无线传感器网络中数据融合技术研究

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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。

无线传感器网络中的数据融合应用研究

第２卷第６期５
Ｖ０．５ＮＯ．１２６
萍乡高等专科学校学报
ＪｕｎｌｆＰｎｘａｇＣｏｌｇｏｒａｉｇｉｎｌｅｏｅ
２０年１月０８２
Ｄｅ．２８ｃ００
无线传感器网络中的数据融合应用研究
ａｇｒｇａｉｎｒｔｎｇＶＳｐｉｏｐｉｔｒｕｔｎｇ）ｇｅｔｏｏｕｉｏｎｔｔｏｎｏｉ
收稿日期：０８Ｏｌ２０ —１ — ５作者简介：张龙滨（９１）男，１８一，江西萍乡人，读硕士，师，在讲主要从事电子信息工程方面的研究。
记为Ｄ。网络图Ｇ＝（Ｅ包含所有的节点Ｖ和可以Ｖ，）直接相互通信的节点间的边缘（ｄｅ）ｅｇｓＥ。假设在数据融合树上的任何节点间的传输数量只有一个，数据
Ｒ内（通信半径）和任何其他节点相互通信。据源的数位置取决于下面的模式：
～
２１数据融合的定义．１场景分析）现在来看一个场景，假设它包括一个单独的数据接收端来接收多数据源采集的信息。面从使用数据下融合的路由机制（以数据为中心）不使用数据融合和
图１数据融合路由与端到端路由（ａａｄｔ
数据既不是完全不同（有冗余）不是完全相同（没也全
部冗余）。２数据融合）
个传感器节点来形成一个传感器网络，这些节点中的

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

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无线传感器网络中数据融合技术研究
无线传感器网络被广泛应用于环境监测、智能交通、智能家居等领域。

但由于传感器节点数量多、能耗限制和无线信道受限等因素，导致数据传输成为无线传感器网络中的一个难点。

为了提高数据传输效率，数据融合技术应运而生。

本文将从数据融合技术的发展历程、算法分类、优化策略以及未来研究方向等四个方面来探讨无线传感器网络中的数据融合技术研究。

一、数据融合技术的发展历程
数据融合技术是将传感器节点采集到的原始数据进行合并、处理和分析，以获取更加准确、可靠和高效的信息。

从20世纪90年代开始，数据融合技术开始应用于无线传感器网络中，并不断发展壮大。

早期的数据融合技术主要是简单的平均值计算或加权平均值计算，但这种方法存在一些问题，比如数据精度低、节点能耗过高等。

随着无线传感器网络的发展和算法技术的进步，复杂的数据融合算法也应运而生。

二、数据融合技术的算法分类
数据融合技术的算法分类很多，如平均值算法、加权平均值算法、卡尔曼滤波技术、小波变换技术、模糊集技术等。

1.平均值算法
平均值算法是一种简单的数据融合算法，该算法主要是利用所有节点采集到的原始数据的平均值得出最终的数据结果。

平均值算法的缺点是没有考虑分布和数据的质量问题，这会导致数据处理后的结果精度不高。

2.加权平均值算法
相对于平均值算法，加权平均值算法更加灵活，能够在对分布和数据质量进行考虑的前提下，通过设当前加权系数的方法来保证算法的准确性。

3.卡尔曼滤波技术
卡尔曼滤波技术是一种最常见的数据融合算法之一，广泛应用于无线传感器网
络中。

该算法主要是基于贝叶斯滤波理论，利用观测值和系统模型来预测未来状态，并将预测值与实测值结合起来，得到滤波结果。

4.小波变换技术
小波变换技术是一种非线性的数据处理方法，主要目的是在时域和频域同时对
信号进行处理，能够提高信号的稀疏性和减少信号噪声，从而达到数据融合的目的。

5.模糊集技术
模糊集技术主要是通过模糊推理的方式来对数据进行融合，能够有效解决传感
器节点中的概率或逻辑不确定性。

三、数据融合技术的优化策略
优化策略是如何很好的实现数据融合目的的重要问题，它主要包括传感器节点
优化、数据压缩优化和传输策略优化。

1.传感器节点优化
通过对传感器节点的能耗、精度和处理器速度等能力进行优化，能够有效地提
高传感器节点的通信质量和稳定性，从而达到融合更多的数据信息的目标。

2.数据压缩优化
大多数无线传感器网络需要传输海量数据，但由于节点能源和信道带宽限制，
一些数据需要压缩处理。

因此，需要利用各种数据压缩算法和元数据的特征以实现数据的压缩。

3.传输策略优化
传输策略优化主要是通过选择合适的传输路径和传输机制来完成数据传输。

这样能够减少网络中拥塞的情况，降低网络传输的能耗和延迟。

四、未来研究方向
虽然数据融合技术在无线传感器网络中有着广泛的应用，但仍存在一些问题需要研究解决。

未来，我们可以从以下几个方面来研究和探索无线传感器网络中的数据融合技术的研究趋势。

1.分布式网络数据融合技术
分布式数据融合技术是在分布式网络中进行数据融合的过程。

因此，将研究如何设计和优化分布式节点之间的协同处理机制，克服数据传输中的信道噪声和能量限制，从而达到提高网络传输效率和稳定性的目标。

2.深度学习融合技术
深度学习算法在计算机领域得到了广泛应用，也可以应用于无线传感器网络中的数据融合。

深度学习算法可以有效地提高数据精度和数据处理能力，在环境监测和智能家居等方面也有广泛的应用。

3.可信度和安全性问题
无线传感器节点面对众多威胁因素，如薄弱的功能安全性、信息安全性、攻击与防御等。

因此，需要开展的研究中涉及节点身份认证、数据源信任、协议安全等方面，来保证网络安全。

综上所述，无线传感器网络中的数据融合技术是一个非常有研究价值和发展前途的领域。

本文从数据融合技术的发展历程、算法分类、优化策略以及未来研究方向等四个方面来探讨无线传感器网络中的数据融合技术研究。

无线传感器网络研究还有很多需要探索的问题，需要我们不断探索和努力！。