第5讲 传感器网络与信息融合
无线传感器网络中的协同感知与信息融合
无线传感器网络中的协同感知与信息融合无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSNs）是由大量分布在特定环境中的无线传感器节点组成的网络。
这些传感器节点能够自动感知环境中的各种物理量，并将感知到的数据通过网络进行传输和处理。
WSNs 在各个领域都有广泛应用，如农业、环境监测、智能交通等。
在WSNs中，协同感知与信息融合是实现高效、准确数据处理和分析的重要手段。
协同感知是指通过相互协作，使传感器网络能够更全面、准确地感知环境。
传统的传感器网络采用分散式的感知方法，每个节点独立地感知并传输数据，这种方式需要耗费大量的能量和带宽。
而协同感知则采用多个节点之间相互合作的方式，通过数据融合和任务分解的方式，提高传感器网络的整体感知性能。
协同感知的核心是数据融合，即将多个节点感知到的数据进行整合和分析，得到更全面、准确的环境信息。
数据融合可以分为两个层面，即低层和高层的数据融合。
低层数据融合是指将多个节点感知的原始数据进行整合和处理，消除噪声和异常值，提高数据的准确性和可用性。
高层数据融合则是将低层融合后的数据进行进一步分析和处理，提取环境中的有用信息，并进行最终的决策和推理。
在协同感知中，信息的融合需要考虑多个因素，如节点之间的能量消耗、传输带宽和网络拓扑等。
为了提高能量利用效率，可以采用分层的数据融合策略，将数据处理和传输分为多个层次进行，避免不必要的数据传输和处理。
同时，可以采用自适应的融合算法，根据网络的动态变化和节点的能量状况，灵活调整数据融合的策略和算法，从而实现更高效的信息融合。
协同感知与信息融合的目标是实现更精确、可靠的环境感知和决策。
通过协同感知和数据融合，可以提高传感器网络的整体性能，减少能量和带宽的消耗，并提高感知数据的准确性和可用性。
协同感知和数据融合技术在农业领域的应用中有着重要的作用。
例如，农业领域的传感器网络可以用来监测土壤湿度、气象条件和作物生长状态等，通过协同感知和数据融合，可以及时发现农田中的问题，并针对性地采取措施，提高农作物的产量和质量。
综合传感器网络中的数据融合与处理
综合传感器网络中的数据融合与处理随着物联网和人工智能等技术的快速发展，传感器网络在智能城市、智能交通、农业和医疗等领域中得到了广泛应用。
在传感器网络中，数据融合和处理是实现智能化、自动化的关键技术。
本文将围绕传感器网络中的数据融合和处理展开讨论。
一、传感器网络和数据融合的概述传感器网络是由若干个分布式的传感器节点组成的系统，用来采集和传输各种环境和物理变量的信息。
传感器节点包括传感器、信号采集器、处理器、通信模块和电源等组件。
传感器网络可以实现对环境和物体的实时监测和控制，可以在不间断的情况下长期运行，可以灵活的组网和扩展。
数据融合是将来自不同传感器节点的数据合并成一组综合信息的过程，在传感器网络中，数据融合主要是指将传感器节点采集到的数据和周围环境信息有机组合，以优化数据信息、减少数据冗余、提高监测和控制精度。
数据融合在传感器网络中起着至关重要的作用，它可以提高数据的一致性和完整性，降低因噪声、失真或偏移而产生的误差，从而提高了整个传感器网络的性能和效率。
数据融合的方法可以分为基于模型的方法和基于数据的方法。
基于模型的方法是基于某种模型对数据进行分析和处理，从而得到综合和优化的信息。
基于数据的方法是利用统计学、模式识别、机器学习等算法对数据进行处理和分析，从而得到综合的信息。
这两种方法可以相互结合，以提高数据融合的准确性和可靠性。
