无线传感器网络中的数据融合算法研究

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无线传感器网络数据融合技术研究

（．ａｇｅＳｉｎｅ＆Ｔｃｎｌｇｏｌｇ，Ｚｅｇｈｕ４００１ＨｕｎｈｃｅｃｅｈｏｏｙＣｌｅｈｎｚｏ５０６，Ｃｉａｅｈｎ；
２ＵｉｒｔｏｌｃｏｉＳｉｃｎｅｈｏｏｙｏｈｎ，Ｃｅｇｕ６０５，ｈｎ）．ｎｖｓｙｆｅｔｎｃｎｅａｄＴｃｎｌｆｉａｈｎｄ１０４ＣｉｅｉＥｒｃｅｇＣａ
ｄｔｏｌｃｉｎｉｒｌｓｅｓｒｎｔｒ．Ｔｈｓｐａｒｉｔｏｃｓｔｅｆｎｔｏｎｉｎｆｃｃａａａｇｅａｉｎ，ｓｅｉｅｈａａｃｌｅｔｏｎａｗｉｅｅｓｓｎｏｅｗｏｋｓｉｐｅｎｒｄｕｅｈｕｃｉｎａｄｓｇｉａｅｏｄｔｇｒｇｔｏｉｎｆｐｃｆｓｔｅｉ
ＡｂｔａｔＤｔｇｒｇｔｎｉｔｅｆｏｔｉｅｏｃｎｑｅｓｒｃ：ａａａｇｅａｉｓｈｒｎｎｆｅｈｉｕ，ｍｏｅａｄｍｏｅａａｅｃｒｓａｃｅｓａｄｐｏｌｒｍｎｕｔｒｎａｅｏｌｔｒｎｒｃｄｍｉｅｅｒｈｒｎｅｐｅｆｏｉｄｓｒａｅｅｇｇｄｙ
未来发展进行了展望。关键词：无线传感器网络；据融合；能量；自组织数中图分类号：Ｐ９Ｔ３３文献标识码：Ａｄｉ０３６／．ｓ．０６２７．０１０．３ｏ：１．９９ｊｉｎ１０ — ５２１．２００ｓ４
能量和计算资源严重受限，据融合技术是减少网络能耗、数降低数据冲突、降低传输时延的重要方法。本文首先分析数据融合的重要性；次针对数据融合的功能分类阐述现有的数据融合方法，分析存在的问题；其并最后对数据融合技术的

