无线传感器网络中的数据融合方法
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。
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
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。
无线传感器网络中的多传感器融合方法
无线传感器网络中的多传感器融合方法随着科技的不断发展，无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSN）在各个领域中得到了广泛的应用。
无线传感器网络由大量的分布式传感器节点组成，这些节点可以感知环境中的各种参数，并将数据传输给中心节点。
然而，单一传感器节点的数据往往不足以满足对环境的全面监测和分析需求，因此多传感器融合方法应运而生。
多传感器融合是指将多个传感器节点的数据进行集成和处理，以提高数据的准确性和可靠性。
在无线传感器网络中，多传感器融合方法可以分为两个主要方面：数据融合和任务融合。
数据融合是指将来自不同传感器节点的数据进行合并和处理，以获得更准确和完整的信息。
常见的数据融合方法包括加权平均、卡尔曼滤波和粒子滤波等。
加权平均方法通过对不同传感器节点的数据进行加权求和，以降低噪声和误差的影响，得到更可靠的结果。
卡尔曼滤波是一种递归滤波方法，能够通过对历史数据和测量数据的加权处理，估计出系统状态的最优估计值。
粒子滤波则是一种基于随机采样的滤波方法，通过对系统状态进行随机采样，并根据测量数据的概率分布进行权重更新，得到最终的状态估计。
任务融合是指将多个传感器节点的任务进行集成和协调，以提高系统的整体性能和效率。
在无线传感器网络中，任务融合方法可以分为分布式任务融合和集中式任务融合。
分布式任务融合是指将任务分解为多个子任务，并由不同的传感器节点分别执行，最后将各个子任务的结果进行合并。
这种方法能够充分利用传感器节点的分布式计算和通信能力，提高系统的并行性和鲁棒性。
集中式任务融合则是将所有的传感器节点的数据发送给中心节点进行处理，中心节点负责整合和分析所有的数据，得到最终的结果。
这种方法能够充分利用中心节点的计算和存储能力，提高系统的整体性能和可扩展性。
除了数据融合和任务融合，还有一些其他的多传感器融合方法，如时空融合、能量融合和信息融合等。
时空融合是指将来自不同时间和空间的传感器数据进行集成和处理，以获得更全面和准确的信息。
无线传感器网络中的数据融合与决策
无线传感器网络中的数据融合与决策引言随着无线传感器网络技术的发展与普及，大量的传感器节点被部署在各种环境中，收集大量的环境数据。
然而，这些海量的原始数据无法直接应用于实际应用场景中，需要进行数据融合与决策处理，以提取有用信息并实现智能决策。
本文将重点探讨无线传感器网络中的数据融合与决策的技术与方法。
第一章数据融合技术1.1 数据融合概述数据融合是指将多源、多维的原始数据融合在一起，形成一个更完整、更准确的全局视图。
在无线传感器网络中，由于节点数量较多、环境复杂多变，数据融合技术起到了至关重要的作用。
1.2 数据预处理数据预处理是数据融合的第一步，它包括数据清洗、数据去噪、数据对齐等操作，旨在提高数据质量和准确性。
常用的方法包括滤波、插值和异常检测等。
1.3 数据压缩由于无线传感器网络中数据传输的带宽和能耗限制，需要对原始数据进行压缩，减少数据传输量。
数据压缩技术包括基于采样的压缩、基于模型的压缩和基于字典的压缩等。
1.4 数据聚合数据聚合是指将相邻节点的数据进行合并，减少冗余信息，以降低网络负载和能耗。
常用的数据聚合方法包括平均聚合、最大聚合和最小聚合等。
1.5 数据处理与分析数据处理与分析包括数据插值、数据建模、数据挖掘等技术。
通过对融合后的数据进行处理与分析，可以提取出有用的信息，并为后续的决策提供支持。
第二章决策技术2.1 决策模型决策模型是指对实际问题进行抽象和建模，以便进行决策和预测。
常用的决策模型包括概率模型、规则模型和优化模型等。
在无线传感器网络中，需要根据具体的应用场景选择合适的决策模型。
2.2 决策算法决策算法是指基于决策模型的具体计算方法，用于根据输入的数据和条件进行决策。
常用的决策算法包括贝叶斯分类、支持向量机和决策树等。
根据实际需求，可以选择合适的算法进行决策处理。
2.3 决策评估与优化决策评估与优化是指对决策结果进行评估与优化，以提高决策的准确性和效果。
常用的评估指标包括准确率、召回率和F1值等。
