无线传感器网络簇内自适应融合算法研究*

无线传感器网络中采集的数据存在着较大的冗余与误差,且影响数据的可靠性。针对这个问题,分析了簇内数据误差成因,提出了一种改进后的自适应数据融合算法。该算法从节点测量数据自身着手,通过迭代得到各个节点测量数据的无偏估计值,以各个节点与估计值的欧氏距离作为各节点可信度的描述。实验证明,该融合算法提高了数据的精度和可信度。同时,通过与分批估计融合方法和传统的自适应加权融合方法的比较分析,表明该方法融合效果更好。     

无线传感器网络数据融合算法综述

数据融合技术是无线传感器网络的关键技术之一,它通过合并相似数据、预测未来数据等方式减少节点间数据的传输量,对冗余数据进行精简,从而明显提高网络生命周期以及数据准确性。本文对近年来数据融合算法的研究现状进行了全面深入分析,同时从融合过程中采用的融合算法与融合规则出发,将现有的无线传感器网络数据融合技术分为了基于统计学、基于人工智能、基于信息论与基于拓扑学的四大类,对这四类技术从原理上进行了综述,对其中涉及到的不同融合算法从性能、时延、复杂度以及能耗方面进行了详细分析与比较。最后介绍了自动融合、融合评估等未来数据融合的研究重点。     

基于自适应加权数据融合的无线传感器网络仓库监控系统

无线传感器网络的仓库监控系统具有监控效率高,监控节点易扩展和硬件成本低等优点,但面积较大的仓库内,仓储参数分布不均匀。为了提高无线传感器网络仓库环境参数监测的准确度,采用自适应加权数据融合的方法,对传感器网络的采集数据进行数据融合处理。文中给出了数据融合的具体工作步骤,并以仓储环境温度采集为例,进行了传感器网络温度采集数据的融合处理,与均值处理方法进行对比,结果表明,基于自适应加权数据融合方法的传感器网络监控系统具有更高的数据监测精确度。     

基于博弈理论的无线传感器网络数据融合算法

数据融合是无线传感器网络研究热点之一。为了减少传感器节点间的数据通信量,有效地节省传感器节点能耗,延长无线传感器网络的寿命,提高数据融合的准确性,减少网络时延,提出一种基于博弈理论的无线传感器网络数据融合算法。该方法将所有网络节点根据能耗最优进行分簇,簇头与监控中心通过博弈来自适应地选择不同融合因子的融合算法,使整个网络的总效益最大。实验仿真表明,在丢包率不同时,自适应融合算法可以得到最佳的融合因子,有效实现了时延和精确性的均衡。该方法为无线传感器网络中各个指标的折中提供了参考方向。     

无线传感器网络中的数据融合研究

无线传感器网络具有成本低、体积小、组网灵活、便于远程监控等优点,但是也存在能量、存储与网络资源等多方面的限制。研究了无线传感器网络中数据融合问题,提出了一种基于分簇的数据融合方法。实验结果表明,该方法能够提高数据准确性,降低数据冗余度,具有较好的执行效率。     

无线传感器网络含有缺失数据的数据融合研究

针对含有缺失数据的无线传感器网络数据融合问题,提出了一种简单易行的二次数据融合算法(TFA)。考虑到感知数据的时—空相关性,对缺失数据进行线性插值插补和回归分析插补,对插补结果利用线性组合融合算法进行融合。综合考虑各节点的信息,利用自适应加权融合算法进行融合。实验结果表明,该算法在含有缺失数据的前提下,能够以较低的计算开销和较高的估计精度实现数据融合。     

无线传感器网络数据融合技术的研究进展

首先对无线传感器网络的特点进行了介绍,分析了数据融合技术对无线传感器网络发展的重要性,之后简要介绍分析了部分有代表性的研究成果．最后讨论了无线传感器网络中数据融合问题的未来研究方向。     

无线传感器网络中数据密度相关度融合算法

无线传感器网络节点部署在复杂环境时,节点间相关性无法通过节点间距离来准确描述.为了克服该缺陷,本文提出了数据密度相关度公式.该公式反映了节点数据的ε邻域内数据的聚集程度,也反映了该节点数据相对其ε邻域内数据的相对位置.同时,将数据密度相关度公式应用到代表式数据融合算法中,提出了数据密度相关度融合算法.该融合算法得到的相关区域具有相关区域内节点数据相关度大,相关区域问节点数据相关度小的优点.仿真实验结果表明了该融合算法在数据准确性和能耗方面较基于α-局部空间数据融合算法和基于皮尔森相关系数的数据融合算法优越.     

无线传感器网络簇内多传感器数据融合算法

在无线传感器网络(WSNs)中,一般采用电池供电,节能是WSNs设计的研究重点。为了提高测量结果的准确度和降低网络的能耗,提出了一种两层模式数据融合方案。在传感器节点上用格林贝斯准则和顺序加权算法进行低层次数据融合,在簇头节点上用神经网络算法进行高层次数据融合。仿真实验结果表明:两层模式数据融合方案有效减少了网络中的数据传输量,提高了融合数据的精度,降低传感器节点的能耗。     

无线传感器网络中数据融合算法研究

在提供高效的数据融合的同时保障数据的安全是无线传感器网络的研究的一个具有挑战性的问题。本文为加法融合函数设计了一种具有隐私保护功能的数据融合算法——基于分簇的安全数据融合。该算法利用了分簇协议和多项式的代数性质。其优点为带来的通信开销较小。研究的主要目标是提高无线传感器网络中数据融合效率的同时,保证数据的安全性。     