无线传感器网络中多类型数据融合研究综述

信息的准确性并保持整个网络满足一定的通信连通度，需要使传感器节点分布达到一定的密度，有时甚至使多个节点的监测范围互相交叠，或者多个节点甚至多种不同性能的节点负责监测同一个事件或现象，这些节点的感知数据在所表述的物理类型属性高度相似甚至相同，而使多源数据在物理空间上从
ｄｉ１．９９ｊｉｎ１０ —６５２１．８０３ｏ：０３６／．ｓ．０１３９．０２０．０ｓ
Ｒｅｅｒｈｏｌｉｔｐａａｆｓｏｎｓｎｏｅｗｏｋｓａｃｆｍｕｔ—ｙｅｄｔｕｉｎｉｅｓｒｎｔｒｓ
ＡｂｔａｔＴｉｐｐｒｆｃｓｄｏｈｅｐｏｌｍｓｏｌ — ｐａａｆｓｏ．ｙａａｙｉｇｔｅｃｒｌｔｎ，ｔｘｌｒｄｔｅｃｒｓｒｃ：ｈｓａｅｕｅｎｔｅｎｗｒｂｅｆｍｕｔｔｅｄｔｕｉｎＢｎｌｚｎｈｏｒａｉｉｅｐｏｅｈｏ— ｏｉｙｅｏｒｌｔｎｆｌ — ｐａａｗｉｈｗｅｅａａｌｂｅｆｒｄｔｕｉｎ，ｒｐｓｄｔｅｃｎｅｔｏｌ－ｐｏｒｌｔｎ，ａｄｒｖｅｅｅａｉｓｏｔｔｅｄｔｈｃｒｖｉｌｏａａｆｓｏｐｏｏｅｈｏｃｐｆｍｕｔｔｅｃｒｅａｉｏｍｕｉｙａｉｙｏｎｅｉｗｄｔｅｃｒｅｔｉａｉｎｏａａｆｓｏｅｅｒｈｔａｓｂｓｄｏｏｒｌｔｎＩａｓａｅｔｅｇｎｒｌｒｃｓｆｅｅｒｈＯｌｌ－ｈｕｒｎｔｔｆｄｔｉｎｒｓａｃｈｔｓｕｏｕｗａａｅｎｃｒｅａｉ．ｔｌｏｇｖｈｅｅａｏｅｓｏｓａｃｉｍｕｔｏｐｒｉｔｐａａｆｓｏｙｅｄｔｉｎ，ａｄｔｅｅｉｗｄｒｌｔｄｌｅａｕｅｃｏｄｎｏｔｅｇｎｒｌｐｏｅｓＩａａｙｅｎｏａｅａｏｓｋｎｓｕｎｈｎｒｖｅｅｅａｅｉｒｔｒｓａｏｒｉｇｔｈｅｅａｒｃｓ．ｔｎｌｓｄａｄｃｍｐｒｄｖｒｕｉｄｔｉｏｃｎｌｇｅ．ａｔｉｐｉｔｄｏｔｔｅｄｆｃｌｎａｌｏｔｏｈｒｂｅ，ａｄｇｖｈｕｕｅｋｙｐｉｔｏｈｆｔｈｏｏｉｓＡｔｌｓｔｏｎｅｕｈｉｉｕｔａｄｓｌｐｒｆｔｅｐｏｌｍｓｎａｅｔｅｆｔｒｅｏｎｓｆｔｅｅｆｙｙｓｒｓａｃ．ｅｅｒｈ

无线传感器网络中的数据融合技术

无线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，无线传感器网络已经成为了众多领域中不可或缺的一部分。

从环境监测到工业控制，从医疗保健到智能家居，无线传感器网络凭借其能够实时感知和收集大量数据的能力，为我们的生活和工作带来了极大的便利。

然而，随着传感器节点数量的不断增加以及数据量的急剧增长，如何有效地处理和利用这些海量数据成为了一个亟待解决的问题。

数据融合技术的出现，为解决这一问题提供了有效的途径。

无线传感器网络通常由大量分布在监测区域内的传感器节点组成，这些节点通过无线通信方式相互连接，共同完成对目标区域的监测任务。

每个传感器节点都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，并将感知到的数据发送给其他节点或汇聚节点。

由于传感器节点的资源有限，包括能量、计算能力和存储空间等，因此在数据传输过程中需要尽可能地减少数据量，以延长网络的生命周期。

数据融合技术正是通过对多个传感器节点采集到的数据进行综合处理和分析，去除冗余和错误的数据，提取有用的信息，从而达到减少数据量、提高数据准确性和可靠性的目的。

数据融合技术可以在传感器网络的不同层次上实现，包括节点级、簇级和网络级。

在节点级数据融合中，传感器节点在本地对采集到的数据进行预处理，如数据压缩、滤波等，然后再将处理后的数据发送出去。

这种方式可以减少节点的通信开销，但由于节点的计算能力有限，处理效果可能不太理想。

簇级数据融合则是将传感器节点划分为若干个簇，每个簇内选举一个簇头节点，簇内节点将采集到的数据发送给簇头节点，由簇头节点进行融合处理后再发送给汇聚节点。

网络级数据融合则是在整个网络范围内对数据进行融合处理，这种方式需要较高的计算能力和通信开销，但能够获得更好的融合效果。

在数据融合过程中，常用的融合方法包括加权平均法、卡尔曼滤波法、贝叶斯估计法等。

加权平均法是一种简单有效的融合方法，它根据各个传感器节点的可靠性和重要性为其采集到的数据赋予不同的权重，然后进行加权平均得到融合结果。

无线传感器网络的数据聚合算法研究

无线传感器网络的数据聚合算法研究无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSN）是一种由大量分布在监测区域内的传感器节点组成的网络系统，用于实时收集和传输环境中的信息。