无线传感器网络中的数据融合方法
无线传感器网络中的数据融合方法无线传感器网络（WSN）是一种由许多互相连接的传感器节点组成的网络。
这些传感器节点能够感知和采集环境中的各种数据，并通过网络相互通信。
然而，由于传感器节点资源有限、环境复杂多变、通信信道不稳定等问题，传感器网络中的数据可能存在噪声、不一致和冲突等情况。
为了确保传感器网络中的数据的准确性和可靠性，数据融合方法应运而生。
一、数据融合概述数据融合是指将来自多个传感器节点的数据进行整合、合并、推理和解释的过程。
其目的是通过统计、数学和模型等技术手段，对原始数据进行优化、提炼，从而得到更准确、全面和一致的信息。
数据融合可以分为分级融合和联合融合两种方式。
二、分级融合方法分级融合是指将传感器节点分为不同的层级，每个层级上的传感器节点通过协作与通信，将原始数据融合成高级别数据，再传输给上一层级节点进行进一步融合。
该方法具有减少通信开销、降低计算复杂度等优点。
常见的分级融合方法有层次感知模型（Hierarchical Fusion Model）、分层融合模型（Layered Fusion Model）等。
三、联合融合方法联合融合是指将传感器节点间的数据进行直接融合，得到最终的融合结果。
该方法相比分级融合更加灵活高效，但也更加复杂。
常见的联合融合方法有加权平均法（Weighted Average Method）、模型融合法（Model Fusion Method）等。
四、数据预处理在进行数据融合之前，需要对传感器节点采集到的原始数据进行预处理。
数据预处理的目的是消除噪声、降低不确定性，并提高数据的准确性。
常见的数据预处理方法包括滤波、插值、异常检测和数据校正等。
五、融合算法融合算法属于数据融合的核心部分，其目的是通过运算、分析和推理等手段，将预处理后的数据进行合理的融合运算，得到最终的融合结果。
常见的融合算法包括加权平均算法、最大值算法、最小值算法、Kalman滤波算法等。
六、融合冲突解决在数据融合过程中，由于传感器节点之间可能存在差异或冲突，可能会导致融合结果不一致的情况。
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数据融合的研究现状
2、基于层次的路由 、
LEACH与 TEEN都是基于层次的路由 ， 它们使用分簇的方 与 都是基于层次的路由， 都是基于层次的路由 法体现数据融合。每个簇首在收到本簇成员的数据后进行融合处 法体现数据融合。 理 ， 并将结果发给Sink节点。 LEACH算法仅强调数据融合， 但 并将结果发给 节点。 算法仅强调数据融合， 节点 算法仅强调数据融合 并没有涉及具体的融合方法。LEEN是LEACH的一种改进，应用 并没有涉及具体的融合方法。 是 的一种改进， 的一种改进 于监测事件的反应网络。TEEN和DD一样通过缓存机制抑制不需 于监测事件的反应网络。 和 一样通过缓存机制抑制不需 要转发的数据，但它利用阀值的设置，增加了灵活性。 要转发的数据，但它利用阀值的设置，增加了灵活性。
基于查询 的路由 基于层次 的路由
基于事件 的路由 基于层次 的路由
数据漏斗
神经 网络 卡尔曼 滤波 概率 模型
基于预测的 数据融合
AIDA
数据融合的 安全机制
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数据融合的研究现状
数据融合是将多份数据或信息进行处理， 数据融合是将多份数据或信息进行处理，组合出 是将多份数据或信息进行处理 更有效、更符合用户需求的数据的过程。 更有效、更符合用户需求的数据的过程。 优点： 优点：数据融合技术能够有效克服无线传感器网 络中能量约束，去处冗余信息，减少网络中的数 络中能量约束，去处冗余信息， 据传输量，从而节省 节点能量， 据传输量，从而节省WSNs节点能量，延长 节点能量 延长WSNs 的生命期 。 缺点：增加网络的时延、 缺点：增加网络的时延、降低网络的鲁棒性
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未来的研究重点和热点问题
4、数据融合算法的安全机制 、
