完之后的X0、X1、X2、X3分別和I0、I1、I2、I3相加，結果分別存入X0、X1、X2、X3；
步驟1057、回到步驟1035，對剩下的m-1個分組分別進行以上操作，最后將得到X0、X1、X2、X3串聯起來即為N字節(jié)長度消息的等效消息；
步驟1059、使用所述等效消息構建統一用戶集。
其中，所述步驟1053包括以下步驟a1：
計算K對應的隨機因子Km＝4294967296*cos(K+1)，取整數部分；
計算隨機位移因子R，R＝39-5×(Kmod4)；
按位計算非線性函數F0＝((～X1)∩X3)∪(X1∩X2)，其中～為位運算符，表示按位取反；
將X2賦給X3；
將X1賦給X2；
將X3的值賦給X0；
將F0、X0、Km、B{K}求和，并循環(huán)右移R位，并將結果賦給X1；
循環(huán)計數K增加1,重復執(zhí)行步驟a1，直到K值大于15。
其中，所述步驟1053還包括以下步驟a2：
按位計算非線性函數F1＝((～X3)∩X2)∪(X1∩X3)；
計算K對應的隨機因子Km＝4294967296*cos(K+1)，取整數部分；
計算隨機位移因子R，R＝27-((Kmod4)((Kmod4)+7))/2；
計算關聯因子g，g＝(5*(K+1)–4)mod16；
將X2賦給X3；
將X1賦給X2；
將X3的值賦給X0；
將F1、X0、Km、B{g}求和，并循環(huán)右移R位，將結果賦給X1；
循環(huán)計數K增加1,重復執(zhí)行步驟a2，直到K值大于31。
其中，所述步驟1053還包括以下步驟a3：
按位計算非線性函數F2＝X1⊕X2⊕X3；
計算K對應的隨機因子Km＝4294967296xcos(K+1)，取整數部分；
計算隨機位移因子R，R＝36-(Kmod4)*6+sin((Kmod4)*π)；
計算關聯因子g，g＝(5*(K+1)–2K)mod16；
將X2賦給X3；
將X1賦給X2
將X3的值賦給X0；
將F2、X0、Km、B{g}求和，并循環(huán)右移R位，將結果賦給X1；
循環(huán)計數K增加1,重復執(zhí)行步驟a3，直到K值大于47。
其中，所述步驟1053還包括以下步驟a4：
按位計算非線性函數F3＝X1⊕(X2⊕(～X3))；
計算K對應的隨機因子Km＝4294967296*cos(K+1)，取整數部分；
計算隨機位移因子R，R＝32-((Kmod4)+3)((Kmod4)+4)/2；
計算關聯因子g，g＝(5*(K+1)–2K)mod16；
將X2賦給X3；
將X1賦給X2；
將X3的值賦給X0；
將F3、X0、Km、B{g}求和，并循環(huán)右移R位，將結果賦給X1；
循環(huán)計數K增加1,重復執(zhí)行步驟a4，直到K值大于63。
以上所述，僅為本發(fā)明較佳的具體實施方式，但本發(fā)明的保護范圍并不局限于此，任何熟悉本技術領域的技術人員在本發(fā)明揭露的技術范圍內，可輕易想到的變化或替換，都應涵蓋在本發(fā)明的保護范圍之內。因此，本發(fā)明的保護范圍應以所述權利要求的保護范圍為準。