无线传感网络中数据融合技术研究
基于卡尔曼的无线传感器网络时空融合研究
７ ２
传感器与微系统（ ｒｎｄ ｃｒ ｎ ｃ ｓｓ ｍ Ｔ ｃｎｌ ｉ ） Ｔａｓｕｅ ｄＭｉ ｙｔ ｃｈｏｏ Ｃ ａ ｏ ｒ ｅ ｇＳ
２０ ０ ７年 第 ２ ６卷 第 ９期
基 于卡 尔 曼 的 无 线 传 感 器 网络 时空 融 合 研 究
状态估计算法 ， 真结 果表明了算法的有效性 。 仿
１ 卡 尔 曼 滤 波 算 法
信、 分布式智 能信 息处理 以及监测技 术等学科 技术 的下一 代网络… ， 因此 ， 也称之 为智 能 ＷＳ ｓ 由于 网络存在能 量 Ｎ。
约束 ， 减少数据传输量可 以有效节省能量 ， 故可以在传感 节
ｂ ｓ ｄ ｏ ｌ ｎ ｆｌｅ ａ ｅ ｎ Ｋａ ｍａ ｔ ｒ ｉ
Ｗ ＥＩＸｕｅ ｙ ｎ，ＬＩ —ｕ ＡＯ — ｈ Ｘｉｅ ｕｎ
（ ｃｏ ｌ ｆ ｎｏ ｍａｉｎ Ｗｕ ｉ ｎｖｒｉ ，ｉｎ ｍｅ ２０ ０ Ｃ ｉａ Ｓ ｈｏ ｆｒ ｔ ， ｙ Ｕ ｉｅｓｔ Ｊａ ｇ ｎ５ ９ ２ ， ｈｎ ） ｏＩ ｏ ｙ
魏 雪云， 廖惜春
（ 邑大学 信息学院 。 东 江门 ５ ９２ ） 五 广 ２ ０ ０
摘
Hale Waihona Puke 要 ：无线传感器网络（ Ｎ ） ＷＳ ｓ 因其传感节点数 目多 ， 且节点易受 环境干扰 出现故障或失 效的特点 ， 对
融合技术提出 了新的要求 。引入中值滤波 ， 利用其 良好 的抑制脉 冲噪声能力 ， 结合卡尔曼滤波开发适 用于 ＷＳ ｓ Ｎ 的融合算法 。采用时空分级融合减少集 中计算量 ， 使网络具 有实时处 理能力。算法具有容 错能力 ，
卡尔曼滤波以最小均方误差为准则来寻求一套递推估
点收集数据 的过程 中 ， 利用 节点 的计算 和存 储能 力处理数 据 的冗余信息 ， 以达到节省能量的 目的。同时 ， 也需要利用
无线传感器网络的数据融合技术及其应用
数据 融 合 是ＷＳ Ｎ中非 常 重要 的一 项 技 术 ．也 是 目前 的一 个研 究 热 点 ｌ。该 技 术通 过 一 定 的算 法 将 传 感 器 节点 采 集 的 ２ ｌ 大量 原 始 数据 进 行 各 种 网 内处 理 ， 除其 中的 冗余 信 息 。 将 去 只 少量 的有 意 义 的处 理 结 果传 输 给 汇 聚 节 点 。数 据 融合 技 术 能 有 效 地 减少 网络 中的数 据传 输 量 ，从 而节 省 传 感 器节 点 的 能 量 ， 长 无 线传 感 器 网络 的生命 期 。 延 ３无线 传 感器 网络 的数 据 融 合技 术 ． 数 据 融 合 技 术 涉 及 到 检 测 技 术 、 号 处 理 、 策 论 、 确 信 决 不 定 性 理 论 、 计 理 论 、 优化 技 术 、 经 网络 和 人 工 智 能 等 众 估 最 神 多学 科 领 域 。 很 多 学者 从 不 同角 度 出发 。提 出 了 多种 数 据 融合 技 术 方 案 。从 技 术原 理 角 度 ． 分 为假 设 检 验 型 数 据融 合 、 波 跟 踪 可 滤 型数据融合 、 聚类 分析 型数 据 融 合 、 式 识 别 型 数 据 融 合 、 模 人 工 智 能 型数 据 融 合等 。 据 融合 的规 则 ， 分 为依 赖 于应 用 的 根 可 数 据 融合 、 独立 于 应 用 的 数据 融 合 、 基于 分 布 式数 据 库 的数 据 融 合 引、 于 中心 的数 据 融合 ． 等 。按对 数 据 的处 理 方式 。 基 等 可 分 为像 素 级 融 合 、特 征 级 融 合 和决 策 级 融 合 。从 融 合 方 法来 图片、 字体 选 择得 当 、 小 合适 。 色搭 配 要 合 理 ， 景 与前 景 大 颜 背 对 比要 明 显 ， 尽 可能 地 给学 生 创 造一 个 简 洁美 观 的界 面 。 要