无线传感器分布范围广，处于无人监管状态， 无线传感器分布范围广，处于无人监管状态，容易受到 各种类型的攻击，这些攻击常会导致节点被捕获和窃听， 各种类型的攻击 ， 这些攻击常会导致节点被捕获和窃听 ， 继而会造成泄漏网络信息。此外， 继而会造成泄漏网络信息 。 此外 ， 为了提高系统的能量效 传感器网络经常在网内进行数据融合， 率 ， 传感器网络经常在网内进行数据融合 ， 而且被捕获的 节点能发送伪造的数据已改变整个融合结果， 节点能发送伪造的数据已改变整个融合结果 ， 这样就为融 合结果引入了不确定性。因此， 合结果引入了不确定性 。 因此 ， 为了解决融合过程中节点 被捕获的攻击以及保障数据融合的准确， 被捕获的攻击以及保障数据融合的准确 ， 有必要对有关的 数据融合算法安全机制进行研究。 数据融合算法安全机制进行研究。
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研究背景
国内的许多研究所、 国内的许多研究所、高校也从事相关研究工作 国家自然科学基金委资助大量有关这方面的研究课 年资助的课题多达32项 题（2003－至今）， 2007年资助的课题多达 项， －至今）， 年资助的课题多达 研究内容广泛
WSNs的理论、通讯协议、组网技术、路由算法、空 的理论、通讯协议、组网技术、路由算法、 的理论 间数据挖掘、节点定位、功率控制机制、网络测量、 间数据挖掘、节点定位、功率控制机制、网络测量、中 间件到应用研究，如列车运行安全、钨矿环境监测、 间件到应用研究，如列车运行安全、钨矿环境监测、重 型非公路用车监测、 型非公路用车监测、冶金工业监测等
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数据融合的研究现状
其他方法的研究
数据融合模式 基于预测的时域数据融合方法 数据融合中的安全问题 数据融合的体系结构问题
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未来的研究重点和热点问题
1、有效数据融合的保障机制 、
数据的准确性是数据融合的重要问题。由于， 数据的准确性是数据融合的重要问题。由于，无线传 感器的节点分布广泛、网络拓扑结构动态多变， 感器的节点分布广泛、网络拓扑结构动态多变，而且处于 长期无监控状态，容易造成节点故障或数据传输错误， 长期无监控状态，容易造成节点故障或数据传输错误，从 而将会导致错误数据出现在数据融合的过程中， 而将会导致错误数据出现在数据融合的过程中，这些问题 的出现都给数据融合带来新的困难。因此， 的出现都给数据融合带来新的困难。因此，如何剔除错误 数据，保障有效数据进行融合，提高数据融合的准确性， 数据，保障有效数据进行融合，提高数据融合的准确性， 就成为数据融合的一个关键性问题。
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数据融合的研究现状
基于分布式数据库的聚集操作方法
分布式数据库被用于传感器网络的应用层， 分布式数据库被用于传感器网络的应用层，完成数据收 网络的应用层 集。用户使用描述性的语言向网络发送查询请求，查询请 用户使用描述性的语言向网络发送查询请求， 求在网络中以分布式的方式进行处理。 求在网络中以分布式的方式进行处理。通过让每个节点都 理解数据请求， 理解数据请求，中间节点可以对收集到的数据和自己的数 据进行本地运算，并只传送查询或运算结果。 据进行本地运算，并只传送查询或运算结果。处理查询请 求以及返回查询结果的过程实质上就是进行数据融合的过 在这类算法中,典型的方法包括TAG 、TiNA等。 典型的方法包括 程。在这类算法中 典型的方法包括 等
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数据融合的研究现状
3、基于链的路由 、
PEGASIS是对 是对LEACH算法的融合方式进行改进 。 该算法 算法的融合方式进行改进。 是对 算法的融合方式进行改进 在收集数据前，将网络中的所有节点链接成为一条单链，然后随 在收集数据前，将网络中的所有节点链接成为一条单链， 即选择一个节点作为首领，它向链的两端发出收集数据的请求， 即选择一个节点作为首领，它向链的两端发出收集数据的请求， 数据从单链的两端向首领流动。中间节点在传递数据前要执行数 数据从单链的两端向首领流动。 据融合操作，最终由数据节点将结果传送给Sink节点。 据融合操作，最终由数据节点将结果传送给 节点。 节点 优点：在于每个节点发送数据的距离几乎是最短的， 优点：在于每个节点发送数据的距离几乎是最短的，而且最 终只有一个节点进行远距离数据传输， 终只有一个节点进行远距离数据传输， 比 LEACH算法更节省能 算法更节省能 缺点是平均延迟较大且鲁棒性较差。 量，缺点是平均延迟较大且鲁棒性较差。
