无线传感网络中数据融合技术研究
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
测绘技术中的无线传感网络和地理信息系统的融合方法介绍
测绘技术中的无线传感网络和地理信息系统的融合方法介绍无线传感网络（Wireless Sensor Networks）和地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是现代测绘技术中的两个重要领域，它们的融合应用为地理信息的采集、处理和分析提供了新的途径和方法。
本文将介绍在测绘技术中无线传感网络和地理信息系统的融合方法。
一、无线传感网络的基本原理和特点无线传感网络是由一组分布式的、无线通信的、自主工作的传感器节点组成的网络系统。
每个节点都具有感知环境信息、进行数据处理和通信的能力。
无线传感网络通过无线通信技术将各个节点连接起来，形成一个能够感知并处理环境信息的网络系统。
无线传感网络具有以下几个特点：1. 分布性：节点分布在所测区域的各个位置，形成分布式的网络结构。
2. 自组织和自适应性：无线传感节点能够自动组网，自适应地应对环境的变化。
3. 能耗限制：由于传感节点通常使用电池供电，能耗是一个非常重要的问题。
4. 通信限制：无线传感节点之间的通信受到传输距离、信号干扰等因素的限制。
5. 数据处理：各个节点能够对感知到的环境信息进行处理和分析。
二、地理信息系统的基本原理和特点地理信息系统是基于计算机科学和地理学理论的一种综合性的地理信息处理和分析系统。
它能够对地球表层的各种信息进行采集、存储、管理、处理、分析和显示。
地理信息系统具有以下几个特点：1. 空间性：地理信息系统主要处理与地理位置相关的信息，具有很强的空间性质。
2. 综合性：地理信息系统能够处理和分析不同类别和来源的地理信息数据。
3. 数据采集和更新：地理信息系统能够采集、整理和更新地理信息数据。
4. 空间分析和模拟：地理信息系统能够进行空间分析和模拟，揭示地理现象的规律。
5. 可视化：地理信息系统能够通过地图、图表和图像等方式将地理信息可视化展示。
三、无线传感网络和地理信息系统的融合方法无线传感网络和地理信息系统的融合是将无线传感网络和地理信息系统相互连接和交互，实现无线传感网络数据的采集、处理和分析。
无线传感网中基于BP神经网络的数据融合方法
计 算机 工程 与设 计
ＣＯＭ Ｐ ＵＴＥＲ ＥＮＧＩ ＮＥＥＲＩ ＮＧ ＡＮＤ ＤＥ Ｓ Ｉ ＧＮ
Ｊ ａ ｎ ．２ ０ １ ４
Ｖｏ １ ． ３ ５ ＮＯ ． １
第 ３ ５卷
第 பைடு நூலகம் 期
无线传感网中基于 Ｂ Ｐ神经 网络的数据融合方法
樊雷松 ， 强 彦 ， 赵 涓涓， 胡洋洋 ， 格 磊
（ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｃｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｔｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ，Ｔａ ｉ ｙ ｕ ａ ｎ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｔｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ，Ｔａ ｉ ｙ ｕ ａ ｎ ０ ３ ０ ０ ２ ４，Ｃｈ ｉ ｎ ａ ） Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｔｏ ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ ａ ｌ ｏ ｔ ｏ ｆ ｒ ｅ ｄ ｕ ｎ ｄ ａ ｎ ｔ ａ ｎ ｄ ｉ ｎ ｖ ａ ｌ ｉ ｄ ｄ ａ ｔ ａ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｗｉ ｒ ｅ ｌ ｅ ｓ ｓ ｓ ｅ ｎ ｓ ｏ ｒ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ，ｔ ｏ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｌ ｉ ｆ ｅ ｃ ｙ ｃ ｌ ｅ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｎ ｏ ｄ ｅ ，ｔ ｏ
Ｄａ ｔ ａ ｆ ｕ ｓ ｉ ｏ ｎ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ＢＰ ｎ ｅ ｕ ｒ ａ ｌ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｉ ｎ ｗｉ ｒ ｅ ｌ ｅ ｓ ｓ ｓ ｅ ｎ ｓ ｏ ｒ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｓ
Ｆ ＡＮ Ｌ ｅ ｉ — ｓ ｏ ｎ ｇ ， ＱＩ ＡＮ Ｇ Ｙ ａ ｎ ， Ｚ ＨＡＯ Ｊ ｕ ａ ｎ － ｊ ｕ ａ ｎ ， ＨＵ Ｙ ａ ｎ ｇ — ｙ ａ ｎ ｇ ， ＧＥ Ｌ ｅ ｉ
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 ．．