随着无线传感器网络的发展和应用范围的扩大，数据聚合算法作为无线传感器网络中的关键技术之一，也受到了广泛关注。

本文将重点研究无线传感器网络的数据聚合算法，探讨其原理、应用和未来发展方向。

一、数据聚合算法的概述数据聚合是指将无线传感器网络中多个节点收集的分散数据进行合并、编码和汇总，以减少网络中的数据冗余，降低能耗和通信负载。

数据聚合算法在无线传感器网络中起到了至关重要的作用，它能够在保证数据准确性的前提下，提高网络的整体效率和性能。

二、数据聚合算法的原理数据聚合算法的原理主要包括数据收集、数据融合和数据汇总三个阶段。

1. 数据收集阶段数据收集阶段是指无线传感器网络中的节点根据预先设定的采样间隔主动收集和感知环境中的各种数据。

在数据收集过程中，每个节点都会根据自身的传感器类型和采样任务，以一定的频率进行数据采集，并将采集到的数据存储在本地缓存中。

2. 数据融合阶段数据融合阶段是指无线传感器网络中的节点将其存储在本地缓存中的数据进行编码和融合。

在数据融合过程中，节点可以通过时空相关性检测、数据压缩和数据过滤等方式，对采集到的数据进行处理和优化，以降低数据冗余。

3. 数据汇总阶段数据汇总阶段是指无线传感器网络中的节点将经过编码和融合的数据通过无线通信方式传输到网络中的汇聚节点。

在数据汇总过程中，汇聚节点可以通过抽样、加权和剪枝等方式对接收到的数据进行进一步处理和筛选，以提高数据的准确性和可靠性。

三、数据聚合算法的应用数据聚合算法在无线传感器网络中有着广泛的应用。

以下是几个常见的应用场景：1. 环境监测无线传感器网络经常被应用于环境监测领域，例如气象监测、水质监测等。

数据聚合算法可以将多个节点采集到的同类型数据进行融合和汇总，从而得到更准确、可靠的环境监测结果。

无线传感器网络数据融合技术的研究

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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４６０１００
【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Ｄｓ —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
Ｍａａｉ，０２０８：２１．ｇｚｅ０，（１ｎ２４）１４０
【】ＣｌｒＤ，ｓｒｎＤＳｒａｔｖ０ｖｒｉｗｆＳｎｏ２ｕｌＥｔｉ，ｔｖｓａａＭ．ｅｖｅｏｅｓｒａ
杂度为ｌｇ。因此，秩滤波的总的时间复杂度低于（＋ｌｇ）ｏ２２ｏ２
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。

无线传感器网络测试系统数据融合研究

１引言
无线传感器网络（ｒｌｓＳｎｏｅＷｉｅｅｓｒＮｔ—ｗｒｓＷＳ）ｅｓｏｋ，Ｎ是由密集型、低成本、随机分布的节点组成，具有很强的自组织性和容错能力，不会因为某些节点在恶意攻击中损坏而导致整个系统崩溃，传感器网络非常适用于恶劣的战场环境使
摘要：根据无线传感器网络在军事领域中研究与应用，对无线传感器网络用于军事装备测试成为新的应用方向。针对无线传感器网络在军事装备测试系统中数据冗余大、关联性强、实时性要求高等问题，为提高传输率与数据精度，出了基于核提偏最小二乘法的无线传感器网络数据融合算法。利用核偏最小二乘法对数据进行回归建模并进行仿真，实现数据快速融合。仿真结果表明，方法的可行性和有效性。
关键词：无线传感器网络；数据融合；核偏最小二乘法；网络化测试
中图分类号：Ｐ９Ｔ３３文献标识码：Ａ
ＤａａＦｕｓｏｎＴｅｔｎｇＳｓｅｆＷｉｅｅｓＳｎｓｒＮｅｗｏｋｓｔｉｎｉｓｉｙｔｍｏｒｌｓｅｏｔｒ
据的传输量，还大大的提高数据的精确度。近年来针对ＷＳＮ
的数据融合算法有很多，文献［提出了使用基于哈尔小波４］
变换的数据融合算法在传感器节点内进行数据级融合；献文［］提出一种分簇融合的方法，５采用最大熵聚类法和蚁群算法实现分簇和节点访问顺序规划，簇内由移动代理以渐近在
大，迟时间较长，能满足网络化测试实时性的要求。而延不