二、传感器网络中的数据处理技术数据处理是将采集到的数据进行处理、分析和解释，从而得到有用的信息的过程。
在传感器网络中，数据处理是提高数据可靠性、降低噪声和提高监测和控制效率的关键环节。
在传感器网络中常用的数据处理技术包括滤波、数据压缩、数据挖掘和机器学习等。
其中滤波是常用的降噪技术，可以将噪声和干扰信号滤除，从而提高传感器数据的可靠性和准确性。
数据压缩技术可以压缩传感器采集到的数据，减小数据存储和传输量，从而提高传感器数据的效率和可靠性。
数据挖掘技术可以通过对历史数据的分析和处理，发现数据中的相关信息和模式，从而提高数据分析的效率和准确度。
无线传感器网络中的信息融合与信号处理技术研究
无线传感器网络中的信息融合与信号处理技术研究一、引言无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSNs）是一种由大量节点组成的分布式网络系统，用于收集、传输和处理环境中的各种信息。
信息融合和信号处理技术在WSNs中起着重要作用，能够提高网络的效能和可靠性。
本文旨在探讨无线传感器网络中信息融合和信号处理技术的研究。
二、无线传感器网络中的信息融合技术1. 信息融合概述信息融合是指将来自不同传感器节点的原始数据进行处理和整合，以获得更准确、可靠和完整的信息。
通过信息融合，可以降低数据传输的开销，延长网络寿命，并提高网络的容错能力。
2. 信息融合的方法信息融合的方法主要包括数据融合、特征融合和决策融合。
（1）数据融合：将来自不同传感器节点的原始数据进行加权平均或者加和，以减少噪声和提高数据的准确性。
（2）特征融合：将来自不同传感器节点的特征数据进行整合，以提取出更有意义的特征，用于进行更高级别的分析和决策。
（3）决策融合：将来自不同传感器节点的决策结果进行整合，以获得更准确和可靠的决策结果。
3. 信息融合技术的挑战信息融合技术在无线传感器网络中面临一些挑战，包括数据不一致性、数据不完整性、数据冲突和传输能耗等问题。
解决这些挑战需要设计合理的融合算法和策略，以及有效的数据传输和处理方法。
三、无线传感器网络中的信号处理技术1. 信号处理概述信号处理是指通过对传感器节点采集的原始信号进行分析和处理，提取出有用的信息。
信号处理技术可以用于数据压缩、特征提取、目标检测和数据分类等应用。
2. 信号处理的方法信号处理的方法包括滤波、特征提取、目标检测和数据分类等。
（1）滤波：通过滤波算法对传感器节点采集的原始信号进行降噪和平滑处理，提高数据质量。
（2）特征提取：通过提取信号中的特征参数，以描述信号的某些特征，如频率、振幅和相位等。
（3）目标检测：通过比较信号特征与预设模型或者阈值，进行目标的检测和识别。
传感器网络中的数据融合技术
传感器网络中的数据融合技术在当今科技飞速发展的时代，传感器网络已经成为了获取和处理信息的重要手段。
传感器网络由大量分布在不同位置的传感器节点组成，这些节点能够感知周围环境的各种物理现象，如温度、湿度、压力、光照等，并将这些数据传输到中央处理单元。
然而，由于传感器网络中节点数量众多，且每个节点所采集的数据可能存在冗余和误差，如何有效地处理和融合这些数据，成为了一个关键的问题。
这就引出了我们今天要探讨的主题——传感器网络中的数据融合技术。
传感器网络中的数据融合，简单来说，就是将来自多个传感器的数据进行综合处理，以获得更准确、更完整和更有用的信息。
为什么我们需要进行数据融合呢？想象一下，如果每个传感器都独立地将其采集到的数据直接传输到处理中心，那么将会产生大量的冗余数据，这不仅会增加网络的通信负担，还可能导致处理中心的计算资源紧张。
而且，由于传感器本身可能存在误差或受到环境干扰，单独依靠某一个传感器的数据可能无法准确反映真实的情况。