无线通信中的多模态传感数据融合技术研究
无线通信中的多模态传感数据融合技术研究随着科技的不断进步，无线通信技术被广泛应用于各个行业。
在无线通信的应用中，传感器网络技术起着不可忽视的作用。
传感器网络可以收集各种物理量的数据，并将数据传输到网络中心节点进行处理和管理。
在无线传感技术的基础上，多模态传感数据融合技术作为一种新的研究热点，被越来越多的人重视起来。
一、多模态传感数据融合技术的定义多模态传感数据融合技术是将不同信号源传输的数据进行整合和分析的一种技术。
该技术可以帮助客户解决传感器网络信号不稳定和干扰等问题，并实现对数据的有效管理和处理。
通过多模态传感数据融合技术，我们可以更好地抓住各种信号源传输的数据信息，为客户提供更精细化和全面的应用方案。
二、多模态传感数据融合技术的优势和应用多模态传感数据融合技术可以为用户提供更好的使用体验和更全面的应用方案。
首先，该技术可以实现对多种传感器数据的有效管理。
在传感器数据比较复杂的情况下，往往存在数据冲突和相互干扰的问题。
多模态传感数据融合技术可以将这些数据进行整合，从而更好地实现对数据进行分析和处理。
其次，该技术可以实现对数据的准确分析。
在多模态传感数据融合技术的应用下，我们可以更好地对数据进行评估和分析。
这样可以极大地提高数据的准确性，降低数据分析错误率，从而优化整个系统的运行效率和应用体验。
最后，该技术还可以提高数据的传输效率。
在应用多模态传感数据融合技术的过程中，我们可以更好地实现数据的传输和管理。
这意味着客户可以更好地重视数据信息的传输效率，减少数据的延迟和繁琐的数据传输管理。
三、多模态传感数据融合技术的未来发展趋势当前，在无线通信技术领域，多模态传感数据融合技术发展迅速，技术应用场景也不断增多。
未来，该技术将继续得到广泛应用，普及应用场景将进一步拓展。
首先，随着集成电路技术的进步，多模态传感数据融合技术的应用场景将越来越多。
在传感器的硬件技术不断发展的过程中，多模态传感数据融合技术将更好地适应数据的移动、存储和管理。
无线传感器网络中的数据融合及其能效评估
本文介绍 了当前无线传 感器 网络 中具有 代表性 的数 据融 合算法 ， 包括基于分布式数据 库的聚集操 作 、 数据包合并 和模 型驱动 的数据融合 。能量是无线传感器 网络 中重要 的资源 ， 而 数据融合 的主要作用是节省能量 。因此 ， 建立传感器节点 的能
量模型 、 化分析数 据融合 ， 于传感 器节点 能量的影 响以及 量 对 对于无线传感器 网络生命期的影响是十分必要的。
Ａｂ ｔａ ｔ Ｔ ｉ ｐ ｐ ｒｉ ｔ ｄ ｃ ｄ ｓ ｍｅｔｐ ｃ ｌｄ ｔ ｇ ｅ ａ ｉｎ ａ ｇ ｒｔ ｍｓｆ ｓ ｙ Ｔ ｅ ａ ｅ ｎ ａｔｅ ｏ ｏｏ ｙ ａ ｄ ａ ｋ ｎ ｆ ｓ ｒ ｃ ： ｈ ｓ ａ ｅ ｎｒ ｕ ｅ ｏ ｙ ｉａ ａａ ａ ｇ ｇ ｔ ｌ ｏｉ ｏ ｒ ｏ ｈ ｒｔ ． ｈ ｎ ｂ ｓ ｄ ｏ ｒ ｅ ｔｐ ｌｇ ｎ ｉ ｄ ｏ ｉ ｌ ｓ ｅ ｉ ｇ ｓ ｈ ｄ ｌ ｃ ｅ ，ｂ ｉ ｎ ｅ ｅ ｇ ｄ ｌｏ ｅ ｓ ｒｎ ｄ ． ｉ ａｌ ｌ ｐ ｎ ｃ ｅ ｕ ｅ ｓ ｈ ｍｅ ｕ ｌ ａ ｎ ｒ ｙ ｍｏ ｅ ｆｓ ｎ ｏ ｏ ｅ Ｆ ｎ ｌ ｅ ｔ ｙ，ｅ ａ ｕ ｔｄ ｔ ｅ ｐ ｒ ｒ ｎ ｅ ｏ ａａ ａ ｇ ｅ ａｉｎ ｏ ｖ ｌ ａｅ ｈ ｅ ｆ ｍａ ｃ ｆ ｄ ｔ ｇ ｒ ｇ ｔ ｎ ｏ ｏ
０ 引言
随着无线通信技术 以及 电子 技术 的飞速发展 ， 低成 本 、 低
的数据传输量 ， 数据融合 能够 降低无线信道 中发生冲突的可能
性 ， 而提 高数据 收集 的效 率 ； 从 通过 比较 相邻传感 器节点采集
的数据 ， 数据融合能够检测失效节点 ， 丢弃异 常数据 ， 从而增强
ｅ ｒ ｙ ｓｍｕｌｔｏ ｎｅ ｇ ｂ ｉ ａｉ ｎ． ｙ Ｋ ｅ ｒ ｓ： ｗｉｅｅ ｓ ｓ ｎ ｏ ｔ ｒ ｓ；ｄａａ ａ ｇｅ ａ ｉｎ；ｅ ｒ ｙ ｗｏ ｄ ｒｌ ｓ ｅ ｓ ｒｎｅｗｏ ｋ ｔ ｇ ｒ ｇ ｔｏ ｎｅ ｇ ｙ
无线传感器网络数据融合技术的研究
第９ 期下
无线传感器 网络数据融合技术的研 究
欧阳春 林 湖南省湘 西州技工学校 湖南 ４６０ １０ ０
【 要 】本 文首 先讨论 无 线传感 器 网络数 据 融合 算法 的设 计原 则和性 能评 估方 法 ，引入 了融合 代价 的概念 ，并强调 无 线传感 器 网 摘 络数据 融合 算 法必须 与 具体 的应用 背景 相结 合 ； 最后 重点讨 论 了几种数 据 融合 的相 关算 法 ：节点 源数据 聚类 方法 、 自适应加 权 融合 算 法 、秩 滤波技 术 、以及基 于 Ｄｓ 据 理论 的融合 算 法 ，然后在 此基 础 上提 出将 秩 滤 波技 术与 自适应 加 权相 结合 的融合 算 法 ，以及将 Ｄ ｓ —证 — 证据理论与 自 适应加权相结合的融合算法，并通过仿真对几种算法进行 了比较结果表明本文算法在容错能力方面占有 明优势 。 【 键词 】 无线传 感 器 网络 数据 冗余 数 据 融合 融合 代价 关
Ｍａ ａｉ ，０ ２ ０８： ２ １ ． ｇｚ ｅ ０ ， （ １ ｎ２ ４ ） １４ ０
【】 Ｃ ｌ ｒＤ，ｓｒｎ Ｄ Ｓｒ ａ ｔ ｖ ０ｖ ｒ ｉｗ ｆＳ ｎ ｏ ２ ｕｌ Ｅ ｔｉ ，ｔｖ ｓａ ａＭ． ｅ ｖｅ ｏ ｅ ｓ ｒ ａ