无线传感器网络中的信息融合算法

关键词：无线传感器网络；信息融合；Ｄ．Ｓ证据理论；ＢＰ神经网络；卡尔曼滤波
ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＦｕｓｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍｉｎＷｉｒｅｌｅｓｓＳｅｎｓｏｒｓＮｅｔｗｏｒｋ
ＬＩＱｉａｎｇ，ＺＨＡＮＧＸｕ Байду номын сангаас Ｆａｎ，ＷＡＮＧＪｉａ，ＬＩＡＮＧＨａｏ－Ｃｏｎｇ
ｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋ’ ＳｓｕｒｖｉｖａｌｔｉｍｅｉｓｔｈｅｋｅｙｒｅｓｅａｒｃｈｐｒｏｂｌｅｍｉｎＷＳＮ．Ｉｔｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｔｈａｔｍｕｌｔｉ－ｓｅｎｓｏｒｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｆｕｓｉｏｎｉｓａｎｅｆｅｃｔｉｖｅｗａｙｔｏｒｅｄｕｃｅｔｈｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｄａｔａａｎｄｓａｖｅｔｈｅｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ．ＴｈｉｓｐａｐｅｒｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｔｈｒｅｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｆｕｓｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｉｎＷＳＮ，ｎｄａｓｕｍｍａｒｉｚｅｓｔｈｅｉｍｐｒｏｖｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓ．
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋ（ＷＳＮ）ｉｓｔｈｅｆｒｏｎｔｌｉｎｅｏｆｔｅｃｈｎｉｑｕｅ．Ｔｏｒｅｄｕｃｅｔｈｅｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎａｎｄｅｘｔｅｎｄ

无线传感器网络数据融合算法

无线传感器网络数据融合算法无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是一种由大量分布在监测区域内的无线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参数，并将采集到的数据进行处理和传输。

然而，由于资源受限以及节点之间的通信受限等问题，WSN中的数据往往存在着不可避免的噪声、丢包和不一致等问题，因此需要数据融合算法来对这些数据进行处理与融合，以提高数据的准确性和可靠性。