通过数据融合，我们可以综合多个传感器的数据，相互补充和验证，从而提高数据的质量和可靠性。
数据融合技术可以在传感器网络的不同层次上进行。
在数据采集层，传感器节点可以对其采集到的原始数据进行本地处理和融合，例如去除明显的噪声和异常值。
在数据传输层，中间节点可以对来自多个相邻节点的数据进行融合，减少需要传输的数据量。
在数据处理层，中央处理单元可以对接收的来自整个网络的数据进行综合分析和融合，提取出有价值的信息。
在数据融合的过程中，有多种方法可以使用。
一种常见的方法是基于统计的融合。
例如，我们可以计算多个传感器数据的平均值、中位数或方差等统计量，来代表融合后的结果。
这种方法简单直观，但对于数据分布的假设较为严格。
另一种方法是基于决策的融合，每个传感器根据其采集到的数据做出一个初步的决策，然后通过某种决策规则（如多数表决、加权表决等）将这些决策进行融合。
还有基于神经网络的融合方法，利用神经网络的强大学习能力和非线性映射能力，对多传感器数据进行融合。
无线传感器网络的信号处理与数据融合方法
无线传感器网络的信号处理与数据融合方法随着科技的迅猛发展，无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）在工业控制、军事监测、环境监测等领域得到了广泛应用。
无线传感器网络由大量的传感器节点组成，这些节点能够感知和收集周围环境的信息，并将数据传输到指定的位置。
然而，由于传感器节点的分布范围广泛、节点之间通信环境复杂、数据量庞大等原因，信号处理和数据融合成为无线传感器网络中的核心问题。
无线传感器网络的信号处理主要包括信号采集、信号压缩、信号去噪和信号增强等环节。
首先是信号采集，即传感器节点感知到的环境信号的获取和数字化。
采集到的信号需要经过采样、量化和编码等过程，将连续信号转化为离散信号，以便后续的处理和传输。
其次是信号压缩，无线传感器网络中的节点通常具有有限的存储资源和有限的能量供应，因此需要对采集到的信号进行压缩，减少数据量以节约能量和存储空间。
常用的信号压缩方法有小波变换、稀疏表示和矩阵分解等。
然后是信号去噪，由于无线传感器网络通常工作在复杂的环境中，信号受到噪声的干扰，因此需要对采集到的信号进行去噪。
常用的去噪方法有小波去噪、自适应滤波和统计滤波等。
最后是信号增强，有时传感器节点采集到的信号强度较低，需要对信号进行增强以提高传感器的性能和灵敏度。
数据融合是无线传感器网络中另一个重要的问题。
数据融合是将多个传感器节点采集到的信息进行整合和分析，得到更准确、更全面的信息。
数据融合可以分为两个阶段：信息收集和信息处理。
在信息收集阶段，传感器节点将采集到的信息传输到中央节点，中央节点负责收集和管理传感器节点的数据。
在信息处理阶段，中央节点对接收到的数据进行处理和分析，融合多个节点的数据，得到更准确的结果。
数据融合的目标是提高数据的可靠性、准确性和鲁棒性，对传感器网络的实际应用具有重要意义。
在无线传感器网络的信号处理和数据融合中，还存在一些挑战和问题需要解决。
首先是有限的能量和存储资源。
信息融合技术在传感器网络中的运用
EXCHANGE OF EXPERIENCE 经验交流摘要：传感器网络主要是通过在多种空间上分布的自动感应装置组合而成的计算机网络，本文介绍了信息融合技术和传感器网络的相关概念，分析了信息融合技术在传感器网络中的应用，阐述了信息融合技术的具体表现形式。