杂度为 ｌｇ 。因此 ，秩滤波 的总的时间复杂度低 于 （ ＋ｌｇ ） ｏ２ ２ ｏ２
远低于 自适应加权融合算法 。当被剔 除的异 常噪声点较少时，新算法
的时间复杂度会略高于 自 适应加权 融合算法 ；反之，当被剔除的异常
将物理对 象或 者抽象 对象的集合，分组成为多个类 ，其 中每个 类由具 有 相似 性质的对 象组成。无线传感器 网络 中，分布式数据聚类 技术往 往 与数据融合算法结合在一起 。 无线传感 器网络 中，数据源分 布在 网络环 境下，将这些数据采 集 到一个 中心位 置并非最佳选择，其可扩展性不好 ，而且 将数据集中起 来进 行聚类也很难实现。 由于无线传感器 网络只 允许相 邻的传感器节 点之间进行通 信，因此数据分析算法也要 以同样 的方 式进行通信。 目 前，已有的聚类算法主要包括分布式聚类 、数据 流聚类 等。下面将对 常用 的聚类技术进行讨论与分析 。
无线传感器网络中的数据融合应用研究
Ｖ０ ． ５ ＮＯ． １２ ６
萍乡高 等专科 学校学报
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆＰ ｎ ｘａ ｇ Ｃｏｌｇ ｏ ｒ ａ ｉｇ ｉｎ ｌ ｅ ｏ ｅ
２０ 年 １ 月 ０８ ２
Ｄｅ ．２ ８ ｃ ００
无 线 传 感 器 网 络 中 的数 据 融 合 应 用 研 究
ａ ｇｒ ｇａ ｉｎ ｒ ｔｎｇ ＶＳ ｐ ｉ ｏ ｐ ｉ ｔ ｒ ｕｔｎｇ） ｇ ｅ ｔｏ ｏｕ ｉ ｏ ｎｔｔ ｏ ｎ ｏ ｉ
收 稿 日期 ：０ ８ Ｏ ｌ ２ ０ —１ — ５ 作者简介 ： 张龙 滨 （９ １ ） 男， １８ 一 ， 江西 萍 乡人 ， 读 硕 士 ， 师 ， 在 讲 主要 从 事 电子 信 息工 程 方 面 的 研 究 。
记为 Ｄ。 网络图 Ｇ＝（ Ｅ 包 含所有 的节 点 Ｖ 和可 以 Ｖ， ） 直 接相 互通 信 的节点 间的边 缘 （ｄ ｅ ） ｅ ｇ ｓ Ｅ。假 设 在数 据 融合树上 的任何节 点 间的传 输数 量只 有一个 ， 数据
Ｒ内（ 通信 半径 ） 和任何 其他 节点相 互通信 。 据源 的 数 位置取决 于下 面的模 式 ：
～
２ １数 据融 合 的定 义 ． １ 场景 分析 ） 现 在来 看一 个场景 ， 假设 它包 括 一个单独 的数据 接收端 来接 收 多数 据源 采集 的信 息 。 面从使 用数据 下 融合 的路 由机 制 （ 以数据 为 中心 ） 不使 用数 据 融合 和
图 １ 数 据 融 合 路 由 与 端 到 端 路 由 （ ａａ ｄ ｔ
数 据既不是 完全不 同（ 有冗 余 ） 不是完 全相 同 （ 没 也 全
部冗余 ） 。 ２ 数据融合 ）
个传感 器节点 来形 成一个 传感 器 网络 ， 这些 节点 中的
无线传感器网络中的分组融合技术
为增强传感器网络节点间数据传输 的可靠性 ・ 而进 行数据组合打包处理 ； 二是为减少数据冗余度而进 行数据压缩处理。在传感器 网络中， 各个传感器节 点通常进行独立数据分组传输 ， 这样会导致 网络 中 传输的数据分组 比较多， 能量开销比较大 ， 拥塞概率 也增 大 。为克 服这 一 缺 点 ， 文 中我 们 提 出 了减 少 本
维普资讯
第 ｌ ８卷 第 ３期 ２０ ０ ６年 ６月
重 庆 邮 电学 院 学 报 （ 然 科 学版 ｌ 自 Ｊ ｕｎｌ ｆ ｈｎ ｑｕ ｎｖｒｉ ｆＰ ｓ ｎ ｅ ｃｍｍｕ ｉ ｔ ｎ （ ａｕａ Ｓｉ ｌ ｏｒａ ｏ ｇ ｌｇＵ ｉ ｓｙｏ ０ｔ ａ ｄＴ ｌ ｏ ｏＣ ｅ ｔ ｓ ｅ ｎｃ ｉ ｓＮ ｔｒｌ ｃ ｎｅ ａｏ ｅｃ
网络传输分组数量的数据分组融合技术。
１ 无线传感器 网络数 据的分 组融合
在传感器 网络中， 信息传递完全通过“ 来实 包” 现（ 见图 １ 。包 由包 头和包体组成 ， ） 其包头由满载 标识 位 （ 负 荷 置 “ ” 未 满 负荷 置 “ ” 、 满 ０， １） 主从 包 位 （ 主包为“” 从包为“ ”主包才能在传感器网络中 ０， １， 传输 ， 一旦该位被置“ ” 则该包只有等待被主包 组 ０， 合 。、 ）包的 目的地及 ｓ ｋ ｉ 节点 的三维信息组成 。包 ｎ 头 的 主要 任 务是 负 责判 断 目标 地 址一致 的 多个包是 否“ 组合”并执行这些包 的“ ， 组合” 。包体 由传输节 点信息组成 ， 节点信息包括节点在摄取 到数据时的 定位信息和所摄取到的数据信息 。传感器所摄取到 的数据信息又包括数据类型和基本数据内容等。
ｃ ｕ ｔ ｅ ｕ Ｃｌ ｑ ｐ．ｄ ．ｌ 。
维普资讯
无线传感网络技术的研究与应用
无线传感网络技术的研究与应用随着科技的不断发展，无线传感网络技术在各个领域的研究与应用日益广泛。
无线传感网络技术是一种能够将大量分布在特定区域的传感器节点进行无线通信和数据传输的技术。
本文将探讨无线传感网络技术的研究方向及其应用，并对其发展前景进行展望。
无线传感网络技术的研究方向包括传感器节点的设计、无线通信协议以及数据处理与管理等。
首先，传感器节点的设计是无线传感网络技术研究的核心之一。
传感器节点的设计需要考虑功耗、传感器选择、尺寸等因素，以满足各种应用场景的需求。
例如，针对环境监测中的空气质量传感器，需要精确测量空气中的污染物浓度，节点设计需要具备高精度、低功耗等特点。
其次，无线传感网络技术的研究还包括无线通信协议的设计与优化。
