无线传感器网络网格状分簇路由协议和数据融合算法的研究
无线传感器网络中的数据融合算法研究
无线传感器网络中的数据融合算法研究无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）是一种由大量分布式传感器节点组成的网络系统，用于收集、处理和传输环境中的信息。
在实际应用中，为了最有效地利用有限的资源，降低传感器节点的能耗，数据融合算法成为了十分关键的研究方向。
本文将探讨无线传感器网络中的数据融合算法研究以及其在实际应用中的潜力。
一、数据融合算法的意义在无线传感器网络中，大量的传感器节点同时收集环境中的信息，并将这些数据传输到基站节点。
然而，由于传感器节点有限的能量和计算能力，传输海量的原始数据会造成能耗的剧增。
此外，也会给网络带宽和存储资源带来极大的压力。
因此，通过数据融合算法，在传感器节点中对采集的数据进行压缩、处理和分析，从而有效减少数据的冗余性，降低能耗，提高网络的性能。
二、数据融合算法的分类数据融合算法广泛应用于多个领域，例如军事侦察、环境监测和智能交通。
根据数据融合算法的不同特点和应用场景，可以将其分为静态数据融合算法和动态数据融合算法。
1. 静态数据融合算法静态数据融合算法主要基于批处理的方式进行数据融合，通过收集一段时间内的数据，并进行离线处理。
其中包括基于统计模型的数据融合算法、基于信息论的数据融合算法和基于多源数据融合的算法。
这些算法主要通过指标的计算和分类算法进行数据的融合和决策。
2. 动态数据融合算法相比于静态数据融合算法，动态数据融合算法更加适用于实时应用场景。
动态数据融合算法主要通过模型的更新和状态的预测，对实时数据进行处理和融合。
例如，基于卡尔曼滤波的数据融合算法可以通过多个传感器的测量值和系统模型，对未来的状态进行预测和估计。
三、数据融合算法的应用数据融合算法在诸多领域中都有广泛的应用。
1. 环境监测无线传感器网络在环境监测中发挥着关键的作用。
通过布置在特定区域的传感器节点，可以实时收集大量的环境信息，例如温度、湿度和空气质量等。
数据融合算法可以对这些数据进行处理和分析，提供准确的环境监测结果。
无线传感器网络的布设方法与网络优化
无线传感器网络的布设方法与网络优化无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是由大量分布式无线传感器节点组成的网络，用于实时监测和收集物理环境中的各种信息。
通过自组织、自配置和自修复等特性，WSN在环境监测、智能交通、医疗健康等领域得到了广泛应用。
然而，由于无线通信的特殊性，WSN在布设和网络优化方面面临着许多挑战。
本文将介绍几种常用的无线传感器网络的布设方法和网络优化方法。
一、无线传感器网络的布设方法1. 部署策略部署策略是无线传感器网络布设的关键。
合理的部署策略可以提高网络的覆盖范围和数据质量。
常用的部署策略包括：（1）均匀分布法：将传感器节点均匀地分布在监测区域内，以实现全面覆盖。
这种方法简单直观，但节点之间的距离可能过远，导致能耗增加。
（2）密集部署法：在关键区域增加节点密集度，以提高数据质量和网络可靠性。
这种方法适用于对关键区域监测要求高的应用场景，但节点数量增多会增加网络的能耗和成本。
（3）随机布点法：节点的位置由随机算法决定，以增加网络的鲁棒性和抗干扰能力。
然而，随机布设可能导致某些监测区域未被覆盖或覆盖不均匀。
2. 能耗管理能耗是无线传感器网络面临的一个重要问题。
节点的能量限制和无线传输的能耗直接影响着网络的寿命和性能。
在布设无线传感器网络时，需要考虑以下几点：（1）节点位置选择：将节点部署在靠近能源供应源的地方，以便及时更换电池或利用其他能源补充电能。
（2）能量平衡：通过轮流选择工作节点，实现能量的平衡，避免某些节点过早耗尽。
（3）局部通信：节点之间通过短距离通信，减少长距离无线传输的能耗。
二、无线传感器网络的网络优化方法1. 网络拓扑控制网络拓扑控制是为了提高无线传感器网络的覆盖范围、连通性和能耗平衡等方面的性能。
常用的网络拓扑控制方法包括：（1）节点选择：选择关键位置或能量充足的节点作为主节点，负责网络中的重要任务，提高网络的效率。
（2）网络分簇：将网络分成若干个簇，每个簇由一个簇头节点负责管理和协调，减少网络通信开销。
无线传感器网络分簇路由协议研究
无线传感器网络分簇路由协议研究作者：刘兴杨济海杨涛韩晴来源：《无线互联科技》2020年第06期摘 ; 要：在无线传感器网络中，分簇型路由在路由协议中占据重要的地位，该协议方便拓扑结构管理，能源利用率高，数据融合简单。
文章从簇头生成、簇形成和簇路由3个角度对典型的分簇路由算法LEACH，HEED，EEUC，PEGASIS进行了系统描述，从网络生命周期和节点存活数量等方面，对比了其优缺点，结合该领域的研究现状，指出了未来研究的方向。
关键词：无线传感器网络;分簇;路由协议无线传感器网络（Qireless Sensor Network，WSN）作为数据采集和处理的新方式，在各行业受到了越来越广泛的应用[1]。
它是由大量传感器节点组成的一个自组织无线网络系统，具有数据采集、数据处理、数据存储和无线通信等功能，被广泛应用于军事侦察、环境监测、医疗监控、农业、养殖、空间探索等领域。
