无线传感器网络簇内多传感器数据融合算法

发布时间：2018-04-29 03:38

  本文选题：无线传感器网络 + 数据融合　； 参考：《传感器与微系统》2014年01期

【摘要】：在无线传感器网络(WSNs)中,一般采用电池供电,节能是WSNs设计的研究重点。为了提高测量结果的准确度和降低网络的能耗,提出了一种两层模式数据融合方案。在传感器节点上用格林贝斯准则和顺序加权算法进行低层次数据融合,在簇头节点上用神经网络算法进行高层次数据融合。仿真实验结果表明:两层模式数据融合方案有效减少了网络中的数据传输量,提高了融合数据的精度,降低传感器节点的能耗。
[Abstract]:In Wireless Sensor Networks (WSNs), battery power supply and energy saving are the focus of WSNs design. In order to improve the accuracy of the measurement results and reduce the energy consumption of the network, a two-layer data fusion scheme is proposed. The low level data fusion is carried out by using the Greenbeth criterion and the sequential weighting algorithm on the sensor node, and the high level data fusion is carried out on the cluster head node by the neural network algorithm. The simulation results show that the two-layer data fusion scheme can effectively reduce the amount of data transmission in the network, improve the accuracy of the data fusion, and reduce the energy consumption of sensor nodes.
【作者单位】： 江西理工大学机电工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61163063,50764005)
【分类号】：TP212.91

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1818251