传感器网络中的传感器节点通常资源有限，因此需要设计适用于无线传感网络的高效低功耗通信协议。
例如，低功耗的MAC协议能够有效延长节点的寿命。
最后，数据的处理与管理是无线传感网络技术研究的又一重要方向。
大规模无线传感网络所产生的海量数据需要进行高效处理和管理，以提取出有价值的信息。
数据处理与管理的关键在于能够实现数据压缩、数据融合和数据挖掘等技术，以满足不同应用场景对数据处理与管理的需求。
无线传感网络技术的应用涉及众多领域，包括环境监测、工业控制、智能交通等。
首先，无线传感网络技术在环境监测领域具有广泛的应用前景。
通过在地质、气象、污染物等监测中部署大量的传感器节点，可以实现对环境的实时监测与预警。
例如，在地震监测中，通过将地震传感器节点分布在地震易发区域，能够实时采集地震参数，并实现对地震活动的预警与分析。
其次，无线传感网络技术在工业控制中的应用也具有重要意义。
通过将传感器节点部署在工业生产线上，可以实现对生产过程的实时监测与控制。
例如，在工业自动化中，通过与PLC等设备的连接，实现对设备状态的远程监测和控制，能够提高生产效率和质量。
此外，无线传感网络技术在智能交通领域也有广泛的应用。
无线传感网络数据融合算法的研究_王康
WSN ） 是 无线传感器网络 （ Wireless Sensor Network， 一种大规模的无线自组织网络， 通过覆盖大量的微型传感 器节点到指定区域进行目标监测， 节点之间通过相互协作 对网络覆盖区域的对象信息进行感知、 采集、 处理和发送。 WSN 综合了无线通信技术、 嵌入式计算技术、 传感器技 术， 应用前景广泛， 被认为 是 21 世 纪 最 重 要 的 技 术 之 一
J］ ． 电视技术， 2014， 38（ 1） ． 【本文献信息】 王康， 王峰， 蒋馥珍， 等 . 无线传感网络数据融合算法的研究［
无线传感网络数据融合算法的研究
1 1， 2 1 1 王 康， 王 峰 ， 蒋馥珍 ， 乔铁柱
（ 1． 太原理工大学 信息工程学院， 山西 太原 030024； 2． 中国矿业大学（ 北京） 资源与安全工程学院， 北京 100083）
3
仿真分析
为了验证该算法是否达到预期目标， 对该算法进行
了测试， 所选择的仿真工具为 MATLAB。在仿真中， 假设 假设该房间 某个传感器节点对一个房间的温度进行测量， 的温度真值是 25 ℃ ， 在真值的基础上加入高斯白噪声来 模拟传感器节点的观测值
［ 11 ］
。假设把簇的稳定阶段分成
了 24 个帧， 也就是该传感器一共有 24 个时隙来向簇首传 设定每个时隙之间节点收集 5 个温度值， 即此节 输数据， 点在一个稳定阶段总共收集了 120 个数据。另外还分别
【摘 要】 无线传感网中如何降低节点能耗和提高节点传输数据的准确性是急需解决的问题。在研究无线传感网分簇路由的 基础上， 针对无线传感网分簇路由的源节点提出了一种双层滤波机制， 仿真结果表明该数据融合方法能够提高融合数据的准确 ， ， 。 性 降低数据冗余度 具有较高的执行效率 【关键词】 无线传感网； 源节点； 双层滤波； 数据融合 【中图分类号】 TN911． 4 【文献标志码】 A
传感器网络中的数据融合技术综述
传感器网络中的数据融合技术综述一、引言随着无线通信、传感技术的不断进步，传感器网络技术正在成为当前互联网技术与工业自动化技术的热门领域之一，在环境监测、智能交通、医疗卫生、安全监控、智能家居等领域中有着广泛的应用。
然而，由于传感器网络中数据的大量生成和传输，怎样高效地利用这些数据是一个重要的研究方向，数据融合技术就是在这个领域中起到了重要的作用。
二、传感器网络数据融合技术的概述1.传感器网络中数据融合技术的定义数据融合技术是一种将从不同传感器节点上采集到的原始数据整合、筛选和组合在一起，形成更全面、准确、可信的数据信息的技术。
通过数据融合技术的应用，可以提高数据的可靠性、准确性、全面性和通用性，从而提高传感器网络中数据的价值。
2.传感器网络中数据融合技术的特点数据融合技术的特点主要有以下几个方面：（1）可靠性：数据融合技术可以降低单个传感器节点所采集的数据对整个系统的影响，从而提高数据的可靠性。
（2）准确性：通过对不同传感器节点上采集到的数据进行分析和处理，可以消除数据中的噪声和误差，减少数据的不确定性，提高数据的准确性。
（3）全面性：数据融合技术可以整合不同传感器节点上采集到的数据，使得数据的覆盖范围更广，提高数据的全面性。
（4）通用性：数据融合技术可以使得不同传感器节点所得到的数据具有一定的通用性，从而提高数据的应用范围。
3.传感器网络中数据融合技术的分类根据不同的融合方式和目标，传感器网络中数据融合技术可以分为以下几种类型：（1）低层数据融合：低层数据融合是指对同一传感器节点所采集到的多个数据进行整合和融合，以提高数据的准确性和可靠性。
（2）中层数据融合：中层数据融合是指对同一区域内不同传感器节点所采集到的数据进行整合和融合，以提高数据的全面性和准确性。
（3）高层数据融合：高层数据融合是指对多个区域内的数据进行整合和融合，以提高数据的通用性和应用范围。
4.传感器网络中数据融合技术的应用传感器网络中数据融合技术应用广泛，主要应用在以下几个领域中：（1）环境监测：在环境监测领域中，传感器网络可以采集不同地点、不同特征的数据，利用数据融合技术进行处理和分析，得到更准确、更全面的环境数据信息。
花卉基地生态环境监测的无线传感器网络数据融合技术研究