测绘技术中的无线传感网络和地理信息系统的融合方法介绍
测绘技术中的无线传感网络和地理信息系统的融合方法介绍无线传感网络（Wireless Sensor Networks）和地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是现代测绘技术中的两个重要领域，它们的融合应用为地理信息的采集、处理和分析提供了新的途径和方法。
本文将介绍在测绘技术中无线传感网络和地理信息系统的融合方法。
一、无线传感网络的基本原理和特点无线传感网络是由一组分布式的、无线通信的、自主工作的传感器节点组成的网络系统。
每个节点都具有感知环境信息、进行数据处理和通信的能力。
无线传感网络通过无线通信技术将各个节点连接起来，形成一个能够感知并处理环境信息的网络系统。
无线传感网络具有以下几个特点：1. 分布性：节点分布在所测区域的各个位置，形成分布式的网络结构。
2. 自组织和自适应性：无线传感节点能够自动组网，自适应地应对环境的变化。
3. 能耗限制：由于传感节点通常使用电池供电，能耗是一个非常重要的问题。
4. 通信限制：无线传感节点之间的通信受到传输距离、信号干扰等因素的限制。
5. 数据处理：各个节点能够对感知到的环境信息进行处理和分析。
二、地理信息系统的基本原理和特点地理信息系统是基于计算机科学和地理学理论的一种综合性的地理信息处理和分析系统。
它能够对地球表层的各种信息进行采集、存储、管理、处理、分析和显示。
地理信息系统具有以下几个特点：1. 空间性：地理信息系统主要处理与地理位置相关的信息，具有很强的空间性质。
2. 综合性：地理信息系统能够处理和分析不同类别和来源的地理信息数据。
3. 数据采集和更新：地理信息系统能够采集、整理和更新地理信息数据。
4. 空间分析和模拟：地理信息系统能够进行空间分析和模拟，揭示地理现象的规律。
5. 可视化：地理信息系统能够通过地图、图表和图像等方式将地理信息可视化展示。
三、无线传感网络和地理信息系统的融合方法无线传感网络和地理信息系统的融合是将无线传感网络和地理信息系统相互连接和交互，实现无线传感网络数据的采集、处理和分析。
无线传感网中基于BP神经网络的数据融合方法
计 算机 工程 与设 计
ＣＯＭ Ｐ ＵＴＥＲ ＥＮＧＩ ＮＥＥＲＩ ＮＧ ＡＮＤ ＤＥ Ｓ Ｉ ＧＮ
Ｊ ａ ｎ ．２ ０ １ ４
Ｖｏ １ ． ３ ５ ＮＯ ． １
第 ３ ５卷
第 பைடு நூலகம் 期
无线传感网中基于 Ｂ Ｐ神经 网络的数据融合方法
樊雷松 ， 强 彦 ， 赵 涓涓， 胡洋洋 ， 格 磊
（ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｃｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｔｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ，Ｔａ ｉ ｙ ｕ ａ ｎ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｔｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ，Ｔａ ｉ ｙ ｕ ａ ｎ ０ ３ ０ ０ ２ ４，Ｃｈ ｉ ｎ ａ ） Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｔｏ ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ ａ ｌ ｏ ｔ ｏ ｆ ｒ ｅ ｄ ｕ ｎ ｄ ａ ｎ ｔ ａ ｎ ｄ ｉ ｎ ｖ ａ ｌ ｉ ｄ ｄ ａ ｔ ａ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｗｉ ｒ ｅ ｌ ｅ ｓ ｓ ｓ ｅ ｎ ｓ ｏ ｒ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ，ｔ ｏ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｌ ｉ ｆ ｅ ｃ ｙ ｃ ｌ ｅ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｎ ｏ ｄ ｅ ，ｔ ｏ
Ｄａ ｔ ａ ｆ ｕ ｓ ｉ ｏ ｎ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ＢＰ ｎ ｅ ｕ ｒ ａ ｌ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｉ ｎ ｗｉ ｒ ｅ ｌ ｅ ｓ ｓ ｓ ｅ ｎ ｓ ｏ ｒ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｓ
Ｆ ＡＮ Ｌ ｅ ｉ — ｓ ｏ ｎ ｇ ， ＱＩ ＡＮ Ｇ Ｙ ａ ｎ ， Ｚ ＨＡＯ Ｊ ｕ ａ ｎ － ｊ ｕ ａ ｎ ， ＨＵ Ｙ ａ ｎ ｇ — ｙ ａ ｎ ｇ ， ＧＥ Ｌ ｅ ｉ
无线传感器网络体系结构和网内信息融合的算法研究
摘 要 无线和有线相 结合 的煤矿 安全监 测系统 已被提 出并在煤矿监 测系统使 用， 中无线监控 系统 其 中无线传感器 网络 由大量冗余 的传感器 节点组 成。本文提 出建立 无线传感器 网络信 息融合层 ， 并介绍 了在 无线传感器 网络 网内的信息融合 算法。利 用无线传感器 网络网内信 息融合技 术来 降低 网络的冗余 数据 ， 减 少通信 ， 提高网络 生命周期 ， 提高 系统的效率， 大大改善煤矿 的安全水平。 关键词 无线传感器 网络； 信息融合； 算法 中图分类号 ：Ｐ １． Ｔ ２ ９２ 文献标志码 ： Ａ 文章编号 ：０ ９ ０ ９ （０ ０ ０ — １０ ０ １ ０ — ７ ７ ２ １ ）６ ０ ３ — ３
煤矿 现 代化
２１－ ００ｒ第６ 期
总第９ 期 ９
无 线 传 感 器 网 络 体 系 结 构 和 网 内 信 息 融 合 的 算 法 研 究
李 艳 冬 ｔ 飞 。姚
（． １ 北京瑞赛长城 航空测控技术有限公司 ， 北京 １０ ７ ； ． ０ １６ ２北京化工大学经济 管理学 院， 北京 １０ ２ ） ０ ０ ９
１ 前言
煤炭工业 在中国的经济发 展产业起 着决 定性 的作 用 ， 而 煤炭行业 是中国工业生产 中伤亡事故最严重 的行业 ，每年煤 矿行业造成 的死亡人数 占全国工矿企业死亡人数超过 ５ ％以 ０