由于网络中节点的计算能力、存储容量和能量资源有限，使得路由协议的设计成为无线传感器网络的关键技术之一，在WSN路由协议中，分簇型路由协议由于其能量利用率高而受到越来越广泛的应用。
1 ; ;无线传感器网络分簇路由算法概述与其他类型的路由协议相比，分簇路由协议具有更好的性能，是目前研究的重点和热点。
分簇路由协议的拓扑结构如图1所示，整个网络被随机分成若干个簇，每个簇由一个簇头节点和若干个成员节点构成，成员节点负责采集数据，并将数据发给对应的簇头节点;簇头节点负责进行数据的汇聚和压缩，并通过一跳或者多跳的方式，将数据发送到基站（Base Station，BS）。
分簇路由协议的重点和核心内容是快速和有效的构建簇结构，本文通过对常用分簇型路由协议进行描述和对比分析，力求明确未来重点研究方向。
2 ; ;常用分簇型路由协议分析2.1 ;LEACH协议LEACH协议是首次针对WSN提出的一种自适应聚类路由协议[2]。
LEACH协议采用了“轮”的概念，并将每轮通信过程分为簇建立阶段和数据传输阶段。
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。
基于分簇路由算法的无线传感器网络技术研究
（ ２ ）由于无线多媒体传感器节点的使用 ，如何更加提高数据
图１ 无线传感器 网络体 系结构图
处理和传送率以及通信带宽等问题必然会成为未来研究的重点。 （ ３ ）单信道协议通信方式 由于传送过程 中既有数 据信息 ． 又有地址 信息 ，所 以必然会 面临 隐藏 和暴露 终端等 问题 。传
关键词 ：分簇 ；路 由算法 ；无线传感器网络
１ 无线 传 感器 网络 基本 概述
无线传 感器 网络 ｆ Ｗｉ ｒ ｅ ｌ ｅ ｓ ｓ Ｓ ｅ ｎ ｓ ｏ ｒ Ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ ｓ ， ＷＳ Ｎ ）是一种 分布式传 感 网络 ，它主 要 由多个 可 以感 知外部 世界 的传感器
采用单信道通信方式 。这也带来 了几点值得 改进 的空 间。 （ １ ）网络 内节点数 据收集 与传输 竞争的需要 。随着无线
传感器 网络的检测 范围不 断扩大 ，为 了保证对 检测 区域能 够 实现全面覆盖的效果 ，需要在该 区域 内设置足量 的网络 节点 。 这必然会导致 区域内相应节点之间 的竞争。
无线 传感器 网络 中为了保证 网络的实 用性 ，避免导 致 因为设
备或 节点 的故 障影 响到无线数 据传输 的效果 ，都会 设置数 以
千计的传感器末梢节点 ，使其达到高数量和高密度。
为控制信息单独 指定一个信道 。
（ ２ ）网络 中的数据 传递大 多 以广 播 的方 式进行 。由于 网
应用 电子 、嵌入式技术 、通信技术 。
收稿 日期 ：２ ０ １ ５ — ０ １ — ２ ３
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…
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无线传感器网络分簇路由协议的改进研究
ＥＡ（ ＝ ｘ ） ｋ
其 中 Ｅ 是信号 放大器 的放大倍数 ， 是发射 Ｅ Ｅ
电路 所 消 耗 的能 量 ． 发送 节 点 和接 收 节 点 之 间 的 距 ｄ是
离。
簇首进 行通 信。 在稳定 阶段 ． 节点持续采集监 测数据 传
给簇 首 。簇 首 在将 数 据 转 发 给 Ｓ ｋ 点 前 ．先 对 从 各 ｉ 节 ｎ 节 点 接 收 来 的数 据 进 行 必 要 的 数 据 融 合 处 理 ．减 小 通 信 业 务 量 为 了避 免 额 外 的处 理 开 销 ． 定 阶段 一 般 比 稳
摘
要 ：针 对 无 线传 感 器 网络 （ Ｓ 中分 簇路 由协 议 Ｌ Ａ Ｈ 算 法 中簇 首 分 配 不 均 以及 簇 首 与Ｓｎ Ｗ Ｎ） Ｅ Ｃ ｉ ｋ
节 点 直接 通 信 问题 进 行 研 究 ． 出一 种 基 于 Ｌ Ａ 提 Ｅ ＣＨ 成 簇 思 想 的 分 簇 路 由协 议 。该 算 法 基 于节 点 剩 余 能 耗 和 已担 任 簇 首 时 间选 举 簇 头。 簇 头 间采 用 贪 婪 算 法 形 成 一 条链 ， 该链 中 在
ｃ｛＿ ｄ ｎ ｐ ‘× ＝ 。
善
ｃ
为： 传感器节点接收 ｋｂ 数据所消耗的能量为 ： ｉ ｔ
（ ， ｘ “ × ＋ × ≤ （ ２）
式中： Ｐ是 节 点 成 为 一 个 簇 头 的 期 望 百 分 比 ： ｒ为
ห้องสมุดไป่ตู้
当前 的 轮 数 ； 为 在 最 后 的 １ 轮 中还 没 有 成 为 簇 头 的 Ｇ ／ ｐ
在空 间上的均匀分布 ． 在某 些 情 况 下 ， 法 所 选 择 的簇 算 首 节 点 可 能 集 中在 某 一 个 小 范 围之 内 ．使 得 一 部 分 成 员 节 点 无 法 加 入 任 何 簇 或 者 与 簇 首 节 点 进 行 数 据 传 输
一种基于网格的无线传感器网络分簇路由协议
３ 中佛罗里达大学 电气 工程和计算 机科 学系 ， ． 美国 奥兰多 １２ ５ ） ６４ ０ 摘 要 ：为延长 网络生存时间 ， 出了一种基于 网格 的无 线传感器 网络 分簇路 由协议 。整个 网络分 成若 提