Ｋ ｙ Ｗ 口 ｄ ； ｌ －ｓ ｎ ｏ ０ ａ ｕ ｉｎ， Ｅ Ｈ，ｅｆ ｄ ｐ ｉｎ ｗｅ ｇ ｔｎ 日 ｒ § Ｍｕ ｔ ｅ ｓ ｒ ｄ ｔ ｉ ｆ ｓｏ Ｌ ＡＣ ｓ ｌ －ａ ｏ ｔｏ ｉ ｈ ｉ ｇ
引肓
生态环境监测预 警体 系的建设对于及
远 的 意 义 。 该 无 线 传 感 器 网络 中 ， 感 器 在 传 节点按 照一定 周期采集数 据 ， 只将 有 效 结
果 传 输 给 汇聚 节 点 ， 够 减 少 传 输 的 数 据 能
量 ， 省 能源 开销 ， 长 网络 寿 命 。 节 延 …
ｎ； 无线 电信 道 决 定 的 常 量 － 由
公 式 （ ） 判 断 并 决 定是 否 记 录 当 前 采 ３：
‰ 信 号 放 大 器放 大 的 倍 数 。 它们 的数 集 到 的 数 据 ， 有 当 传 感 器 采 集 到 的 数 据 只
果 也 压 缩 在 一 个 数 据 包 内 发 送 给 汇 聚 节
点 ， 据包内的数据为七 。 数 位 其次 ， 据 发 送 方 法 是 基 于 Ｌ ＡＣ 数 Ｅ Ｈ协 议 进行 的 ， 某个 簇 头 拥 有 个簇 成 员节 点 ， 数 据 分 组 从 该 簇 头 节 点 传 输 到 汇 聚 节 点 需要
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研 究 报 告
Ｓｃｅ ｃ ｎ ｉｎ ｅ ｅ ｄ Ｔｅ ｈ ｏｏ ｙ ｌｎ ｖ ｔｏ ｅ ａｄ ｃ ｎ ｌｇ ｎ ｏ ｅ ｉ ｎ Ｈ ｒ ｌ
花卉基地生 态环境 监测的无线传 感器 网络数据 融合技术研 究①
黄 丽燕 肖江
（ 京林 业大学 工学 院 北京 １ ０ ８ ） 北 ０ ３ ０ 摘 雾ｌ 奉囊结合生寿 环境羹 刊系统存在 数据，余 度高的特点 ， 出 了 种基 于Ｌ ＡＣ 路 由协议的无 线传患嚣 网络 数据融合 算法 。 巴 提 一 Ｅ Ｈ 结莱 表 明， 蘸筹涛再 有很 好 的数据 融合藏牛 ， 别适 用于 周期性报 告奏 型的无 线传赢嚣 网络应 用。 特 苯键词 ， 事侍瘳器数据融合 Ｌ￣ Ｃ 协设 平均值演算法 Ｉ Ｈ Ａ 中圈分类号ｌ ６ 。 ６ ｇ ３ Ｓ ８ ｓ ８ ６Ｉ ８ 文献标识码 ； Ａ 文章编号ｌ６ ４ ０ ８ （０ ｚｏ Ｃ） ０ １－０ １ ７ － ９ Ｘ ２ １ ）Ｚｂ一 ０ ５ ２
无线传感网络中数据融合体系架构的研究
性 问题 的新 的开放 式的体 系架构 ， 并给 出了具体 实现方案 。
关键词 无 线传 感 器 网 络 ， 据 融 合 ， 数 自组 织 ， 内处 理 ， 网 融合 体 系结 构
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｔ ｓ ｏ ｙ ｔｍ ｃ ｔｃ ｕ ｅ ｉ ｉ ｌｓ ｅ ｓ ｔ ｒ ｓ ａ ｃ ｆ Ｄａ ａ Ｆｕ ｉ ｎ Ｓ ｓｅ Ａｒ ｈｉｅ ｔ ｒ ｎ Ｗ ｔ ｅ ｓ Ｓ ｎ ｏｒＮｅ ｗｏ ｋ
通信 与计算 能力的微小传感器节点构成 的 自组织分 布式 网络 系统 ， 在整个 网络 系统 中， 大量的传感器节点收集 ， 处理 ， 且 并
交换来 自于外 界环境 的数据 ， 最终 传输到外 部基 站 。该 系统
是能根据环境 自主完成 指定任 务 的“ 能” 智 系统 ， 它集 成 了传 感器技术 、 微机电系统 （ ＭＳ 技术 、 ＭＥ ） 无线 通信技术和分布式
摘 要 数据 融合技 术是无线传感 器网络 （ Ｎ） ｗＳ 的一 个关键技 术 ， 目的是 减 少传感 节点间 的传输量 ， 降低 整 个网络
中的能量 消耗 和数 据冲 突， 而优化 ＷＳ 的整体性 能。文章针对 ＷＳ 中数 据融合 处理形 式的 多元 性 ， 讨论 了广 进 Ｎ Ｎ 在
义 的数 据 融合 ， 析 现 有 的 Ｗ Ｓ 数 据 融 合 方 法 的 基础 上提 出 了一 种 解 决 Ｗ Ｓ 自组 织 和 网 内 处 理 ） 分 Ｎ Ｎ（ 中数 据 融 合 多元
１ 引言
计算机 网络 自产生 之 日起 ， 其是 ２ 纪 ９ 尤 ０世 ０年代 初 的 迅 猛发 展 ， 使人们 的生 活发 生了极大的变化 。具有无线通信 、 数据 采集和处理 、 同合作 等功能 的无线传 感器 节点协 同组 协
无线传感器网络的数据聚合技术
Ｌ ＡＣ 和 Ｐ Ｇ Ｉ 及 Ｋ ｌ ｋｓ 算 法 都 是 针 对 从 各 Ｅ Ｈ… Ｅ ＡＳＳ ａｐ ｉ ａ 的
个 节 点 收 集 数 据 而 提 出 的算 法 。 们 采 用 与 数 据 聚 合 相 类 似 它
的 数 据 融 合 概 念 。 Ｌ Ａ Ｈ 和 Ｐ Ｇ ＳＳ研 究 采 用 聚 合 算 法 从 ＥＣ Ｅ ＡＩ 大 量 传 感 节 点 采 集 数 据 。Ｌ ＡＣ 把 无 线 传 感 器 网络 分 割 为 Ｅ Ｈ
ｉ ｇ ｖ ｎ Ｆ ｎ ｌ ， ｔ ｅｅ ａ ｕ ｏ ｆ ｇ ｅ ａ ｉ ｎ ｑ ａｉ ｒｅ ｙ ｄ ｓ ｕ ｓ ｄ ｓ ｉ ｅ ． ｉ ａｌ ｙ ｈ ｖ ｌ ￣ｉ ｎｏ ｇ ｇ ｔｏ ｕ ｌ ｙ ｉ ｂ ｆ ｉｃ ｓ ｅ ． ａｒ ｔ ｓ ｉ ｌ Ｋｅ ｒ ｓ Ｗ Ｓ ； ｄ ｔ ｇ ｅ ａ ｉ ｎ ｄ ｔ ａｈ ｒ ｇ ｒ ｕ ｉ ｇ ｐ ｏ ｏ ｏ ； ａｇ ｒｔ ｙｗｏ ｄ ： Ｎｓ ａ ａ ｇ ｇ ｔ ； ａ ｇ ｔｅ ｎ ； ｏ ｔ ｒ ｔｃ ｌ ｌｏ ｈ ａ ｒ ｏ ａ ｉ ｎ ｉｍ