关键词：信息融合技术；传感器；网络；应用一、信息融合技术和传感器网络的具体介绍信息融合技术有着将多个传感器进行连接的能力，并且也能够将获取到的信息加以整理和分析，从而实现信息的整合，把复杂冗长场的信息都整理成融合成为一个单一的信息，并且也要采用数据传递的方法，来完成按需分配的工作，从而减少信息在传递过程当中发生信息丢失的可能性，加强信息传递的可靠性和安全性等。
传感器网络就是通过在多种空间上分布的自动感应装置组合而成的计算机网络，同时也能够将采集和处理数据的能力集为一体，从而实现对不同领域的监控工作，并且也能够通过获得的数据信息来对所监控的目标的实际情况进行分析。
二、信息融合技术如何在传感器网络中进行应用（一）分析传感器类型。
传感器网络可以分为两种情况，在不接通电状态或者通电状态时，获取的数据和信息存在一定差异，同时，收集到的数据的准确性和可靠性也不同。
而将信息融合技术应用于传感器网络之中后，收集到的信息能够被准确的分类，并且总结归纳。
最终形成利用价值较高的信息数据。
（二）校准方式的应用。
校准的方式主要是时空校准，这种方式能够将各个传感器节点的空间位置显现出来，并且让传感器坐标更加精准，这就完成了信息采集的有效化落实，并且也能够在使用信息融合技术时，提供精确的位置信息，促进信息融合技术在传感器中的合理应用，从而加强其数据传输的时效性。
（三）预处理功能的应用。
预处理功能指的是对信息的过滤处理，这种技术是信息融合技术应用的基础，通常情况下，传感器网络链接中的传感器在获取信息和数据的过程中存在着相应的误差和噪音，这种方式下会使信息使用者不能够获得实用地数据和信息，致使信息的无效。
无线传感器网络中的数据融合与信息处理方法
无线传感器网络中的数据融合与信息处理方法无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是一种由许多分布式传感器节点组成的网络系统。
这些节点能够感知环境中的各种物理量，并将所收集到的数据通过无线通信传输到集中处理节点。
然而，由于传感器节点资源有限，数据传输带宽有限，以及环境中存在的噪声和干扰等因素，使得在无线传感器网络中进行数据融合与信息处理变得非常重要。
数据融合是指将来自不同传感器节点的数据进行合并和整合，从而得到更准确和全面的环境信息。
在无线传感器网络中，数据融合可以通过多种方法实现。
一种常用的方法是基于分布式数据融合的策略，其中每个传感器节点根据自身所感知到的数据和周围节点的数据进行局部融合，然后将融合后的结果传输给邻近节点，最终汇总到集中处理节点。
这种方法能够减少数据传输量，降低能耗，并提高网络的可靠性和稳定性。
除了分布式数据融合，还有一种常用的方法是基于中心化数据融合的策略。
在这种方法中，所有传感器节点将自己所感知到的数据传输到集中处理节点，由集中处理节点进行全局融合和分析。
这种方法能够获得更全面和准确的环境信息，但同时也增加了数据传输量和能耗。
因此，在实际应用中，需要根据具体情况选择适合的数据融合策略。
在数据融合的基础上，信息处理是无线传感器网络中的另一个重要环节。
信息处理旨在从大量的传感器数据中提取有用的信息，并进行分析和决策。
常用的信息处理方法包括数据压缩、数据分类、数据聚类、数据挖掘等。
数据压缩可以通过降低数据传输量来节省能耗，并减少网络负载。
数据分类和聚类可以根据数据的特征将其划分为不同的类别或群组，从而更好地理解和分析环境中的变化和趋势。
数据挖掘则可以通过发现数据中的隐藏模式和规律，提供更深入的洞察和预测。
在无线传感器网络中，数据融合和信息处理方法的选择取决于具体的应用场景和需求。
例如，在环境监测中，需要实时监测环境中的温度、湿度、气体浓度等参数，以及对异常情况进行预警和处理。
物联网中的传感器网络部署与数据融合分析