ｐ ｏ ｏ ｏ ｆ ｃｉｅｙ ｂ ｌｎ ｅ ｈ ｎ ｒ ｙ ｃ ｎ ｕ ｔ ｎ ｆ ｒｓ ｎ ｏ ｏ ｅ ｎ ｗ ｒ ｌ ｓ ｅ ｓ ｒｎ ｔ ｏ ｋ ｎ ｉ ｎｆ ａ ｔ ｒｔ ｃ ｌｅｆ ｔ ｌ ａａ ｃ ｓ ｔｅ ｅ ｅｇ ｏ ｓ ｍｐ ｉ ｅ ｓ ｒｎ ｄ ｓｉ ｉｅｅ ｓｓ ｎ ｏ ｅ ｗ ｒ ｓａ ｄ ｓ ｉ ｃ ｎｌ ｅ ｖ ｏ ｏ ｇ ｉ ｙ
ｃｕｔｒ ｅ ｂ ｒ ｃ ｎａ ｊｓ ｃｕｔｒ ｉ ｃｏｄｎ ｃ ｌｎｏｍ ｔ ｎ Ｓ ｌ ｉ ｓｌ ｈ ｗ ｔｅ ｒｐ ｓｄｒ ｔ ｇ ｌｓ ｍ ｅｓ ａ ｄ ｔ ｌｓ ｚ ａ ｃｒ ｉ ｔ ｌ ａ ｉ ｒ ａｉ ． ｉ ａ ｏ ｒ ｕｔ ｓ ｏ ｏ ｏ ｅ ｕｉ ｅｍ ｕ ｅｓｅ ｇｏｏ ｆ ｏ ｍｕ ｔ ｎ ｅ ｓ ｈ ｐ ｏ ｎ
干个虚拟 网格 ， 每个 虚拟 网格形成一个簇 ， 采用唯一簇头选举法产 生簇头 ， 簇 内成员 可以根据局部 的信 且 息调整簇 的大小 ， 到节省能量 的 目的。仿真实验和分析 表明 ： 协议 能均衡 网络 能量 ， 长 网络 的生存 达 该 延
时间。
关键词 ：无线传感器 网络 ；网格 ； 簇头
Ａ ｂ ｔ ａ ｔ Ｔｏｐｒｌ ｎ ｒ ｌ ｓ ｅ ｏ ｅｗｏ ｋｓｌｆｔｍｅ， ｌ ｔｒｎ ｏ ｉ ｇ ｐ ｏｏ ｏ ｏ ｒｄ ｂａ ｅ ｒ ｌｓ ｅ ｓ ｒ ｓｒ ｃ ： ｏｏ ｇ ｗｉｅ ｅ ｓｓ ｎｓ ｒｎ ｔ ｒ ｉｅｉ ａ ｃｕｓｅ ｉ ｇ ｒｕｔｎ ｒ ｔｃ ｌｆｒｇｉ — ｓ ｄ ｗｉｅｅ ｓｓ ｎ ｏ ｎｅｗｏ ｋ ｓｐ ｏ ｏ ｅ Ｗ ｈ ｌ ｅｗｏ ｋ ｉ ｉ ｉ ｄｉ ｔ ｏ ｉｔ ａ ｒｄｓａ ｄ ｓ ｎｓ ｒｎｏ ｅ ｎ ｅ ｃ ｒｄ ｆｒ ａ ｃｕ ｔｒ ｔ ｒ ｓ ｉ ｒ ｐ ｓ ｄ． ｏｅ ｎ ｔ ｒ ｓｄ ｖｄｅ ｎ ｏｓ ｍｅｖｒｕ ｌｇ ｉ ｎ ｅ ｏ ｄ ｓｉ ａ ｈ ｇ ｉ ｍ ｌｓｅ ｏ ｒ ｓ ｃｉｅｙ， ｎｉｕｅ ｃｕ ｔｒｈ ａ ｌ ｃｉｎ ｍ ｅｈ ｄ ｉ ｅ ｏ ｅｅ ｔｃｕ ｔｒ ｈ ａ Ｉ ｒ ｅ ｏ ｓ ｖ ｅｗｏ ｋ ｅ ｒｙ， ｅ ｐｅ ｔｖ ｌ ｕ ｑ ｌｓｅ ｅ ｄ ｅｅ ｔｏ ｔ ｏ ｓ ｕｓ ｄ ｔ ｌｃ ｌｓｅ ｅ ｄ． ｎ ｏ ｄ ｒ ｔ ａ ｅ ｎ ｔ ｒ ｎｅｇ
无线传感器网络分簇路由算法的研究与改进的开题报告
无线传感器网络分簇路由算法的研究与改进的开题报告一、研究背景随着无线传感器网络技术的广泛应用，网络规模逐步增大，网络带宽和能量资源的限制也变得更加紧迫。
由于传感器节点的能量有限，因此如何有效地利用节点资源，延长网络寿命，成为无线传感器网络研究的关键问题之一。
在无线传感器网络中，簇路由是一种有效的能量管理和数据聚集方式。
簇头节点负责收集周围的数据，并将其汇聚到基站。
簇头节点和普通节点组成一个簇，其中簇头节点由其他节点选举。
然而现有的簇路由算法存在一些问题，比如算法复杂度高、能量分配不均等问题，这些问题会严重影响网络的性能和寿命。
因此，本人计划研究无线传感器网络分簇路由算法，通过改进现有的算法，提高算法的效率和能量利用率，降低节点能量消耗，延长网络寿命，在无线传感器网络应用中具有重要的理论研究价值和实际应用价值。
二、研究目的本次研究的目的是改进无线传感器网络分簇路由算法，提高算法性能和能量利用率，降低节点能量消耗，延长网络寿命。
具体目标如下：1. 综合现有簇路由算法的优势和不足，提出一种新的分簇路由算法，并证明其正确性和有效性。
2. 实现新算法的原型系统，并进行仿真实验，验证算法性能和能量利用率。
3. 与已有的分簇路由算法进行比较，评价改进算法与原算法的性能差异，证明优化算法的有效性和可行性。
三、研究内容1. 理论研究：综合分析现有分簇路由算法的优缺点，提出新的分簇路由算法，并证明其正确性和有效性。
2. 系统实现：基于新算法的设计思路和理论分析，实现原型系统，包括簇头节点的选举和能量分配、数据聚集和传输等功能。
3. 仿真实验：构建仿真实验平台，在不同的网络条件下，对新算法和比较算法进行仿真实验，比较性能和能量利用率。
4. 总结评估：评价改进算法与原算法的性能差异，总结实验结果，证明优化算法的有效性和可行性。
四、研究方法1. 理论分析：通过对现有分簇路由算法的综合研究，提出新的算法，分析其优势和不足，通过理论论证证明新算法的正确性和有效性。
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。
能量高效的无线传感器网络分簇路由算法研究
２１ ０ ２年 ４ 月
计 算 机 应 用 研 究
Ａｐ ｌ ａ ｉｎ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｍｐ ｔ ｒ ｐ ｉ ｔ ｓ ａ ｃ ｆＣｏ ｕ ｅ ｓ ｃ ｏ
Ｖｏ ． ９ Ｎｏ ４ Ｉ２ ．
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Ａｐ ． ０ ２ ｒ２ １
能量 高效 的 无线 传 感 器 网络分 簇 路 由算 法研 究 术
ｄ ｉ １ ３ ６ ／ ．ｓｎ １ ０ — ６ ５ ２ ２ ０ ０ ｏ ：０． ９ ９ ｉ ｉｓ ． ０ １ ３ ９ ． ０１ ． ４． ９ｌ
Ｃｌ ｓｅｉ ｇ ｒ ｕ ｉｇ ａｇ ｒｔｍ ａ ｅ ｎ ｅ ｅ ｇ ｆ ｃｅ ｔｗｉｅｅ ｓ ｓ ｎ ｏ ｅｗｏ ｋ ｕ ｔｒｎ ｏ ｔ ｌｏ ｉｈ ｂ ｓ ｄ ｏ ｎ ｒ ｙ ｅ ｉｎ ｒ ｌｓ ｅ ｓ ｒｎ ｔ ｒ ｎ ｉ