ｎ ａ ａ ｇ ｇ ｔ ｒ ｕ ｅ ． ｎ Ａｄ ｉ ｏ ， ｈ ａ ｄｄ ｔ ｇ ｅ ａ ｉ ｎａ ｅｉ ｔ ｄ ｃ ｄ Ｉ ｄ ｔ ｎ ｔ ｅｉ ｌｍｅ ｔ ａ ｇ ｅ ａ ｉｎ ｉ ｔｂ ｓ ， ｃ ｎ ｅ ｔ ｆ ｏ ｓ ｄ ｌ ｓｌ ｓ ｇ ｅ ｍｉｎ ａ ｒ ｏ ｌ ｎ ｏ ｉ ｍｐ ｅ ｎ ｔ ａ ｇ ｇ ｔ ｄ ａ ａ ｅ ｄａ ｒ ｏ ｎａ ｏ ｃ ｐ ｌ ｓｙ ａ ｓｅ ｓ ｇ ｇ ｏ ｏ ｎ ｏ ａｒ
Ｘ Ｉ ｉ．ｕ ， ＨＵ ｅｍ ｉｇ ， ＬＩ Ｃａ— ｉｇ Ｅ Ｊｅｒ ｉ Ｙｕ — ｎ Ｕ ｉｘｎ ， ＬＩ ａ Ｕ Ｌｎ
（ ｏｌｇ ｆ ｎ ｏｍａｉｎ ｃｅ ｃ ｏ ｔ ｉａ ｒ ｕｔｒ ｉｅｓ ｙ Ｃ ｌ ｅｏ ｆｒ ｔ ，Ｓ ｉｎ ｅＳ ｕｈＣｈｎ ｉ ｌ ｅＵｎｖ ｒｉ ，Ｇｕ ｎ ｚ ｏ ６ ０ ｅ Ｉ ｏ Ａｇ ｃ ｕ ｔ ａ ｇ ｈ ｕ５ ４ ，Ｃｈｎ ） １ ０ ｉａ
无线传感网中基于BP神经网络的数据融合方法_樊雷松
在无线传感网 的 基 础 上 进 行 的 数 据 融 合 是 指 利 用 计 算 机对按时序获得 的 若 干 观 测 信 息 ， 在 一 定 准 则 下 加 以 自 动 分析 、 综合 ， 以完 成 所 需 的 决 策 和 评 估 任 务 而 进 行 的 信 息 处理技术 。 数据融合 的 定 义 是 多 方 面 和 多 层 次 的 处 理 数 据 序 列 ， 就是把来自 各 个 传 感 器 与 信 息 源 的 数 据 和 信 息 加 以 相 关 、 联合和组合 ， 从 而 获 得 了 精 确 的 身 份 估 计 和 位 置 估 计 ， 然 后对整体的情况做出 应 急 判 断 。 数 据 融 合 这 种 技 术 在 近 ３ ０ 年来取得了 飞 速 的 发 展 ， 在 多 个 先 进 发 达 国 家 ， 都 有 学 者 和技术人员在开 展 数 据 融 合 技 术 的 研 究 ， 所 以 这 一 领 域 的 研究内容和成果已 大 量 出 现 在 各 种 学 术 会 议 和 公 开 的 学 术
； 修订日期 ：２ 收稿日期 ：２ ０ １ ３ ０ ３ ２ ２ ０ １ ３ ０ ５ ２ ５ － － － － ；山西省自然科学基金项目 （ ；山西省科技攻关基金项目 基金 项 目 ： 国 家 自 然 科 学 基 金 项 目 （ ６ １ ２ ０ ２ １ ６ ３、６ １ ２ ４ ０ ０ ３ ５） ２ ０ １ ２ ０ １ １ ０ １ ５ １） － （ ） ２ ０ １ ２ ０ ３ １ ３ ０ ３ ２ ３ － ， 男 ， 山西临汾人 ， 硕士研究生 ， 研 究 方 向 为 物 联 网 、 云 计 算 ； 强 彦 （ ， 男， 山 西 太 原 人， 博 士， 副 教 作者简介 ： 樊雷松 （ １ ９ ８ ８ １ ９ ６ ９ －） －） ，女，山西太原人，博士，副 教 授，研 究 方 向 为 智 能 信 息 处 理、情 授 ， 研究方向为云计算 、 物联网 、 图像处理 、 大数据 ； 赵 涓 涓 （ １ ９ ７ ５ －） ， 男 ， 江西宜村人 ， 研究方向为物联网 ； 格磊 （ ，男，江苏南通人，本科，研究方向为物联网。 感计算 、 数据挖掘 ； 胡洋洋 （ １ ９ ９ １ １ ９ ９ ０ －） －） ： Ｅ－ｍ ａ ｉ ｌ ｆ ａ ｎ ｌ ｅ ｉ ｓ ｏ ｎ ６ ３ ． ｃ ｏ ｍ ＠１ ｇ
无线传感器网络数据融合技术研究
计 算机 与网络
无线 传感器网络数据融合技术研究
西安航 空技 术 高等专科 学校 计 算机 工程 系 马新 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
［ 摘 要］ 针对无线传感器 网络 中各个节点单独传 送数 据到汇聚节点 ， 费传 感器节点的能量 ， 降低信 息收集的效率 ， 浪 并 通过基 于平 面路 由的数据融合 ， 于层次路 由的数据融合和基于地理位置路 由三个方面对无线传感器网络数据 融合协议进行 了分析和 比较 。 基 ［ 关键词 ］ 无线传感 器网络 数据融合 融合算法 无线传感 器 网络综 合了传感器 ， 嵌入式计 算 ， 网络及通 信 ， 布式 分 信息处理等技术 ，其利用大量 的微 型传感 计算节点通过 自 组织 网络以 协作方式进行实时监测 ， 感知和采集各类 环境或监测对象信息 ， 为连 成 接物理世界 、 数字虚拟世界和人类社会的桥梁【。无线传感器网络在环 Ｌ ｑ 境 监测 ， 资源监测 ， 灾害污染监测 ， 公共安 全和国防 ， 智能交通灯各个领 域都有广泛 的应 用前 景， 也是 国际上信 息领域的研究 热点和竞争 的焦
一
１ ） 基于 Ｄ Ｄ路 由的融合 ： 向扩散（ｉｃ ｉｕｉ ） 由中的数据 定 Ｄｒ ｔｄ ｆ ｏ 路 ｅｅ ｎ ｓｎ