物联网中的传感器网络部署与数据融合分析随着物联网技术的快速发展，传感器网络在物联网中发挥着关键作用。
传感器网络的部署和数据融合分析对于物联网系统的性能和效能至关重要。
本文将探讨物联网中传感器网络的部署策略和数据融合分析方法，以提高系统的可靠性和性能。
一、传感器网络部署策略在物联网系统中，传感器网络的部署涉及到传感器节点的位置选择和节点之间的连接方式。
正确的部署策略可以最大程度地减少能源消耗和网络通信成本，并提供准确的数据采集。
以下是一些常见的传感器网络部署策略：1. 密集部署：在某些应用场景下，要求对目标区域进行细粒度的监控和数据采集，可以采用密集部署策略。
该策略将大量的传感器节点部署在目标区域的每个细小区域，以提供高分辨率的数据采集。
2. 稀疏部署：对于一些大范围监测场景或资源有限的应用，稀疏部署策略更为适用。
该策略通过减少传感器节点的数量和相应的通信连接，降低能源消耗和网络通信成本，同时提供足够的覆盖范围和数据采集精度。
3. 混合部署：根据实际需求，可以采用混合部署策略。
混合部署策略结合了密集部署和稀疏部署的优点，可以在目标区域的关键区域使用密集部署，在其他区域使用稀疏部署，以提供全面覆盖和高效的能源利用。
传感器节点的部署位置选择应该考虑到以下因素：目标区域的地形、环境条件、信号传播特性、能源供给和通信需求等。
此外，传感器节点之间的连接方式也需要经过合理的规划。
传感器网络的拓扑结构可以是星型、网状或树状等。
根据实际需求，选择合适的拓扑结构能够提高传感器网络的可用性和鲁棒性。
二、数据融合分析方法在物联网中，传感器网络收集到的海量数据需要进行融合分析，提取有效信息，以支持决策制定和问题解决。
数据融合分析方法包括以下几个方面：1. 数据预处理：由于传感器网络中存在不稳定的数据和噪声干扰，需要进行数据预处理。
数据预处理包括数据清洗、异常检测和数据插值等。
通过对原始数据进行滤波和平滑处理，可以减少噪声干扰，提高数据质量。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
受限
间接信息：科学技术的发展，获取信息的渠道增多
语言信息、文字信息、照像、摄像等，声光电的转换
成为信息获取的主体，如网络、电视、广播、杂志等
信息获取的方式
传感器感知
实现信息采集，通过网络通信的方式，将信息传递出
去，进而实现信息的认知与利用
网络信息检索
通过搜索引擎进行操作
传感器网络基本概念
传感器网络已经成为美军事C4ISRT系统必不可少的一
部分。
WSN的应用（续）
环境观测和预报系统
可以用于检视农作物灌溉情况、土壤空气情况、牲畜
和家禽的环境状况和大面积的地表监测、气象和地理 研究、洪水监测等。
例：ALERT系统中就有用于监测降雨量、河水水位和
土壤水分，并依此预测爆发山洪的可能性。
医疗状况监控
战场评估
传感器网络
精细农业 深海监控
目标跟踪和检测
森林火灾监控
小区安全监控
WSN的应用
军事上的应用
传感器网络具有可快速部署、可自组织、隐蔽性强和
高容错性的特点，因此非常适合军事上的应用。通过 飞机或炮弹直接将传感器节点散播到敌方阵地内部， 或者在公共隔离带部署传感网络，就能隐蔽而且近距 离的准确收集战场信息。
低功率无线技术结合，就可以实现可用于一个胃肠道 诊断的微型吞服摄像胶囊。患者吞下维C片大小的成像 胶囊后，胶囊经过食道、胃和小肠时就可将图象广播 出来。胶囊由一个摄象机、LED、电池、特制芯 片和 天线组成。
WSN的应用（续）
WSN应用—医院病房电子巡检
WSN应用—医院病房电子巡检
在病人身上安装带 有射频标签的微型 无线传感器，动态 感知病人信息。
WSN技术的历史及发展现状
国外：
