无线传感器网络中的数据融合研究
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。
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
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 ．．
传感器网络中基于LEACH的多级数据融合技术
对 于分层 分簇 型结构 的无线 传感 器 网络 ， 内数据 融合技 术 网 的实现 是基 于簇头 之 间的层次性 数据 的处 理 。 线传 感器 网络首 无 先 初始 化成 大量 的簇 ，再 在簇 头节 点之 间形 成反 向多 播融 合树 。 网络 底层 的 数据 源节 点感 测 到数 据后 将 数据 直接 发 送至 它 所在
（） ２ 已当 选 为簇 头 的 节 点 广播 消息 、 以便 周 围 节 点 知道 其
ＬＡ Ｈ Ｅ Ｃ 是 ＭＩ的Ｃ ａ ｄａ ａａ 等 人 为无 线 传 感 器 网络 设 Ｔ ｈｎ ｒｋ ｓｎ 计 的 低 功 耗 自适 应 分簇 路 由协 议 。 与一 般 的平 面多 跳 路 由协 议 和 静 态 簇 类 算 法 相 比 ，Ｅ Ｃ Ｌ Ａ Ｈ可 以 将 网 络 生 命 周 期 延 长 ｌ ％。Ｌ Ａ Ｈ定 义 了轮 （ ｕ ｄ 的概 念 ， ５ Ｅ Ｃ ｒ ｎ） ｏ 其执 行 过 程 是 周 期 的 ， 每 轮 循 环 分 为簇 的 建立 和稳 定 的数 据 通 信 阶段 。为 避 免 额 外 的 处 理 开 销 ， 定 工 作 状 态一 般 持 续 的 时 间 相 对较 长 。 稳 在初 始 化 簇 建 立 阶 段 ， 头 通 过 如下 机 制 产 生 。 个 节 点 生 成０ １ 簇 每 — 之 间 的 随 机 数 ， 某 节 点产 生 的 随机 数 大 于 阈值 Ｔ ｎ ， 该 节点 若 （ ）则 当 选 为 簇 头 。Ｔ ｎ 的计 算 方 法 如 下 无 线 通 信 技 术 、 型 制 造 技 术 ， 及 电 池 技 术 的 快 速 微 以 发 展 ， 小 的 传 感 器 已具 备 感 应 、 线 通 信 ， 及 信 息 处 理 能 微 无 以 力 无线 传 感 器 网络 有 广 阔 的应 用 前 景 ， 广泛 用 于军 事 、 能 环 境 、 疗 保 健 、 间探 索 及 各 种商 业 应 用 。 医 空 数据 融合 是无 线 传感 器 网络 中非 常重 要 的一 项技 术 ，也 是 目前 的一 个 研究 热 点 。该技 术 通过 一 定 的算法 将传 感 器 节点 采 集 的大 量原 始数 据 进行 各 种 网 内处 理 ， 去除 其 中 的冗余 信 息 ， 只 将 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 Ⅲ 本 文 基于分 层结 构传 感 器 网 。 络 的Ｌ Ａ Ｈ 议 ， 出一直 多级 数据 融 合技 术 ， 协议 能 保证 网 Ｅ Ｃ协 提 该 络数 据 传输 的 可靠 性 和有 效性 ， 省 了传感 器 节点 的能量 ， 长 节 延 了 网络 的生命 周 期 ， 通过 理论 分析 和仿 真结 果加 以 了验证 。 并
结构工程监测中无线传感网络的数据融合
� � � � � � 随着现代信息技术的发展， � � � � � � � � � � � � � � � � � 最初主要应用于 智能土 木结构 （I C ） 就 军事领域的传感器网络逐渐应用到环境、 健康、 家 庭和其他商业领域。在空间探索和灾难拯救等特 殊的领域， 传感器网络也有其得天独厚的技术优 势。同样， 应用无线传感器网络来实现智能土木
图2 网内数据融合体系结构
源、 分布式无线传感器网络环境下实现聚集函数 合和存储， 是介于本地存储和外部存储的一种方 � � � � 的方法， 研制了图 3 所示的感知数据库系统 式， 在查询延迟、 能耗和存储空间等多项指标中进 。 行折中。
网内数据融合技术