融合包括路径建立阶段 的任务融合 和数据 发送阶段的数据融合 ，定 向 扩散路 由的数据融 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 。这种方 法不 仅简单 ， 与路 由技 术相结合还能够有效地减少网络中的数据量 。 ２ 于层次路 由的融合 ： Ｅ Ｃ ） 基 Ｌ Ａ Ｈ是基 于层 次的路 由算法 ， 其操作 分成“ 来进行 ， 轮” 每一轮具有两个运行 阶段 ： 包括簇 建立阶段和数据通 讯 阶段 。在数据通信阶段 ， 内节点把数据发 给簇首 ， 首进行数据融 簇 簇 合并把 结果发送给 汇聚节点 ， Ｅ Ｃ Ｌ Ａ Ｈ协 议 的特 点是分簇 和数据融 合 ， 这种方式降低 了节点发送功率 ，减少 了不必要 的链 路 ，减少节点间干 扰， 达到保持 网络 内部能量消耗的均衡 ， 网络寿命 的 目的日 延长 。 ３基 于链 的融合 ： Ｅ Ａ Ｉ ） Ｐ Ｇ ＳＳ是 Ｌ Ａ Ｈ 的改进 ， ＥＣ 首先将 网络 中的所 有节点连接成一条单链 ， 然后随机选取一个节点作 为首领 ， 并向其他节 点发 出收集数据请求 ， 数据从单链 的两个端点 向首领 流动 ， 中间节点在 传递数据前要执行融合操作 ， 首领节点将 结果传送给汇 聚节点 。 ４ ） 基于安全模式 的融合 ： Ｓ Ｄ Ｅ Ｐ Ａ是一种基于分簇 的路由协议算法 ， 每个节点收集到数据后 ， 并不是直接将数据包发送给簇 头 ， 而是将反映 数据特征 的模式编码发给簇头节点 ，簇头节点根据 模式编码判断是否 对该节点 的数据感兴趣或该节点数据是否冗余 。Ｅ Ｐ Ａ既减少 了簇 内 ＳＤ 节点和簇头的通信量 ， 也增加了无线传感 器网络 的安全性 。 因为模式编 码是经过安全加密和压缩的 ， 而且大小也 小于数据包 的大小 。 基于路由的数据融合可 以在一定程度上节约能耗 ， 长无 线传感 延 器 网络的生命周期， 但是它们都是针对单个查询请求所 做的数据融合 ， 并不是根据数据包的内容来决定是 否融合 。
无线传感器网络网内数据融合技术研究
（ｃ ｏｌ ｆ ｏ ｕｅ ｃ ｎｅａｄＥ ｇｎｅ ， ｎｎＵｎｖｒｔ ｆ ｃ ｎｅａｄＴｅｈ ｏ ｇ ，Ｘａｇａ ４ ０ ， ｈｎ ） Ｓｈ ｏ ｏ Ｃ ｍｐ ｔ Ｓ ｉ ｃ ｎ ｎ ｉｅｒ Ｈｕａ ｉ ｓｙｏ ｉ ｃ ｎ ｃ ｎｌ ｙ ｉ ｔｎ １２ １ Ｃ ｉ ｒ ｅ ｅｉ Ｓｅ ｏ ｎ １ ａ
Ｋｅ ｒ ｓ ｄ ｔ ｇ ｒｇ ｔ ｎ； ｉｅｅｓＳ ｎ ｏ ｔ ｒ ｓ（ Ｓ ；ｔ ｎ ｏ ｔｏ ；ｒａ ｔ ｙｗｏ ｄ ：ａａａ ｇ ｅ ａｉ Ｗ ｒ ｌ ｅ ｓｒＮｅｗｏｋ Ｗ Ｎ） ｉ ｇ ｃ ｎｒｌ ｅ ｌ ｉ ｏ ｓ ｍｉ ｍｅ
目前 ， 内数 据融 合 技术 逐 渐得 到研 究 者们 的 网
１ 引 言
微 型传 感器 节点 能量 非 常有 限 ， 无 线传感 器 且
网络通 常工 作在 无 人 值 守 的环 境 下 ， 换 电池 、 更 补 充 能量 的操作 几 乎不 能 进 行 。 因 此必 须对 节 点 进
广 泛关 注 ， 取 得 了大 量 成 果 。但 是 ， 线 传 感 器 并 无 网络与应 用 相关 的特 性 ， 决定 了必须 根 据具 体应 用
维普资讯
第 ２ 第 ４期 ５卷
２０ ６年 １ ０ ２月
计 算
技
术 与 自 动 化
Ｖｏ ． ５． １２ Ｎｏ． ４
Ｄｅ ２０ ０ ６ ｃ
Ｃ ｍ ｐ ｔｎ ｃ ｎ ｌｇ ｎ ｔｍａ ｉｎ ｏ ｕ ｉ ｇ Ｔｅ ｈ ｏｏ ｙ ａ ｄ Ａｕ ｏ ｔ ｏ
行 高效管 理 ， 节省 网络 能量 消耗 、 长 网络 生 命 以 延
Ａｂ ｔａ ｔ Ｉ ｒ ｌｓ ｅ ｓ ｒｎ ｔ ｒ ｓｒ ｃ ： ｎ ｗｉ ｅ ｓｓ ｎ ｏ ｅｗｏ ｋ，ｉ ｅ ｎ— ｎ ｔ ｒ ａ ａ ａ ｇ ｅ ａ ｉｎ ｃ ｎ ｅｉ ｎ ｔ ｅ ｕ ｄ ｎ ｙ ｍｐ ｏ ｅ ｔ ｅａ ｃ ｒ ｃ ｆｄ ｔ ｅ ｗｏ ｋ ｄ ｔ ｇ ｒ ｇ ｔ ａ ｌ ｏ ｍｉ ａ ｅ ｒｄ ｎ ａ ｃ ，ｉ ｒ ｖ ｈ ｃ ｕ ａ ｙ ｏ ａ ａ ａ ｄ ｔ ｕ ｒ ｌ ｎ ｈ ｉ ｔ ｆｎ ｔ ｒ ．Ｔｈ ｓ ｐ ｐ ｒｐ ｅ ｅ ｔ ａ ｎ ｗ ｎ— ｎ ｔ ｒ ａ ａ ａ ｇ ｅ ａ ｉｎ ｔｃ ｎ ｌｇ ａ ｅ ｎ ａ ａｙ ｉｇ ｎ ｈ ｓ ｐ ｏｏ ｇ ｔ ｅ ｌ ｅ ｉ ｏ ｅ ｗｏ ｋ ｆ ｍｅ ｉ ａ ｅ ｒ ｓ ｎ ｓ ｅ ｉ ｅ ｗｏ ｋ ｄ ｔ ｇ ｒｇ ｔ ｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ｂ ｓ ｄ ｏ ｎ ｌｚｎ ｏ ｄ ａ ａ ｋ ｆｔ ｅ ｅ ｉｔ ｇ ｉ ｎ ｔ ｒ ａ ａ ａ ｇ ｅ ａ ｉ ｎ ｔｃ ｎ ｌ ｙ ｒｗｂ ｃ ｓｏ ｈ ｘ ｓ ｉ ｎ— ｅ ｗｏ ｋ ｄ ｔ ｇ ｒ ｇ ｔ ｅ ｈ ｏｏ ．Ｔｈ ｅ ｔ ｃ ｎ ｌｇ ｏ ｆ ｕ ｅ ａ ｅ ｕ ｌ ｈ ｇ ｒｇ ｔ ｒｎ ｄ ’ ｎ ｏ ｇ ｅ ｎ ｗ ｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ｃ ｎ ｉ ｒｓｃ ｒ ｆ ｌ ｔ ｅａ ｇ ｅ ａｏ ｏ ｅ ｇ ｙ Ｓａ ｇ ｅ ａ ｉｎ ｔ ｏ ｔ ｔ ｒ ｕ ｈ ｍａ ｉ ｇ ｕ ｅ ｏ ｅ ａ ｇ ｅ ａ ｉｎ ｔ ｏ ｔｏ ｃ ｅ ，ｗｈｃ ｓｔ ｃ ｉｖ ｏ ｄ ｔａ ｅ—ｏ ｆｂ — ｇ ｒｇ ｔ ｉ ｏ ｍｅ ｕ ｈ ｏ ｇ ｋ ｎ ｓ ｆａ ｎ ｗ ｇ ｒ ｇ ｔ ｉ ｎ ｃ ｎ ｒ ｌ ｈ ｍｅ ｏ ｍｉｇ ｓ ｉｈ ｉ ｏ ａ ｈ ｅ ｅ ａ ｇ ｒｄ ｆ ｅ ｔ ｅ ｎ ｒ ｙ ｅｆ ｉｎ ｙ ａ ｄ ｄ ｔ ｃ ｕ ａ ｙ ｗｅ ｎ ｅ ｅ ｇ ｆｉ ｅ ｃ ｎ ａ ａａ ｃ ｒ ｃ 、 ｃ
无线传感网中一种改进层次数据融合论文
无线传感网中一种改进的层次数据融合策略摘要：在无线传感器网络中，数据融合是减少能量消耗的有效途径。
本文针对多层数据融合方案的局限性提出了一种改进策略。