ｔ ｇ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｗｉ Ｅ Ｈ ｅ ｉ ｏ ａｅ ｏ ｔ ｅｒ ｅ ｏ ｅ ｐ ｏ ｏ ｅ ｌ ｏ ｉ ｍ ．ａｍｏｅ ｅ ｅ ｉｔ ｂ ｔ ｎ ｏ ｅ ｆ ｓ ｄｕ ｔ ｒ ｉ ｌｏ ｈ ｔ Ｌ ＡＣ ｄ ｃｌ ｃ ｍｐ ｒｄ ｔ ｈ ｓ ｆ ｈ ｒ ｐ ｓ ｄ ａｇ ｒ ｈ ｎ ｉ ｈ ｅ ｉ ｔ ｔ ｒ ｖ ｎ ｄ ｓ ｉ ｕ ｉ ｆｔ ｉ ｔ ｓｅ ． ｒ ｏ ｈ ｒ
计 算簇 首间 的合理距 离 ， 网络 均 匀分 簇 ； 次 ， 于 跳 数及 簇 首 ＇前 剩 余 能 量 构 造簇 间优 化 路 由树 ； 使 其 基 ３ － 然后 用 Ｏ Ｎ Ｔ＋＋对该 算法进 行仿 真对 比分析 。仿 真结 果表 明 ， Ｌ Ａ Ｈ等 分 簇路 由算法 相 比 ， 用该 算 法 ， Ｍ ｅ 与 ＥＣ 采 簇首 分 布更 均 匀 ， 高 了簇 的 负载平衡 程度 ， 节 点的 能量更 为 高效 ， 长 了网络 的 生命 周期 。 提 使 延
无线传感器网络数据融合技术研究
无线传感器网络数据融合技术研究第一章绪论无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是指由大量的具有自我组织、协作和信息处理能力的微型节点无线组成的网络系统。
随着无线传感器网络在军事、环境、农业、医疗、物流、工业等领域的广泛应用，无线传感器网络数据融合技术也越来越受到重视。
数据融合技术是将来自不同传感器节点的数据进行有机组合、综合分析和整合，为用户提供更准确、可靠、全面的信息。
本文将从数据融合技术的定义、无线传感器网络数据融合技术的发展历程、存在的问题以及未来发展方向等方面进行探讨。
第二章数据融合技术的定义数据融合技术是指将多源、多分类、多维数据进行有机、综合、分析、整合的一种方法。
其目的是利用多源数据的互补性、完备性和独立性，提高数据的准确性、可靠性和全面性。
数据融合技术主要包括数据预处理、特征提取、信息提取和分类识别等环节。
第三章数据融合技术在无线传感器网络中的应用无线传感器网络由大量的分布式传感器节点组成，节点之间通过无线通信协议进行通信。
随着传感器节点的不断增加，节点数量的增加会导致数据量大、能源消耗过多、无线通信资源有限等问题。
因此，在无线传感器网络中采用数据融合技术可以有效解决这些问题。
3.1 数据融合技术在环境监测领域中的应用无线传感器网络在环境监测领域中应用广泛。
传感器节点会采集温度、湿度、气压、风速等环境数据，并传送到监测平台。
采用数据融合技术，能够将多个节点传送的环境数据进行分析和整合，得到更准确的环境监测结果。
3.2 数据融合技术在军事领域中的应用无线传感器网络在军事领域中的应用也十分广泛。
传感器节点在战场上能够实时监测到目标的位置、速度、方向等信息，并将数据传送到监测平台。
数据融合技术能够将多个节点传送的信息进行分析和整合，得到更准确、全面、可靠的战场态势信息。
3.3 数据融合技术在智能交通领域中的应用无线传感器网络在智能交通领域中的应用主要在交通流量监测、车辆跟踪和交通事故预警等方面。
无线传感器网络分簇算法研究综述
无线传感器网络分簇算法研究综述郭士琪华北电力大学【摘要】由于无线传感器网络存在能量约束问题，因此如何利用现有能量资源，延长网络的生命周期是无线传感器网络技术迫切需要解决的问题。
分簇算法（ＣｌｕｓｔｅｒＡｌｇｏｒｉｔｈｍ）是无线传感器网络在分层路由中的重要算法。
本文在简单介绍当前几个典型分簇算法的基础上，重点分析了簇首的形成过程，最后给出了结论和展望。
【关键词】无线传感器网络分簇算法ＬＥＡＣＨ近年来随着无线通信、集成电路、传感器以及微机电系统等技术的飞速发展，使得低成本、低功耗、多功能的微型无线传感器的大量生产成为可能，这些微型无线传感器具有无线通信、数据采集和处理、协同合作等功能，无线传感器网络就是由许多这些传感器节点协同组织起来的。
传感器网络的节点可以随机或者特定地布置在目标环境中，它们之间通过特定的协议自组织起来，能够获取周围环境的信息并且相互协同工作完成特定任务。
无线传感器网络中，节点通常运行在人们无法接近的恶劣甚至危险的远程环境中，能源无法替换，因此如何设计有效的策略延长网络的生命周期是该种网络的核心问题。
另外，无线通信带宽窄、易受干扰的特点决定了无线传感器网络数据传输易出错、易被窃取，所以设计易安装、寿命长、容错能力强、传输安全的无线传感器网络就成了研究人员努力追求的目标。
分簇算法（ＣｌｕｓｔｅｒＡｌｇｏｒｉｔｈｍ）是无线传感器网络在分层路由中的重要算法。
分簇的概念最早是在分组无线网中提出，主要是对网络中的节点进行层次划分，若干相邻节点构成一个簇，每个簇内选举一个簇首（ＣｌｕｓｔｅｒＨｅａｄｅｒ），簇首之间的连接构成上层骨干网，所有簇间通信都通过骨干网进行转发。
迄今为止，在无线自组网（ＷｉｒｅｌｅｓｓＡｄＨｏｃＮｅｔｗｏｒｋｓ）中已经提出较多的分簇算法用于实施层次路由协议，如基于节点ＩＤ的链路分簇算法、最低移动性算法等。
而无线传感器网络中的分簇算法正处于研究的阶段。
同无线自组网相比，无线传感器网络中的分簇算法更侧重于保持网络整体的能量消耗的均衡，避免出现热点问题（“ｈｏｔｓ。