起源于美国，根源可追溯到1978年由国防部高级研究
计划署在卡内基-梅隆大学发起的分布式传感器研讨会
具有代表性的项目包括：1993-1999年间由美国国防高
级研究计划署资助，加州大学洛杉矶分校(UCLA)承担 的WINS项目
1999-2001年DAPRA资助UC
主要内容
传感器网络概述
无线传感器网络应用
信息融合技术
传感器信息融合的概念
传感器信息融合又称数据融合，是对多种信息的获
取、表示及其内在联系进行综合处理和优化的技术。
传感器信息融合技术从多信息的视角进行处理及综合，
得到各种信息的内在联系和规律，从而剔除无用的和 错误的信息，保留正确的和有用的成分，最终实现信 息的优化。它为智能信息处理技术的研究提供了新的 观念。
移 动 ad hoc网 络 (M A N E T )
无线传感器网络概述
无线传感器网络体系结构
互联网和卫 星
汇聚节 点
C
B A
任务管理节点 用户 监测 区域
传感器节点
层次型网络拓扑结构
在层次型无线传感器网络中，网络通常被划分为簇
(cluster)。 簇的组成：簇首(cluster head)和簇成员(cluster member)。
WSN的协议（续）
MAC协议
针对不同的传感器网络应用，提出不同的MAC协议，
主要分3类：
时分复用（TDMA）的MAC协议。 随机竞争的MAC协议。 其他MAC协议。如：频分复用或码分复用等协议。
WSN的特征
WSN与无线网络的区别
传感器网络集成了监测、控制以及无线通信的网络系
统，节点数目庞大（上千甚至上万），分布密集，因 环境和能量的耗尽，容易出现故障，节点通常固定不 动。能量、处理能力、存储能力、通信能力有限。不 同于传统无线网络的高服务质量和高效的带宽的利用， 节能是其设计的首要考虑因素。
WSN概述（续）
影响力
美国商业周刊和MIT技术评论在预测未来技术发展报告
中将无线传感器网络列为21世纪最有影响的21项技术 和改变世界的10大技术之一。
传感器网络被列为未来3大高科技产业一。
美国的《技术评论》将无线传感器网络列为第一项未
来新兴技术。
《商业周刊》
预测的未来4大新技术中，无线传感器 网络也列入其中等。
等.
Mica2dot
无线传感器网络概述
无线网络的分类
有基础设施网
无线网络
无基础设施网 无线传感器网络 (无 线 ad hoc网 ) (W S N )
提供一个只有1立方英寸大小的自治产品。 这个微型的无线视频平台包含有一节电池、无线电、 摄像相机、(彩色成像器加镜头)、控制器、天线和温度 传感器。（如图 ）
WSN的应用（续）
无线传感器网络应用—智能家居
监测节点
无线传感器网络应用—智能家居
穿戴有数据衣等感知设备 的人体感知到人体状况异 常时，会向房间内的节点 发出信号。
WSN应用—厂房设备及环境监控
WSN应用—厂房设备及环境监控
监控人员发现厂房设 备及环境有异常情况 时，通知相关负责人 迅速到达故障地点。
WSN的应用（续）
医疗护理
用于人体的各种生理数据，跟踪和监控医院内医生和
患者的行动，药物管理、病房电子巡检等。
例：一个可以成像的特殊发送器芯片与精巧设计的超
单传感器信号处理或低层次的多传感器数据处理都
是对人脑信息处理过程的一种低水平模仿,而多传感 器数据融合系统则是通过有效地利用多传感器资源, 来最大限度地挖掘被探测目标和环境的信息量。 多传感器数据融合与经典信号处理方法之间也存在 本质差别,其关键在于数据融合所处理的多传感器信 息具有更复杂的形式,而且通常在不同的信息层次上 出现。 这些信息抽象层次包括检测层、状态层、属性层、 态势层和威胁层。于是融合可分成5 级,即检测(判决) 级融合、状态(跟踪) 级融合、属性(目标识别) 级融合、 态势评估与威胁估计级融合, 所示。