无线传感器网络中的数据融合方法
报告人： 许
2008年10月21日
亮
报告内容：
一、研究背景 二、数据融合的研究现状 三、未来研究的重点和热点问题
2
研究背景
随着低功耗无线通信的发展，微传感器、 随着低功耗无线通信的发展，微传感器、微处理器 等硬件的小型化，分布式信息处理技术的进步， 等硬件的小型化，分布式信息处理技术的进步，普 适计算和Ad Hoc 网络的大量研究，无线传感器网 网络的大量研究， 适计算和 络(Wireless Sensor Networks , WSNs) 成为了一种 新兴技术，引起了人们的广泛关注。 新兴技术，引起了人们的广泛关注。而在基础理论 和工程应用方面都有大量挑战性课题。 和工程应用方面都有大量挑战性课题。 无线传感器的应用前景十分广阔， 无线传感器的应用前景十分广阔，能够广泛应用于 军事、环境监测、医疗健康、 军事、环境监测、医疗健康、交通管理以及商业应 用等领域。 用模型驱动
无线传感器网络是以数据为中心的。 无线传感器网络是以数据为中心的。传感器节点采集的 数据在空间及时间上往往具有一定的规律，能够用某种模型进 数据在空间及时间上往往具有一定的规律， 行描述。无线传感器网络中的一些研究工作集中在基于某种模 行描述。 型进行数据融合。典型的模型包括神经网络、 型进行数据融合。典型的模型包括神经网络、卡尔曼滤波及概 率模型等。 率模型等。
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数据融合的研究现状
网络层的数据融合
为了节省传输的能量， 为了节省传输的能量，在网络层中开发与路由相结合 的数据融合技术。 的数据融合技术。
1、基于查询的路由 、
定向扩散（ 定向扩散（Directed Diffusion，DD）路由中的数据融 ， ） 合包括路径建立阶段的任务融合和数据发送阶段的数据融 这两种融合都是通过缓存机制得以实现。 的数据融 合，这两种融合都是通过缓存机制得以实现。DD的数据融 合采用的是“抑制副本”的方法， 合采用的是“抑制副本”的方法，即对转发过的数据进行 缓存，发现重复的数据将不予转发。 缓存，发现重复的数据将不予转发。
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数据融合的研究现状
数据包合并
数据包合并是无线传感器网络中一种有效的数据融合算法。 数据包合并是无线传感器网络中一种有效的数据融合算法。 数据包合并的主要思想是当某个节点收到多个子节点发来的 数据包时，将它们合并成一个大的数据包， 数据包时，将它们合并成一个大的数据包，然后将合并后的数 据包发送到父节点。在无线传感器网络中，数据字段相对较短， 据包发送到父节点。在无线传感器网络中，数据字段相对较短， 而控制字段相对较长。数据包合并能够有效地降低包头的开销。 而控制字段相对较长。数据包合并能够有效地降低包头的开销。 在无线传感器网络中， 在无线传感器网络中，典型的数据包合并算法包括数据漏斗以 及 AIDA（ Application Independent Data Aggregation） 等 。 （ ）
4
数据融合的研究现状
数据融合（ 数据融合（Data Aggregation）是WSNs的重要研 ） 的重要研 究领域 数据融合的作用
节省能量 提高数据收集效率 增强数据准确性 获取综合性信息
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数据融合的研究现状
数据融合方法
基于分布式数据库 的聚集操作方法
网络层的 数据融合
数据包合并
模型驱动
其他
TAG TiNA
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数据融合的研究现状
4、基于事件的路由 、
无线传感器网络节点通常有三种状态：发送、 无线传感器网络节点通常有三种状态：发送、接受和休眠 状态。在实际应用时，传感器网络的节点分布范围很广， 状态。在实际应用时，传感器网络的节点分布范围很广，被监 测的事件不定时出现在某些区域， 测的事件不定时出现在某些区域，这些区域的传感器节点被激 活退出休眠状态，进入触发状态。此时， 活退出休眠状态，进入触发状态。此时，可以用恰当的数据融 合算法在事件发生区域内快速有效的进行处理，将处理后的结 合算法在事件发生区域内快速有效的进行处理， 果按照一定的路由传递给汇聚节点。例如， 果按照一定的路由传递给汇聚节点。例如，基于事件驱动的中 心点融合算法。 心点融合算法。