无线传感器网络数据融合技术
无线传感器网络数据融合技术一、概述无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSN）作为物联网的核心技术之一，在环境监测、智能交通、军事侦察、医疗健康等众多领域发挥着日益重要的作用。
数据融合技术作为无线传感器网络中的关键环节，能够有效提升网络性能、减少数据传输量、提高数据准确性和可靠性，因此受到了广泛关注和研究。
无线传感器网络数据融合技术主要通过对多个传感器节点采集的数据进行有效地整合和处理，从而提取出更有价值的信息。
这些传感器节点通常分布在一个特定的区域内，它们能够感知并采集环境中的各种信息，如温度、湿度、光照、压力等。
由于无线传感器网络中的节点数量众多且分布广泛，因此如何高效地处理这些海量数据，提取出有用的信息，成为了一个亟待解决的问题。
数据融合技术通过一定的算法和策略，对多个传感器节点的数据进行融合处理，从而实现对环境状态的准确感知和判断。
它可以有效地减少数据传输量，降低网络能耗，提高数据准确性和可靠性。
同时，数据融合技术还可以在一定程度上弥补单个传感器节点在感知能力上的不足，提高整个无线传感器网络的性能。
随着无线传感器网络技术的不断发展，数据融合技术也在不断更新和完善。
目前，已经有许多成熟的算法和策略被应用于无线传感器网络数据融合中，如加权平均法、卡尔曼滤波法、神经网络法等。
这些算法和策略各有优缺点，适用于不同的应用场景和需求。
无线传感器网络数据融合技术是一项重要的技术手段，对于提升无线传感器网络的性能、降低能耗、提高数据准确性和可靠性具有重要意义。
未来，随着物联网技术的不断发展和应用领域的不断拓展，无线传感器网络数据融合技术将会得到更加广泛的研究和应用。
1. 无线传感器网络概述无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSN）是一种由大量传感器节点以无线通信方式形成自组织网络，用以协作地感知、采集、处理和传输网络覆盖区域内被感知对象的信息，并发送给观察者。
传感器网络中的数据融合与优化算法研究
传感器网络中的数据融合与优化算法研究摘要：近年来，传感器网络的迅猛发展使得大量传感器节点分布在各个环境中，采集海量数据。
由于传感器节点资源的限制，如能量、计算和存储能力有限，大量数据的传输和存储成为制约传感器网络性能的瓶颈。
数据融合与优化算法被广泛研究和应用，旨在最大限度地利用有限的资源，提高传感器网络的性能和可靠性。
本文将对传感器网络中的数据融合与优化算法进行深入研究和探讨，分析其应用场景，介绍不同的数据融合技术，讨论优化算法的原理和方法，并探讨未来的发展方向。
一、引言传感器网络由大量分布在监测区域的传感器节点组成，可以感知环境数据并通过无线通信传输给基站。
然而，由于传感器节点受限于能量、计算和存储能力，直接传输所有原始数据将导致能耗过大、带宽浪费和网络拥塞等问题。
因此，在传感器网络中，数据融合与优化算法是重要的研究方向。
二、数据融合技术1. 传感器选择算法传感器选择算法是利用有限的资源选择合适的传感器节点收集数据，以达到最佳的网络性能。
其中，基于场景的传感器选择算法根据监测区域的特点选择传感器节点，而基于能源的传感器选择算法则通过评估节点能量消耗选择合适的节点。
2. 数据融合算法数据融合算法通过整合传感器节点收集的数据，消除重复和冗余信息，并生成最准确的估计结果。
常见的数据融合算法有最大似然估计、加权平均法、Kalman滤波等。
三、优化算法1. 能量管理算法能量管理算法旨在最大限度地利用节点的有限能量资源，延长网络寿命。
其中，能量分配算法根据节点能量消耗情况动态调整节点能量的分配策略，同时考虑能量均衡和负载均衡。
能量感知路由算法根据节点能量情况选择能量最优的路由路径。
2. 数据压缩算法数据压缩算法可以减小数据传输量，降低网络负载和能耗。
常见的数据压缩算法有差异编码、小波变换、树形结构编码等。
3. 安全性优化算法在传感器网络中，数据传输过程容易受到安全攻击，如数据篡改、信息泄露等。
安全性优化算法通过加密技术、认证、访问控制等手段保证数据的安全性和完整性。
无线传感器网络中的数据融合研究
而组 成 的元 线 自组 织 网 络 ， 目的 是 协 作 地 感 知 、 其 采 集、 处理 和发 送 网络覆盖 范 围 中感 知对 象 的信息 。 线 无
传 感器 网络 是 继 Ｉｔｒ ｅｎ ｔ 微 电技术 、 线通 信 技术 和 分 布式 信 息 处 理技 术 发展 而 无 发展 起来 的一 种新 兴信 息获取 技术 ， 军事 侦察 、 林 在 森 防火 、 环境 监测 、 医疗 保健 等众 多领 域具 有广 泛 的应 用 前景 ， 是计 算机 科学技 术领 域 的一个 新 的研究 热点 。
第２卷 ３
第 １ Ｏ期
电 脑 开 发 与 应 用
文 章 编 号 ：０ ３５ ５ （０ ０ １—０ ５０ １ ０ — ８ ０ ２ １ ） ００ １ － ３
无 线传 感 器 网络 中的数 据 融 合研 究
Ｓ ｕ ｙ Ｏ ｌ Ｄａ ａ Ｆｕ ｉ ｎ ０ ｉ ｅ ｅ ｓ Ｓｅ ｓ ｒ Ｎｅ ｗｏ ｋ ｔｄ ｉ ｔ ｓｏ ｆＷ ｒ ｌｓ ｎ ｏ ｔ ｒ ｓ 张海玉 （ 山西省 财政税 务 专科 学校 太原 冯 秀芳。 ００ ２ ） ３ ０ ４