传输 以节省 电力。无线传 感器网络信息融合技 术可以节省能 源 ， 得更准确 的信息 ， 获 减少 网络 流量 ， 提高 网络 的数据 收集
标【】 ３。无线传感器 网内信息融合的 网络结构如图 ２ 所示 ［ ８ １ 。信 息融合结构分为两级 ： 级融合 和二级融合 。 一
３２１ 一 级 融 合 处 理 ．．
无线通信中的多模态传感数据融合技术研究
无线通信中的多模态传感数据融合技术研究随着科技的不断进步，无线通信技术被广泛应用于各个行业。
在无线通信的应用中，传感器网络技术起着不可忽视的作用。
传感器网络可以收集各种物理量的数据，并将数据传输到网络中心节点进行处理和管理。
在无线传感技术的基础上，多模态传感数据融合技术作为一种新的研究热点，被越来越多的人重视起来。
一、多模态传感数据融合技术的定义多模态传感数据融合技术是将不同信号源传输的数据进行整合和分析的一种技术。
该技术可以帮助客户解决传感器网络信号不稳定和干扰等问题，并实现对数据的有效管理和处理。
通过多模态传感数据融合技术，我们可以更好地抓住各种信号源传输的数据信息，为客户提供更精细化和全面的应用方案。
二、多模态传感数据融合技术的优势和应用多模态传感数据融合技术可以为用户提供更好的使用体验和更全面的应用方案。
首先，该技术可以实现对多种传感器数据的有效管理。
在传感器数据比较复杂的情况下，往往存在数据冲突和相互干扰的问题。
多模态传感数据融合技术可以将这些数据进行整合，从而更好地实现对数据进行分析和处理。
其次，该技术可以实现对数据的准确分析。
在多模态传感数据融合技术的应用下，我们可以更好地对数据进行评估和分析。
这样可以极大地提高数据的准确性，降低数据分析错误率，从而优化整个系统的运行效率和应用体验。
最后，该技术还可以提高数据的传输效率。
在应用多模态传感数据融合技术的过程中，我们可以更好地实现数据的传输和管理。
这意味着客户可以更好地重视数据信息的传输效率，减少数据的延迟和繁琐的数据传输管理。
三、多模态传感数据融合技术的未来发展趋势当前，在无线通信技术领域，多模态传感数据融合技术发展迅速，技术应用场景也不断增多。
未来，该技术将继续得到广泛应用，普及应用场景将进一步拓展。
首先，随着集成电路技术的进步，多模态传感数据融合技术的应用场景将越来越多。
在传感器的硬件技术不断发展的过程中，多模态传感数据融合技术将更好地适应数据的移动、存储和管理。
无线传感器网络中的数据融合及其能效评估
本文介绍 了当前无线传 感器 网络 中具有 代表性 的数 据融 合算法 ， 包括基于分布式数据 库的聚集操 作 、 数据包合并 和模 型驱动 的数据融合 。能量是无线传感器 网络 中重要 的资源 ， 而 数据融合 的主要作用是节省能量 。因此 ， 建立传感器节点 的能
量模型 、 化分析数 据融合 ， 于传感 器节点 能量的影 响以及 量 对 对于无线传感器 网络生命期的影响是十分必要的。