构造数据融合树 网内数据融合的提出是建立在数据为中心的 路由基础之上， 数据在转发的路途中， 中间节点根 据数据报内容的相关度执行融合。根据传送数据 的路径构建一棵反向组播树， 即数据融合树， 使来 自不同传感器节点的数据在传输到基站的途中得 到及时的且最大限度的融合， 达到数据传输数量 和容量的最 小化， 从而节 约能量。文 献 ［4， 5］ 都 � � � � � � 图3 假设中间节点能够对多个输入数据报融合为单个 输出数据报。给定传感器群、 基站， 以及各个传感 器的定位和能量情况， 寻找数据聚集方案实现传 ［6 ］ 感器在最大生命周期内对输入数据报融合 ， 即 生命周期最大化的数据融合问题。 数据融合体系结构 如图 2 所示， 每个网络节点的网内数据融合 体系结构的主要运行部件是数据融合模块。它起 到执行资源监测和路由的作用， 协助定位模块使 用评估函数。定位模块是用于确定融合函数定位 的模块。融合模块运行融合、 执行应用， 确定 网络的动态状态和应用行为。另根据定位模块的 接口就可以确定从融合 函数到传感器节点的 映射， 每个网络节点中运行时间就由这两个组件 支持。 库技术的应用 美国加州大学伯克力分校用 了传感器网络上的 聚集函 库技术实现 ， 提出了在低能
RFID与无线传感器网络的融合技术研究
１Ｐ ： 传 感 器 网络 体 系结 构 ｄ Ｉ Ｄ
目前 ， 关 Ｒ Ｉ 有 Ｆ Ｄ和 无 线传 感 器 网络 的 研究 是 以
一
线计 算 和通 信设 备 广 泛地 无 缝地 融 人 日常生 活 ［ 。因 此 可 以想 象 在 不 久 的 将 来 很 多 设 备 将 会 以数 量 级 倍
线通讯技术 、 传感器技术 、 移动计算技 术和嵌 人式信 以及 可 同 时 识 别 多个 标 签 等 诸 多 优 点 。但 ＲｎＤ抗 息处理技术 的发展而新兴 的一个研究课题 。所谓传 干 扰 性 较 差 ， 而且 有效 距 离一 般 小 于 １ｍ， 对 它 的 ０ 这 感器网络 ，可以定义为部署在监控 区域 内的大量传 感 器 节 点 所组 成 的无 线 网络 ，该 网络 能够 协 作 地 实 时监 测 、采 集 和处 理 节 点 分 布 区域 内 的各 种 环 境 或 监 测 对 象 的信 息 ，并 将 处 理 后 的 数 据 传 送 到 网络 中
的特定位 置Ｉ Ｓ ］ 。传感器网络可应用 于布线 和电源供 险 区域 远 程 控 制 等许 多领 域 都 会 有重 要 的科 研 价 值 给 困难 的 区 域 、 员 不 能 到 达 的 区 域 （ 受 到 污 染 、 和实用价值 ， 人 如 因此具有十分广阔的应用前景。
环 境 不 能 被 破 坏 或敌 对 区域 ） 一 些 临 时场 合 （ 发 和 如 生 自然 灾 害 时 ， 固定 通 信 网 络被 破 坏 ） ［。 等 ４ ］
广 东技术 师范学 院学 报 （ 自然 科学 ）
２０ ０ ９年 第 ４期
Ｊ ｕ ａ ｆＧｕ ｎ ｄ ｎ ｏｙｅ ｈ ｉ ｒ ｌＵｎｖ ｒｉ ｏ ｒ ｌｏ ａ ｇ ｏ ｇＰ ｌｔｃ ｎ ｃＮｏｍａ ｉｅ ｓｔ ｎ ｙ Ｎｏ４，０ ９ ． ２０
无线传感器网络中基于数据融合的覆盖控制算法
和连通基础上 ， 通过整 网的三角融合 网格划分调度
和通信干扰。文献［ ］ ３ 利用路径损耗对数正态阴影 模 型 ， 出一种更 接 近 真 实感 知特 性 的概 率 感 知模 提
型 ， 扩展 了经 典 的 周 界 覆 盖算 法 。文 献 ［ 采 用 并 ４］ 指数衰 减感 知模 型 ， 出 了一 种 基 于 连 通 支 配集 的 提 覆盖控 制算 法 Ｃ Ａ Ｓ并 证 明覆 盖 为 中心 的工 作节 ＣＮ ，
２ １ 年 ６月 ０１
西 北 工 业 大 学 学 报
Ｊ ｕ ａ ｆＮ ｒｈ ｅ ｔｒ ｏｙｅ ｈ ｉａ ｎｖ ｒｉ ｏ ｒ ｌｏ ｏｔｗ ｓｅ Ｐ ｌｔｃ ｎｃ ｌＵ ｉｅｓｔ ｎ ｎ ｙ
Ｊｎ ２ １ ｕｅ ０１
Ｖ １ ２ Ｎ ． ｏ． ９ ｏ ３
第２ ９卷第 ３期
无 线传 感器 网络 中基 于数 据 融 合 的 覆 盖控 制算 法