０ ０２ ）。 ３ ０ ４ （ 太原理 工 大 学 太原
【 摘 要】无 线传感器 网络具 有成 本低 、体 积小 、组 网灵 活、便 于远程 监控 等优 点 ，但是也 存在 能量 、存储 与 网 络资 源等 多方 面的 限制 。研 究 了无 线传 感器 网络 中数 据 融合 问题 ，提 出 了一 种基 于分簇 的数据 融合 方 法。实验 结果表 明，该方 法 能够提 高数 据准 确 性 ，降低 数据 冗余 度 ，具 有较好 的执 行效 率 。 【 键词 】无 线传 感 器 网络 ，数据 融 合 ，卡 尔曼滤 波 ， 自适应 加权 融合 算 法 关
无线传感器网络中的信号处理与数据融合
无线传感器网络中的信号处理与数据融合在当今信息时代，无线传感器网络成为了构建智能化、自动化系统的重要技术支撑。
作为无线传感器网络中的关键环节，信号处理与数据融合技术的发展对整个网络系统的性能起到了至关重要的影响。
本文将从信号处理和数据融合两个方面对无线传感器网络中的信号处理与数据融合技术进行探讨。
一、信号处理技术无线传感器网络中的信号处理技术主要包括信号采集、数据压缩与编码以及信号增强等方面。
首先，信号采集是指将传感器节点所捕捉到的原始信号进行采样并转化为数字信号的过程。
对于不同的传感器节点，信号采集的参数设置需进行合理调整，以保证数据的准确性和完整性。
其次，数据压缩与编码是无线传感器网络中信号处理的关键环节。
由于无线传感器网络中的传感器节点数量庞大，数据传输的带宽有限，因此需要对采集到的数据进行有效压缩以减少数据传输量。
常用的数据压缩方法有无损压缩和有损压缩，其中无损压缩保证了数据的完整性，但压缩比较低，而有损压缩则通过牺牲部分数据的精确性来提高压缩比。
最后，信号增强是为了提高传感器节点所采集到的信号质量。
在无线传感器网络中，由于节点的节点分布广泛、传输距离长等原因，信号强度可能会因信号衰减等损耗因素而降低。
因此，采用信号增强技术对信号进行处理，可以提高信号的强度和质量，从而保证传输的可靠性和准确性。
二、数据融合技术数据融合作为无线传感器网络中的重要环节，其主要目的是将来自多个传感器节点的数据进行整合和分析，得到更加完整、准确的信息。
数据融合技术主要涉及到数据过滤、数据融合算法以及数据分类与识别等方面。
数据过滤是指通过对采集到的数据进行一定的处理，排除噪声和异常值，以提高数据的可信度和准确度。
常用的数据过滤方法有平滑滤波、中值滤波和高斯滤波等，通过这些方法可以减少数据中的噪声干扰，提高数据的可靠性。
数据融合算法是为了实现将来自多个传感器节点的数据进行整合和分析，得到更加准确的结果。
数据融合算法可以分为基于模型的融合算法和无模型融合算法。
无线传感器网络中的数据融合与压缩技术研究
无线传感器网络中的数据融合与压缩技术研究数据融合与压缩技术在无线传感器网络中的研究无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是一种由大量分布式的无线传感器节点组成的网络系统，用于收集、处理和传输环境中的各种信息。
在WSN中，每个传感器节点都能够感知环境并通过无线通信与其他节点进行信息传输。
然而，由于传感器节点资源有限（如能量、存储和处理能力等），在数据传输中存在着能量消耗和信道带宽限制等问题。
因此，数据融合与压缩技术在WSN中具有重要的意义。
数据融合是指将来自不同传感器节点的数据进行整合和融合，以得到更准确、更可靠的信息。
数据融合技术可以减少冗余数据传输，提高网络能量效率和带宽利用率，延长网络寿命。
同时，它还能通过聚合、合并、滤波和推理等算法，提高数据的可靠性和准确性。
在WSN中，由于传感器节点分布广泛，节点之间的通信距离较远，信道有限，对数据进行压缩是提高数据传输效率的一种常见方法。
数据压缩技术可以通过减少数据的冗余性和去除不必要的细节，有效地减少所需的传输带宽，降低传输延迟和能耗。
数据融合与压缩技术在无线传感器网络中的研究主要包括以下几个方面：首先，针对数据的聚合与合并，研究如何通过合并多个传感器节点的数据来减少冗余信息，提高网络的能量效率。
常见的方法包括最大、最小、均值和中位数等聚合算法，以及时序数据的时间同步和对齐等技术。
通过数据的聚合与合并，可以有效地减少数据传输量，降低节点的能耗。
其次，滤波技术是数据融合与压缩技术的重要组成部分。
滤波算法能够对传感器节点采集到的原始数据进行处理，去除噪声和异常数据，保留有效信息。
常用的滤波方法有卡尔曼滤波、粒子滤波、中值滤波等。
这些滤波方法能够有效地提高传感器节点数据的可靠性和准确性。
此外，基于图像和视频的数据压缩也是无线传感器网络中的研究热点之一。
图像和视频数据具有较高的数据量和复杂性，传输和存储成本较高。
因此，研究人员提出了多种图像压缩和视频压缩算法，如JPEG、H.264等，以减少巨大数据量对网络资源的消耗。
无线传感器网络中的路由协议研究
无线传感器网络中的路由协议研究近年来，无线传感器网络（Wireless Sensor Network，简称WSN）正在被广泛应用于工业自动化、环境监测、智能交通等领域，成为新一代信息化技术的重要组成部分。
在WSN中，路由协议是数据传输的关键。
因此，无线传感器网络中的路由协议研究备受关注。