该策略是在已建立的每一层上再划分为两个子层，数据在邻层的相应子层中传输，避免了节点之间能量消耗不均，延长了网络的生存周期。
关键词：无线传感器网络；层次数据融合；数据传输中图分类号：tp393 文献标识码：a 文章编号：1007-9599(2011)22-0000-01improved level data aggregation strategy for wireless sensor networksren xiuli(school of computer,jilin normal university,siping 136000,china)abstract:an improved strategy of level data aggregation is proposed for the limit of multi-level data aggregation scheme in this paper for wireless sensor network. the strategy is divided each level into two sub-levels,transmitted the data between the adjacent two sub-levels,avoided unbalanced energy consumption of nodes and extended the network lifecycle.keywords:wireless sensor network;level dataaggregation;data transmission一、引言无线传感器网络（wireless sensor networks，wsn）[1]中的节点是由电池供电，能量十分有限，这就要求wsn 中采用数据融合技术，对冗余数据进行处理，有效地减少数据传输量，延长wsn的生命期[2]。
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无线传感网络中数据融合技术研究
一、引言
无线传感网络（Wireless Sensor Network, WSN）是由大量具有自
主感应、处理和通信能力的微小节点组成的分布式网络，其节点可以
自组织形成网络，完成环境监测、目标跟踪、智能控制等任务。
数据
融合技术是无线传感网络中的重要技术之一，可以将来自不同传感器
节点的信息融合处理，减少数据传输量，提高网络能量利用率和数据
处理效率。
二、数据融合技术的概念和分类
1. 数据融合技术的概念
数据融合技术是指将来自不同传感器节点的信息融合处理，得到更准确、更完整、更可靠的信息的一种技术。
数据融合技术可以在传感器
节点、本地数据处理器和中央数据处理器等多个层次上进行。
2. 数据融合技术的分类
数据融合技术可以按照不同的分类标准进行分类，如数据融合的层次、数据融合的方式、数据融合的目的等。
其中，按照数据融合的层次可
以将其分为三种类型：传感器级融合、本地融合和全局融合。
三、数据融合技术的算法
1. 基于模型的数据融合算法
基于模型的数据融合算法是指利用传感器节点的测量值和系统模型，通过数学建模和数值计算的方法，对目标状态进行估计和预测。
该算法适用于系统有明确的模型或能够通过对系统进行建模来得到模型的情况，能够提高数据处理的精度和效率。
2. 基于概率的数据融合算法
基于概率的数据融合算法是指通过概率模型对传感器节点测量值的不确定性进行建模和处理，以提高数据处理的精度和可靠性。
该算法适用于系统不确定性较大或无法建立明确的模型的情况。
3. 基于模糊逻辑的数据融合算法
基于模糊逻辑的数据融合算法是指利用模糊逻辑的方法来处理数据，以解决数据处理过程中的问题。
该算法适用于系统复杂度较高或难以建立明确的模型的情况。
四、数据融合技术的应用
1. 环境监测
无线传感网络可以用于环境监测，通过传感器节点对环境参数进行监测和采集，如温度、湿度、气压、光照强度等数据，然后进行数据融合处理，得到环境的准确状态信息。
2. 智能交通
无线传感网络可以用于智能交通系统中，通过传感器节点对车辆、路况、交通信号等信息进行采集和处理，以提高交通的效率和安全性。
3. 健康监测
无线传感网络可以用于健康监测领域，通过传感器节点对人体健康参数进行监测和采集，如心率、体温、血氧、血压等数据，然后进行数据融合处理，得到准确的健康状况信息。
五、数据融合技术的挑战与未来发展方向
1. 能量限制
无线传感网络的节点能量有限，数据融合技术需要在保证数据质量的前提下，尽可能减少数据传输量，降低能量消耗。
2. 多源数据融合
无线传感网络中的数据来源多样，数据融合技术需要能够处理来自不同传感器节点的数据，实现多源数据的融合处理。
3. 安全问题
无线传感网络中的数据传输往往是通过无线信道进行的，容易受到黑客攻击和窃听，数据融合技术需要考虑数据的安全性。
未来发展方向：
1. 数据融合技术与人工智能的深度融合，实现更高效、更智能的数据
处理和分析。
2. 数据融合技术在物联网、智能家居等领域的应用，实现智能化、自动化的生活方式。
3. 数据融合技术与区块链技术的结合，实现数据的安全共享和隐私保护。
六、结论
数据融合技术是无线传感网络中的重要技术之一，能够实现来自不同传感器节点的信息融合处理，提高数据处理的精度和效率。
未来，数据融合技术将与人工智能、物联网、区块链等新兴技术深度融合，为人们的生活带来更加智能化和便利化的体验。