Ａｂ ｔａ ｔ Ｔ ｉ ｐ ｐ ｒｉ ｔ ｄ ｃ ｄ ｓ ｍｅｔｐ ｃ ｌｄ ｔ ｇ ｅ ａ ｉｎ ａ ｇ ｒｔ ｍｓｆ ｓ ｙ Ｔ ｅ ａ ｅ ｎ ａｔｅ ｏ ｏｏ ｙ ａ ｄ ａ ｋ ｎ ｆ ｓ ｒ ｃ ： ｈ ｓ ａ ｅ ｎｒ ｕ ｅ ｏ ｙ ｉａ ａａ ａ ｇ ｇ ｔ ｌ ｏｉ ｏ ｒ ｏ ｈ ｒｔ ． ｈ ｎ ｂ ｓ ｄ ｏ ｒ ｅ ｔｐ ｌｇ ｎ ｉ ｄ ｏ ｉ ｌ ｓ ｅ ｉ ｇ ｓ ｈ ｄ ｌ ｃ ｅ ，ｂ ｉ ｎ ｅ ｅ ｇ ｄ ｌｏ ｅ ｓ ｒｎ ｄ ． ｉ ａｌ ｌ ｐ ｎ ｃ ｅ ｕ ｅ ｓ ｈ ｍｅ ｕ ｌ ａ ｎ ｒ ｙ ｍｏ ｅ ｆｓ ｎ ｏ ｏ ｅ Ｆ ｎ ｌ ｅ ｔ ｙ，ｅ ａ ｕ ｔｄ ｔ ｅ ｐ ｒ ｒ ｎ ｅ ｏ ａａ ａ ｇ ｅ ａｉｎ ｏ ｖ ｌ ａｅ ｈ ｅ ｆ ｍａ ｃ ｆ ｄ ｔ ｇ ｒ ｇ ｔ ｎ ｏ ｏ
０ 引言
随着无线通信技术 以及 电子 技术 的飞速发展 ， 低成 本 、 低
的数据传输量 ， 数据融合 能够 降低无线信道 中发生冲突的可能
性 ， 而提 高数据 收集 的效 率 ； 从 通过 比较 相邻传感 器节点采集
的数据 ， 数据融合能够检测失效节点 ， 丢弃异 常数据 ， 从而增强
ｅ ｒ ｙ ｓｍｕｌｔｏ ｎｅ ｇ ｂ ｉ ａｉ ｎ． ｙ Ｋ ｅ ｒ ｓ： ｗｉｅｅ ｓ ｓ ｎ ｏ ｔ ｒ ｓ；ｄａａ ａ ｇｅ ａ ｉｎ；ｅ ｒ ｙ ｗｏ ｄ ｒｌ ｓ ｅ ｓ ｒｎｅｗｏ ｋ ｔ ｇ ｒ ｇ ｔｏ ｎｅ ｇ ｙ
无线传感器网络数据融合技术的研究
第９ 期下
无线传感器 网络数据融合技术的研 究
欧阳春 林 湖南省湘 西州技工学校 湖南 ４６０ １０ ０
【 要 】本 文首 先讨论 无 线传感 器 网络数 据 融合 算法 的设 计原 则和性 能评 估方 法 ，引入 了融合 代价 的概念 ，并强调 无 线传感 器 网 摘 络数据 融合 算 法必须 与 具体 的应用 背景 相结 合 ； 最后 重点讨 论 了几种数 据 融合 的相 关算 法 ：节点 源数据 聚类 方法 、 自适应加 权 融合 算 法 、秩 滤波技 术 、以及基 于 Ｄｓ 据 理论 的融合 算 法 ，然后在 此基 础 上提 出将 秩 滤 波技 术与 自适应 加 权相 结合 的融合 算 法 ，以及将 Ｄ ｓ —证 — 证据理论与 自 适应加权相结合的融合算法，并通过仿真对几种算法进行 了比较结果表明本文算法在容错能力方面占有 明优势 。 【 键词 】 无线传 感 器 网络 数据 冗余 数 据 融合 融合 代价 关
Ｍａ ａｉ ，０ ２ ０８： ２ １ ． ｇｚ ｅ ０ ， （ １ ｎ２ ４ ） １４ ０
【】 Ｃ ｌ ｒＤ，ｓｒｎ Ｄ Ｓｒ ａ ｔ ｖ ０ｖ ｒ ｉｗ ｆＳ ｎ ｏ ２ ｕｌ Ｅ ｔｉ ，ｔｖ ｓａ ａＭ． ｅ ｖｅ ｏ ｅ ｓ ｒ ａ
杂度为 ｌｇ 。因此 ，秩滤波 的总的时间复杂度低 于 （ ＋ｌｇ ） ｏ２ ２ ｏ２
远低于 自适应加权融合算法 。当被剔 除的异 常噪声点较少时，新算法
的时间复杂度会略高于 自 适应加权 融合算法 ；反之，当被剔除的异常
将物理对 象或 者抽象 对象的集合，分组成为多个类 ，其 中每个 类由具 有 相似 性质的对 象组成。无线传感器 网络 中，分布式数据聚类 技术往 往 与数据融合算法结合在一起 。 无线传感 器网络 中，数据源分 布在 网络环 境下，将这些数据采 集 到一个 中心位 置并非最佳选择，其可扩展性不好 ，而且 将数据集中起 来进 行聚类也很难实现。 由于无线传感器 网络只 允许相 邻的传感器节 点之间进行通 信，因此数据分析算法也要 以同样 的方 式进行通信。 目 前，已有的聚类算法主要包括分布式聚类 、数据 流聚类 等。下面将对 常用 的聚类技术进行讨论与分析 。
