基于异常数据驱动的WSN簇内数据融合方法

发布时间：2018-06-17 01:08

  本文选题：无线传感器网络 + 异常数据驱动　； 参考：《传感技术学报》2017年02期

【摘要】：引入数据驱动的思想,提出了一种基于异常数据驱动的簇内数据融合方法。在节点数据采集过程中,仅当异常数据发生时才发送给簇头,减少了监测网络的数据传输量。在簇头数据融合过程中,建立了各传感器之间的相互支持度矩阵,支持度值较低的监测数据将被剔除,支持度值较高的监测数据进行最优加权融合,从而保证了融合结果的准确性和有效性。仿真实验结果表明,与算术平均值法及自适应加权融合法相比,本文方法能有效去除冗余信息,在融合精度、能量消耗方面具有明显的优势。
[Abstract]:By introducing the idea of data-driven, a method of data fusion in clusters based on anomaly data-driven is proposed. In the process of node data acquisition, only the abnormal data is sent to the cluster head, which reduces the amount of data transmission in the monitoring network. In the process of cluster head data fusion, the mutual support matrix of each sensor is established. The monitoring data with low support value will be eliminated, and the monitoring data with high support degree will be optimized weighted fusion. Thus, the accuracy and validity of the fusion results are guaranteed. The simulation results show that compared with the arithmetic average method and the adaptive weighted fusion method, this method can effectively remove redundant information, and has obvious advantages in fusion accuracy and energy consumption.
【作者单位】： 南昌工程学院信息工程学院;江西省水信息协同感知与智能处理重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金项目(61261039) 江西省科技支撑计划项目(20142BBE50040,20142BBG70034,20151BBE50077)
【分类号】：TP212.9;TN929.5

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