定义：将经过集成处理的多传感器信息进行合成，
形成一种对外部环境或被测对象某一特征的表达方式。
多传感器信息融合技术是通过对这些传感器及其观测
信息的合理支配和使用，把多个传感器在时间和空间 上的冗余或互补信息依据某种准则进行组合，以获取 被观测对象的一致性解释或描述。 单一传感器只能获得环境或被测对象的部分信息段， 而多传感器信息经过融合后能够完善地、准确地反映 环境的特征。
簇首
簇
簇成员
单层WSN拓扑结构图
WSN概述
无线传感器网络（wireless
sensor network, WSN）
系统是当前在国际上备受关注的、涉及多学科高度交
叉、知识高度集成的前沿热点研究领域。它综合了传 感器技术、嵌入式计算技术、现代网络及无线通信技
术、分布式信息处理技术等。
WSN概述（续）
Berkeley承担的
Smart Dust项目
1998-2002年DARPA资助，加州大学伯克利分校等25
个机构联合承担的SensIT计划
1999-2004年间海军研究办公室的SeaWeb计划等
历史以及发展现状（续）
国内：
中国的一些研究机构近年开始研究：中国科学技术大
学、清华大学、中科院计算所、上海微系统所、沈阳 自动化所以及合肥智能所等研究单位 。
节点能力有限
配臵较低：如Mica2
CPU������ 存储 128K
Atmel 128 (8MHz, 8bit)
Mica2
Flash, 4K RAM, 4K EEPROM 通信能力:
范围:
500 feet 数据速率: 38.4Kbaud
局限于标量信息
压力、湿度、温度、光、震动,
多传感器信息融合
多传感与单传感的比较
多传感器数据融合系统可更大程度获取被探测目标和
环境的信息量。单传感器信号处理或低层次的数据处 理方式只是对人脑信息处理的一种低水平模仿。
多传感器融合系统主要特点
（1）提供了冗余、互补信息 （2）信息分层的结构特性 （3）实时性 （4）低代价性。
数据融合的多级式结构
节点的限制
电池能量有限 通信能力有限
计算和存储能力有限
WSN的特征（续）
传感器网络的特点
大规模网络 自组织网络 动态性网络
可靠性网络
应用性相关的网络 以数据为中心的网络
Syllabus
传感器网络概述
无线传感器网络应用
信息融合技术
无线传感器网络应用
生活习性监测 地震监测
“数据融合”的另一定义： 是关于协同利用多传感器信息,进行多级别、多方面、 多层次信息检测、相关、估计和综合以获得目标的状 态和特征估计以及态势和威胁评估的一种多级自动信 息处理过程,它将不同来源、不同模式、不同时间、不 同地点、不同表现形式的信息进行融合,最后得出被感 知对象的更精确描述。 从根本上说,数据融合的功能来源于信息的冗余性及 互补性。数据融合基于各传感器分离观测信息,通过对 信息的优化组合导出更多有效信息,其最终目的是利用 多个传感器共同或联合操作的优势,提高整个传感器系 统的有效性。
WSN的应用（续）
建筑物状态监控
利用传感器网络监控建筑物的安全状态。 例：Microstrain在佛蒙特州的一座重载桥梁上安装了
一套该公司研制的系统，将位移传感器安装在钢梁上 用来测量静态和动态应力，并通过无线网络来采集数 据。该无线系统可以保留在桥梁上用于长期监测桥梁 是否处于正常受控状态 。 （如图 ）
之所以国内外都投入巨资研究机构纷纷开展无线传
感器网络的研究，很大程度归功于其广阔的应用前景
和对社会生活的巨大影响。
WSN的体系结构
传感器网络结构
Internet、卫星或
移动通信网络等
汇聚节点 传感器节点
监测区域