关 键 词 ： 感 器 网络 ， 传 覆盖 控 制 ， 据 融合 数
中图分类 号 ：Ｎ １．４ Ｔ ９５０
文 献标 识码 ： Ａ
文章 编号 ：００２ ５ （０ １ ０ －３４０ １０ －７８ ２ １ ）３０ ７ －６ － 的节点 簇定 义为 虚拟 节点 ， 过 Ｇｅｄ— Ｃ启发 式 通 ｒｅｙＭＳ 算 法对 虚 拟 节 点 进 行 调 度 来 达 到 监 控 区域 完 全 覆 盖， 但该 算法 是集 中式 算 法 ， 适用 于大 规模 网络 。 不 本 文提 出了一种 基 于数据 融合 的覆 盖控 制算法
收 稿 日期 ：０ ００ －７ ２ １ － ０ ６
１ 问题 描 述
１ １ 相关 定义 ．
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无线传感器网络中的数据融合研究
一、引言
无线传感器网络（WSN）是一种分布式的、自组织的、由大量节点组成的网络系统，每个节点都配有传感器和处理器。
WSN常用于监测、控制和数据采集任务，在汽车、环境监测、医疗等领域有广泛应用，WSN的应用场景非常复杂多变，数据融合技术可以提升其数据处理效率和准确性。
本文将详细探讨无线传感器网络中的数据融合研究。
二、无线传感器网络的数据融合技术发展概述
数据融合技术是WSN领域关注的热点之一。
随着WSN的发展和应用，其涉及的传感器规模和节能问题日益突出。
大规模的传感器节点、多跳转发的通信结构、分散在广泛范围内的数据和强化的实时需求，引起了对WSN数据管理的重视。
数据融合技术通过将多个传感器采集的信息合并，消除冗余和不一致的信息，提高数据的可靠性和精度，降低传输成本和能量消耗，使得WSN能够更高效的协同工作。
三、无线传感器网络中的数据融合方法
1. 基于传感器的数据融合
基于传感器的数据融合指通过在传感器节点上实现数据整合和计算来减少传输，这种方法省去了中央节点对数据进行处理和合
并的步骤，极大提高了系统性能。
但是，基于传感器的数据融合
面临需要比较高的处理能力和计算成本的问题。
2. 基于区域的数据融合
基于区域的数据融合是指在无线传感器网络的节点中将数据分
成几个区域，每个区域的信息进行融合，通过将相邻节点的数据
分别处理并合并为一个新的数据，实现对传感器网络中数据的处
理和传输，大大减少了数据传输和处理的需求，从而达到减少能
耗和提高传感器网络效率的目的。
3. 基于模型的数据融合
基于模型的数据融合指将传感器网络中的数据传输到中央节点，中央节点通过建立模型对数据进行处理和融合，最后将处理的数
据传输回传感器网络中。
此方法对传感器节点最小化了计算压力
和能耗，但因为需要中央节点进行数据处理，因此其所需时间和
精度比基于传感器的数据融合方法更高。
四、数据融合在无线传感器网络中的应用
与其他传统的监测系统相比，WSN 的特点是节点数量巨大、
布线简单、性价比优势明显，它可适用于不同的环境监测领域。
目前WSN的应用领域较为广泛，如智能家居、环境监测、物流管理等。
以智能家居领域为例，无线传感器网络可实现家庭环境的
自动控制和监测，通过WSN的人体感应与红外传感数据的融合，自动检测人是否在室内进行自动控制，从而达到智慧生活的目的。
五、数据融合在无线传感器网络中的挑战与展望
WSN是一种生态系统，节点数量越多，网络的稳定性和能耗
问题就越突出。
因此，将传感器数据设套的解决方案的研究变得
尤其重要，以实现WSN的更好应用。
需要针对性地开发新的数据融合算法和协议，设计高效能、低时间延迟的传感器节点，使WSN更好地应用于各个领域，并取得更优越的性能。
未来，随着
数据存储在传感器节点上、数据空间性质变化等大量挑战，数据
融合技术将面临更复杂、多样化的应用场景。
六、结论
数据融合技术是WSN领域的关键技术之一，可以提高WSN的应用效率和准确性。
本文介绍了无线传感器网络中的数据融合技
术发展概述，基于传感器的数据融合、基于区域的数据融合和基
于模型的数据融合方法，数据的应用场景，挑战与展望。
随着无
线传感器网络的发展，数据融合技术将成为WSN应用技术的重要一环，未来可期。