一、路由协议的定义和分类路由协议是指在一定的路由算法和路由协议信令的基础上，为数据在网络中寻找目的地址并传输的一种协议。
根据其设计的目的和方法不同，路由协议可分为集中式和分布式两种。
集中式路由协议将网络中的路由计算统一由中央节点完成，然后将路由表分发给其他节点。
分布式路由协议则是将路由计算过程分散到每个节点，并通过节点间的通信实现路由信息的交换。
在WSN中，采用分布式路由协议的情况比较普遍。
根据具体的路由算法不同，路由协议又可分为无层次、平面层次和分层三种。
无层次路由协议没有明显的层次结构，每个节点都可以进行路由计算和信息交换。
平面层次路由协议将网络分为若干平面，每个平面内的节点路由计算方式相同，不同平面间的节点需要交换路由信息。
分层路由协议则将网络划分为若干层次，每个节点只在本层次内进行路由计算，通过层间协作实现信息传输。
二、套路协议的性能指标路由协议的优劣可以通过一系列性能指标来评价。
主要包括：1. 能耗：WSN中的节点往往是由一小块电池供电，因此能耗是路由协议性能评价的重要指标之一。
2. 延迟：WSN中经常要求实时性很高，因此数据的运输时间成为了路由协议性能的重要方面。
3. 数据传输可靠性：WSN中节点的故障率较高，同时因为环境受到各种干扰，数据包丢失或重传的情况较为常见。
因此，保证数据传输可靠性是路由协议的重要目标。
4. 网络拓扑结构：路由协议的设计包括网络拓扑结构的策略，如何将路由表分发到各个节点，拓扑结构的影响因素有节点通信距离、信道带宽等。
三、常见的路由协议1.LEACH（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy）：LEACH是WSN中应用性最广泛的集群协议，它采用分层结构以及分簇的方式降低整个网络的能耗，并利用定期轮换簇的方法来防止单个节点过早的能量耗尽。
无线传感器网络集群路由协议的研究
首 节 点 不 仅 负 责 所 管 辖 簇 内 信 息 的 收 集
和 融 合处 理 ， 负责 簇 间数 据 的 转 发 。 ３ 还 （） 地 理 信 息 方 式 。 理 信 息 方 式 的路 由 中 考 地 虑 ￣ ｓ ｎ ｏ 节 点 能 够 直 接 获 取 自身 地理 位 Ｕｅ ｓ ｒ 路 由算 法 中 ， 其 引入 研 究 讨 论 ， 得 了 将 取 良好 的 效 果 （ １ 。 图 ）
也 能 作 为 中继 节 点 进 行 数 据 转 发 ， 始 路 初
由表 通 过 使 用 泛 洪 法 来 建 立 。 据 路 由表 根 建 立 和 维 护 过 程 是 由ｓｎ ｉ ｋ节 点 发 起 还 是 由 ｓ ｎ ｏ 节 点发 起 ， 们 又可 将 该 类细 分 为 以 ｅｓｒ 我
于 采 集 和 传 递 监 测 数 据 ； 聚 节 点 （ｉ ｋ 汇 ｓｎ 下 三种 模 式 ： 统 模式 、 传 事件 驱 动 模 式 和 查 期 性 的 ， 轮 循 环 分 为 簇 的建 立 阶 段 和 稳 每 ｎ ｄ） ｏ ｅ用于 收 集 传感 器 节 点发送 过来 的监 测 询 驱动 模 式 。 传 统模 式 ： 最 基 本 的 泛 洪 定 的 数 据 通 信 阶 段 。 簇 的建 立 阶 段 ， 邻 ① 指 在 相 数据， 将该数据存储、 理 、 传 ； 并 处 上 管理 节 法 ， ｅ ｓ ｒ ｓ ｎ ｏ 节点 以广 播 的 方式 将 收 到 的分 组 节点 动 态 地 形 成 簇 ， 机产 生 簇 头 ； 随 在数 据 点 又 名 网 关 节 点 ， 实 现 汇 聚 节 点 和 处 理 传递 给 自己 的邻居 节点 直至 该分 组 到达ｓ ｋ 通 信 阶 段 ， 内 节 点把 数 据 发 送 给 簇 头 ， 它 ｉ ｎ 簇 簇 中心 或 者 其 他 外 部 网 络 的 连 接 。 常 的 传 节 点 。 事件 驱 动 模 式（ｖ ｎ —ｄ ｉ ｅ ） 以 头 进 行 数 据 融 合 并 把 结 果 发 送 给 汇 聚 节 通 ② ｅ ｅ ｔ ｒｖ ｎ ： 感 器 网络 中 ， 聚 节 点 兼 有 了 网 关 节 点 的 感 知 环 境 数 据 的ｓ ｎ ｏ 节 点 主 动 广 播 分 组 汇 ｅ ｓｒ
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无线传感器网络网格状分簇路由协议和数据融合算法的研究
【摘要】：无线传感器网络(WirelessSensorNetworks，简称WSN)因其广阔的应用前景和独特的技术挑战吸引了众多学者的研究兴趣，并逐渐成为了近几年来计算机网络领域中最为热门的研究内容之一。
典型的无线传感器网络由大量廉价的传感器节点所构成，相互之间通过无线方式进行数据通信。
这些传感器节点可以通过其携带的各种类型的传感器采集现场的各种数据，并以接力的方式通过其它传感器节点将采集到的数据逐跳地发送到汇聚节点(Sink)。
因此，要求无线传感器网络必须具备自组织能力，能够解决传感器节点间的路由问题。
通常，传感器节点仅仅依靠电池供电，而且一经部署后，电池通常无法更换。
除了电能资源非常稀少且珍贵外，还有包括处理能力、无线通信带宽、存储空间在内的资源都十分有限。
资源的局限性给无线传感器网络的技术带来了巨大挑战，许多成熟的网络技术无法在无线传感器网络中推广使用，许多原本简单的问题因资源的局限性变得更为复杂，如何延长无线传感器网络的使用寿命成为了重中之重的目标。