数据融合算法是将来自不同传感器节点的原始数据进行处理与融合，生成更可靠、准确和一致的信息的过程。

通过合理选择、分析和利用数据，数据融合算法可以剔除错误数据，降低不确定性，并提供更准确的监测结果。

对于无线传感器网络而言，数据融合算法可以帮助减少能源消耗、延长网络寿命、提高数据传输效率等。

一种常用的无线传感器网络数据融合算法是卡尔曼滤波算法。

卡尔曼滤波算法在多传感器的情况下，通过递归地估计系统状态和观测噪声协方差来实现数据融合。

该算法利用线性动力学系统的状态估计和观测数据的线性关系，通过最小均方误差准则对系统状态进行估计。

卡尔曼滤波算法的优点是能够充分利用各传感器的信息，融合后的结果比单一传感器产生的信息更准确。

除了卡尔曼滤波算法，还有其他一些常用的无线传感器网络数据融合算法。

例如，加权平均算法（Weighted Average）可以根据传感器的可靠性对数据进行加权平均，提高了数据融合结果的准确性。

最大值算法（Maximum）将多个传感器采集到的数据中的最大值作为融合结果，适合于对数据极值感兴趣的应用场景。

而最小值算法（Minimum）则是将多个传感器采集到的数据中的最小值作为融合结果，适用于对数据安全性要求较高的场景。

此外，还有一些高级的无线传感器网络数据融合算法，如粒子滤波算法、神经网络算法等。

这些算法可以更加精确地处理融合的数据，提高数据的可信度和精确度。

然而，这些算法往往需要更高的计算资源和较大的存储开销，因此在实际应用中需要根据具体需求进行选择。

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无线传感器网络中的数据融合算法研究
一、引言
随着物联网的发展和智能化的推进，无线传感器网络
（Wireless Sensor Networks, WSN）逐渐成为了一个重要的研究领域。

在无线传感器网络中，每一个节点都可以进行数据采集和传输，而数据融合算法则是将多个节点采集的数据进行整合，实现
更加准确的分析和预测。

因此，数据融合算法在无线传感器网络
中有着重要的应用价值和研究意义。

二、数据融合算法的基本概念
数据融合算法是指将来自多个传感器节点的数据进行整合，提
取有用信息并进行合理的处理，得出更加准确的结果的一种算法。

它是通过多个传感器节点之间的协同合作，对目标进行全面感知
和理解，提高系统的可靠性和有效性。

常见的数据融合算法有以下几种：
1.加权平均法：将不同传感器节点采集的数据简单地加权平均，得到综合结果；
2.模糊逻辑法：将多个传感器节点采集到的数据通过模糊逻辑
处理，得到模糊度较低的综合结果；
3.神经网络法：将多个传感器节点采集的数据作为神经网络的
输入，通过神经网络模型进行训练，得到更加准确的综合结果；
4.小波变换法：通过小波分析对多个传感器节点采集到的数据
进行处理，得到更加准确的综合结果。

三、数据融合算法在无线传感器网络中的应用
1.环境监测
无线传感器网络可以应用于环境监测领域，对大气、水质等多
个方面进行同时监测。

传感器节点采集到的数据需要进行数据融合，得到更加准确的结果。

例如，监测空气质量时，可以将不同
节点采集到的数据进行综合分析，以确定环境质量是否达到标准。

2.智能交通
无线传感器网络可以应用于智能交通领域中，进行路况监测、
车辆跟踪等。

多个传感器节点可以对车辆进行多角度的监测，采
集到的数据需要通过数据融合算法进行整合。

例如，在智能交通
信号管理系统中，可以对不同节点采集的车流量、车速等信息进
行融合，最终得到更加准确的信号控制策略。

3.智能建筑
无线传感器网络可以应用于智能建筑领域中，监测建筑物的温度、湿度、光照等多个参数。

利用多个传感器节点对建筑物环境
进行全方位监测，需要通过数据融合算法进行处理。

例如，在智
能楼宇的能耗管理中，可以根据不同节点采集的数据，进行优化
调整，实现更加精准的能耗管理。

四、数据融合算法存在的问题及改进方向
1.数据质量的差异性
不同传感器节点采集的数据可能具有不同的精度和准确性，需
要通过数据质量评估机制，将不同数据采集结果进行选择性融合。

2.能耗问题
数据融合算法需要进行数据的传输和处理，会增加节点能耗。

因此需要进行优化算法设计，减少节点能耗，提高节点的使用寿命。

3.安全性问题
无线传感器网络中涉及到的数据传输和处理都需要保证其安全性，需要进行加密和认证等安全机制的添加。

五、总结
数据融合算法是无线传感器网络中重要的研究方向。

通过对传
感器节点采集的数据进行整合分析，能够得到更为准确的结果，
提高系统的可靠性和有效性，具有重要的应用价值。

但同时，数据融合算法应用存在问题，因此需要继续进行深入研究和优化，从而推动无线传感器网络的进一步发展。