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无线传感网络中数据融合技术研究
一、引言
无线传感网络（Wireless Sensor Network, WSN）是由大量具有自
主感应、处理和通信能力的微小节点组成的分布式网络，其节点可以
自组织形成网络，完成环境监测、目标跟踪、智能控制等任务。
数据
融合技术是无线传感网络中的重要技术之一，可以将来自不同传感器
节点的信息融合处理，减少数据传输量，提高网络能量利用率和数据
处理效率。
二、数据融合技术的概念和分类
1. 数据融合技术的概念
数据融合技术是指将来自不同传感器节点的信息融合处理，得到更准确、更完整、更可靠的信息的一种技术。
数据融合技术可以在传感器
节点、本地数据处理器和中央数据处理器等多个层次上进行。
2. 数据融合技术的分类
数据融合技术可以按照不同的分类标准进行分类，如数据融合的层次、数据融合的方式、数据融合的目的等。
其中，按照数据融合的层次可
以将其分为三种类型：传感器级融合、本地融合和全局融合。
三、数据融合技术的算法
1. 基于模型的数据融合算法
基于模型的数据融合算法是指利用传感器节点的测量值和系统模型，通过数学建模和数值计算的方法，对目标状态进行估计和预测。
该算法适用于系统有明确的模型或能够通过对系统进行建模来得到模型的情况，能够提高数据处理的精度和效率。
2. 基于概率的数据融合算法
基于概率的数据融合算法是指通过概率模型对传感器节点测量值的不确定性进行建模和处理，以提高数据处理的精度和可靠性。
该算法适用于系统不确定性较大或无法建立明确的模型的情况。
3. 基于模糊逻辑的数据融合算法
基于模糊逻辑的数据融合算法是指利用模糊逻辑的方法来处理数据，以解决数据处理过程中的问题。
该算法适用于系统复杂度较高或难以建立明确的模型的情况。
四、数据融合技术的应用
1. 环境监测
无线传感网络可以用于环境监测，通过传感器节点对环境参数进行监测和采集，如温度、湿度、气压、光照强度等数据，然后进行数据融合处理，得到环境的准确状态信息。
2. 智能交通
无线传感网络可以用于智能交通系统中，通过传感器节点对车辆、路况、交通信号等信息进行采集和处理，以提高交通的效率和安全性。
3. 健康监测
无线传感网络可以用于健康监测领域，通过传感器节点对人体健康参数进行监测和采集，如心率、体温、血氧、血压等数据，然后进行数据融合处理，得到准确的健康状况信息。
五、数据融合技术的挑战与未来发展方向
1. 能量限制
无线传感网络的节点能量有限，数据融合技术需要在保证数据质量的前提下，尽可能减少数据传输量，降低能量消耗。
2. 多源数据融合
无线传感网络中的数据来源多样，数据融合技术需要能够处理来自不同传感器节点的数据，实现多源数据的融合处理。
3. 安全问题
无线传感网络中的数据传输往往是通过无线信道进行的，容易受到黑客攻击和窃听，数据融合技术需要考虑数据的安全性。
未来发展方向：
1. 数据融合技术与人工智能的深度融合，实现更高效、更智能的数据
处理和分析。
2. 数据融合技术在物联网、智能家居等领域的应用，实现智能化、自动化的生活方式。
3. 数据融合技术与区块链技术的结合，实现数据的安全共享和隐私保护。
六、结论
数据融合技术是无线传感网络中的重要技术之一，能够实现来自不同传感器节点的信息融合处理，提高数据处理的精度和效率。
未来，数据融合技术将与人工智能、物联网、区块链等新兴技术深度融合，为人们的生活带来更加智能化和便利化的体验。