本文主要研究无线传感器网络中两大基础而关键的技术：路由协议和数据融合技术。
路由协议是任何类型的计算机网络所必备的关键技术之一，其性能影响和决定了整个无线传感器网络的性能和寿命。
无线传感器网络的特殊需求和技术特点给路由协议提出了高能效、可扩展、健壮性好、支持数据融合等设计目标。
本文首先对无线传感器网络的技术特点进行了分析研究，并对各种具有代表性的无线传感器网络路由协议进行
了分类、分析和对比，特别对基于层次结构的无线传感器网络路由协议进行了深入地分析和研究。
在此基础上，本文提出了适用于无线传感器网络的网格状分簇路由协议(Grid-clusteringROUtingProtocol，简称GROUP协议)，这是本文的主要贡献之一。
GROUP协议中，主汇聚节点(PS节点)周期性地或按需在其附近选举网格种子节点(GS节点)，网格种子节点的选举以传感器节点的剩余能量值为主要依据，并结合一定的随机因素。
然后，以网格种子节点的地理位置为基准，按照一定的网格宽度在整个传感器网络内选举呈近似网格状分布的簇头节点。
GROUP中簇头节点的选举综合了传感器节点的剩余能量、地理位置和随机因子等因素，而其它现有分簇协议选举簇头节点时大部分只考虑的因素较为单一。
GROUP协议能够支持多汇聚节点、移动的汇聚节点等多种更复杂的无线传感器网络应用环境，可扩展性好。
为了提高无线传感器网络系统的健壮性和可靠性，GROUP协议还具有很好的故障恢复机制，以应对可能发生的簇头节点的故障。
本文对GROUP协议进行了全面的性能分析，同时利用NS-2仿真测试工具实现了GROUP协议，对其性能进行了综合评估，考察了GROUP 协议主要参数对其性能的影响。
另外，还将GROUP协议与TTDD、LEACH等分簇路由协议进行了对比分析。
仿真测试的结果表明，GROUP协议在能量消耗及均衡性、分组发送成功率、可扩展性等诸多方面具有明显的优势。
数据融合技术是减少传感器节点间数据通信，节省传感器节点能量开销，延长网络寿命的有效技术手段之一。
它通过对传感器节点采集到大量具有高冗余度的原始数据进行一定
的运算处理，提取少量可以取代原始数据的特征数据发送给汇聚节点，在保证数据有效性的同时减少传感器节点的数据通信。
本文对数据融合技术的原理和意义进行分析研究，并对现有典型的数据融合算法进行了分析和对比研究。
在此基础上，提出了独特的基于神经网络的数据融合算法(即NNBA数据融合算法)，这也是本文的主要贡献之一。
NNBA数据融合算法是一种基于分簇路由协议(如GROUP协议等)的无线传感器网络数据融合算法。
它巧妙地将分簇层次结构与神经网络的层次结构相结合，将每个簇设计为一个三层感知器神经网络模型，通过神经网络的方法从传感器节点采集到的大量原始数据中提取特征数据，然后将特征数据发送给汇聚节点。
论文中还针对森林火灾实时监测网这一应用实例，设计了NNBA数据融合算法中不同类型的神经元模型及功能函数。
论文中对基于三层感知器神经网络模型的NNBA数据融合算法进行了全面的性能分析和仿真测试。
结果表明，NNBA数据融合算法具有很好的数据融合效率，特别适用于周期性报告类型的无线传感器网络应用。
【关键词】：无线传感器网络路由协议数据融合网格状分簇神经网络网络仿真器
【学位授予单位】：华东师范大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2008
【分类号】：TP212.9;TN929.5
【目录】：论文摘要6-8Abstract8-15第1章引言15-251.1无线传感器网络15-161.2无线传感器网络的应用16-181.3无线传感器网络的主要特征18-191.4无线传感器网络研究现状19-211.5本文的研究重点及贡献21-221.6本文的组织结构22-23本章参考文献23-25第2章无线传感器网络路由协议25-482.1技术特点与设计目标25-272.2技术路线与典型实例27-432.3分簇路由协议43-452.4本章小结45本章参考文献45-48第3章网格状分簇路由协议48-643.1应用环境和网络模型48-493.2GROUP协议的核心思想493.3簇头网格的生成49-563.4数据转发56-593.5故障恢复机制59-603.6汇聚节点移动性的支持60-623.7本章小结62本章参考文献62-64第4章网格状分簇路由协议的性能分析与评估64-894.1性能分析64-734.2仿真测试73-824.3与其它路由协议的比较82-874.4本章小结87-88本章参考文献88-89第5章无线传感器网络中的数据融合技术89-1045.1数据融合及意义89-905.2数据融合的主要算法90-985.3神经网络与数据融合98-995.4数据融合的负面影响995.5本章小结99-101本章参考文献101-104第6章基于神经网络模型的数据融合算法104-1296.1神经网络概述104-1086.2基于神经网络的数据融合算法108-1196.3性能分析119-1246.4仿真测试124-1276.5本章小结127本章参考文献127-129第7章总结129-1317.1结论129-1307.2进一步研究工作130-131附录一:GROUP 协议报文结构定义131-134附录二:攻读博士期间发表和录用的论文134-135致谢135 本论文购买请联系页眉网站。