无线传感器网络数据融合协议比较

传感器网络由电池能量受限的节点组成,必须采用一种能量有效的方法收集节点感知的信息,如果每个节点都采用单跳方式将其感知的数据直接传输给汇聚节点,则与汇聚节点距离较远的节点能量将很快被耗尽。应用于无线传感器网络的LEACH协议提出了通过分簇实现数据融合的方法,簇头在接收到本簇成员的数据后进行融合处理,最终,将融合结果传输到汇聚节点。另一种应用数据融合的PEGASIS协议,是一种接近理想的基于链状的协议,它在LEACH协议的基础上做出了改进。在PEGASIS中,每个节点只与一个位置最近的邻居进行通信,并且,轮流传输数据到汇聚节点,然后,降低每一轮中的能量消耗。模拟结果表明:采用PEGASIS协议有效地延长了网络的生存时间。     

无线传感器网络节点分布式信息融合算法研究

节省能耗和延长网络寿命是无线传感器网络研究的核心课题之一,国内外在节点放置、路由策略方面有大量研究,通过密度控制、分级簇等路由算法减少数据冗余。通过信息融合算法减少有效数据传输量是延长网络节点寿命的有效途径,并就此进行具体研究,提出了三种典型的分布式信息融合算法,即系数加权融合、无反馈的Kalman融合滤波及有反馈的Kalman融合滤波,并对其在805.12.4/ZigBee温度测量网络应用层协议中进行实现,最后通过运算数据结果对三种算法进行了比较分析及有效性、局限性总结。     

基于无线传感器网络的安全数据融合技术探究

随着我国信息技术的持续完善和无线传感器网络的不断发展,在无线传感器网络中,安全数据融合技术得到了越来越广泛的应用。本文从对安全数据融合技术进行简析入手,对安全数据融合技术在无线传感器网络中的应用进行了分析。     

基于四叉树多层次感知数据融合的无线传感网络路由协议的研究

为有效减少网络中冗余信息传输,提出一种基于四叉树均匀分簇的无线传感网络路由协议----QUCRP。首先对监测区域按四叉树进行网格划分,并对划分的簇及簇群进行四叉树编码;接着从节点的剩余能量、网格中心距离、节点的功率等方面考虑,设计簇首选举算法;最后采用多层次的数据融合策略,对感知数据进行逐层融合并转发,有效降低数据传输能量消耗。仿真实验表明,QUCRP路由协议有效降低了冗余信息传输,延长了网络的生命周期。     

无线传感网使用网络编码的新型数据传输方法

网络编码能提高无线传感器网络数据传输可靠性,针对现有基于网络编码的数据传输策略随机选取编码向量和使用固定路径所带来的缺陷,设计了一个新的编码矩阵构造方法,并提出了一种新型的基于网络编码的可靠数据传输方法。该编码方案能保证任意k个编码向量线性无关,且不用传输编码向量。数据转发使用"区域推进"机制,自动选取最佳转发节点,将数据包可靠地向sin"k推进",并实现了最少冗余传输和网络均衡能耗。分析与仿真表明,新的数据传输策略能消除现有方法的缺陷,提高数据传输可靠性,降低能耗。     

基于无线传感器网络的分布递阶信息融合算法

提出了基于无线传感器网络的分布递阶信息融合方法,下层源节点采用卡尔曼滤波及基于减少能耗和网络冲突的数据处理方法,上层汇聚节点采用方差最小的加权信息融合方法,该方法能有效降低传感器网络能耗和网络信息冲突,仿真结果表明了该方法的有效性和可靠性。     

依托路由规则的自适应能量优化分簇无线传感器网络路由算法

针对分簇无线传感器网络中节点能量负载不均衡导致簇头在任务较多的情况下过早死亡,以及路由能量损耗较大等问题,提出一种自适应能量优化分簇的路由算法。在簇头选举和竞争半径的计算上通过权衡系数充分考虑了竞选节点的剩余能量与距离情况,延长了簇头的生命周期。以路由规则的形式来制定簇头间转发数据是采用单跳路由还是多跳路由,在保证簇头不会过早死亡的情况下最大化减少路由的能量损耗。实验仿真结果表明,自适应能量优化分簇的路由算法可以延长网络节点的生命周期,减少能量损耗。     

无线传感器网络疑误数据节点自动诊断方法

为了提高无线传感器网络疑误数据检测能力,提出基于轮换调度的无线传感器网络疑误数据节点自动诊断方法.通过采用分块区域特征匹配的方法,得到无线传感器网络疑误数据传输的梯度模型,采用资源优化分配方案,进行数据传输信道的均衡调度,得到节点部署分布模型.通过传感信息跟踪采样方法,得到采样信息分布,建立无线传感器网络疑误数据信息特...     

无线传感器网络中基于代理的D-S数据融合

提出了一种无线传感器网络中基于移动代理带证据权的D S融合算法。引入证据权对证据进行修正以降低冲突数据对融合结果的影响。采用三级D S组合规则进行融合决策：节点级融合计算单个节点时间域融合检测概率;簇内级融合计算簇内节点间空间域融合检测概率获取局部决策结果;簇间级融合计算簇间的融合检测概率获取最终的全局决策结果。仿真结果表明,本算法能以较小的能耗代价获取准确的融合结果并有效降低冲突数据对融合结果的影响。