基于神经网络的无线传感器网络数据融合算法

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一种改进的基于神经网络的WSN数据融合算法_连方圆

［8 9］改进协议 LEACH － F 分簇路由协议与 BP 神经网络结合
明，网络能够很好的对数据进行数据回归。 W － T Sungd 等在基于无线传感器网络的环境下，利用 BP 神经网络对环境监测中的数据进行融合，实验结果表明，引入 BP 神经网络方法
0625 ；收稿日期： 2013关项（ 20120313013 － 6 ）。作者简介：连方圆，女，山西人，硕士，主要从事无线网络信息数据融合，语音信号处理的研究。 0828 。修回日期： 2013-
［2 ］测系统中取得很好的效果。G． Wang 等将多项式回归引入到无线传感网络的数据融合中，在对环境监测的中，通过实验表
结合神经网络和证据理论，建立了管道泄
［6 ］
漏诊断模型。徐桂云等
把 PCA 与ＲBF 神经网络结合用于对
［7 ］
轴承数据的融合和故障诊断，仿真结果表明，该算法具有很好的识别率和数据压缩率。孙凌逸等构建了一种基于 BP 神经网络与 LEACH 协议的数据融合算法，该算法能够提高网络融合度，但其并没有考虑到神经网络运行所需的网络参数的获取问题。针对以上问题，本文提出了一种新型的基于误差反向传播算法的多层前馈神经网络的 WSN 数据融合模型（ A New Back Propagation Neural － Network Data Aggregation ，简称 NBPNA ）。 NBPNA 数据融合模型将无线传感网络的 LEACH
Improvement of Data Aggregation of Wireless Sensor Networks Using Artificial Neural Networks

无线传感网中基于BP神经网络的数据融合方法

２０１４年１月
计算机工程与设计
ＣＯＭＰＵＴＥＲＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧＡＮＤＤＥＳＩＧＮ
Ｊａｎ．２０１４
Ｖｏ１．３５ＮＯ．１
第３５卷
第 பைடு நூலகம் 期
无线传感网中基于ＢＰ神经网络的数据融合方法
樊雷松，强彦，赵涓涓，胡洋洋，格磊
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＴａｉｙｕａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｔａｉｙｕａｎ０３００２４，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｏｒｅｄｕｃｅａｌｏｔｏｆｒｅｄｕｎｄａｎｔａｎｄｉｎｖａｌｉｄｄａｔａｉｎｔｈｅｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋ，ｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｌｉｆｅｃｙｃｌｅｏｆｔｈｅｎｏｄｅ，ｔｏ
ＤａｔａｆｕｓｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｉｎｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ
ＦＡＮＬｅｉ — ｓｏｎｇ，ＱＩＡＮＧＹａｎ，ＺＨＡＯＪｕａｎ－ｊｕａｎ，ＨＵＹａｎｇ — ｙａｎｇ，ＧＥＬｅｉ

无线传感器网络数据融合技术的研究

电子游戏软件
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４６０１００
【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Ｄｓ —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
Ｍａａｉ，０２０８：２１．ｇｚｅ０，（１ｎ２４）１４０
【】ＣｌｒＤ，ｓｒｎＤＳｒａｔｖ０ｖｒｉｗｆＳｎｏ２ｕｌＥｔｉ，ｔｖｓａａＭ．ｅｖｅｏｅｓｒａ
杂度为ｌｇ。因此，秩滤波的总的时间复杂度低于（＋ｌｇ）ｏ２２ｏ２
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。

基于神经网络的传感器网络数据融合技术研究

ｄｍａｄｎ．Ｗｉｔｎｄｐｉｅａｉｔ，ｔｅａｇｒｈｌｙｒｎｔｒｔｃｕｅｗａｓｌｓｅｅｎｉｇｔａｓｒｇａａｔｂｌｙｈｏｔｍｅｅｗｏｋｓｒｔｒｓｅｔｉｈｄ，ｔｅｈｈｒｃｅ — ｈｏｖｉｌｉａｕｂａｈｎｔｅｃａａｔｒ
决策可以经自学习模块总结新经验，馈给知识库，对相反并
出进行计算；
ｕ＝∑ ｊ一
１
＝
（）１
（）２
，）（
４对Ｂ）Ｐ神经网络的输出层各神经元的输入ｚ和输出Ｙ
进行计算法，即
应的因子进行修改，断扩充知识库，同时自学习模块能不在
结果表明了本文提出的算法的有效性和实用性，节约了数据融合的能量。
输入节点ｉ隐藏层节点ｊ输出层节点ｋ
图１ＢＰ神经网络结构模型
来的连接通路，而是与原来的通络相反的方向，并在这个过
程中不断调整各神经元的权重，来达到使均方值误差最小。
６＝（一Ｙ）１一Ｙ）ｃＹ（（）５
２对传感器的输出离散的或连续的时间函数、）图像数据或一个直接的说明属性的数据进行特征的提取，并把它定义
为特征矢量Ｙ；；
其中，表示样本的期望值。ｃ６对Ｂ）Ｐ神经网络的权值误差６［，进行计算，是接到中间层神经单元上，即
一
行数据融合技术来达到高效率的传输网络，像是在应用层，可以进行最简单融合，采集的数据进行筛选；对在数据链路

基于神经网络的多模态数据融合

基于神经网络的多模态数据融合随着人工智能技术的不断发展，多模态数据融合的应用越来越广泛，其中基于神经网络的多模态数据融合是一种比较常见的方法。

本文将介绍神经网络的基本原理和多模态数据融合的实现方式，以及该方法在实际应用中的优势和不足。

神经网络是一种模仿生物神经网络的计算模型，具有自学习、自适应、自组织等特点，可以用于图像识别、语音识别、自然语言处理等多个领域。

神经网络最基本的单元是神经元，一般采用人工的方式来构造。

多模态数据融合就是将来自多个传感器的不同类型的数据综合起来，形成一个更为完整的信息集合。

常见的多模态数据包括图像、语音、文本、传感器数据等。

而多模态数据融合的目的就是为了进一步提高数据的准确性、鲁棒性和鉴别性。

基于神经网络的多模态数据融合可以分为两类：串行融合和并行融合。

串行融合是将数据从不同的传感器分别送入各自的神经网络中，再将得到的中间结果集成到一个最终的神经网络中。

而并行融合是将各个传感器的数据直接合并后输入一个神经网络进行训练。

在实际应用中，基于神经网络的多模态数据融合有很多优势。

首先，该方法可以利用多模态数据的互补性，进一步提高数据的准确性和鉴别性。

其次，神经网络具有自动学习的能力，可以从多模态数据中提取更高阶的信息。

而且，该方法还具有一定的鲁棒性，对于数据缺失或异常情况也能保持一定的效果。

但是，基于神经网络的多模态数据融合也存在一些不足之处。

首先，该方法的计算量较大，需要大量的计算资源，导致训练速度较慢。

同时，对于神经网络的结构和参数的选择也需要一定的经验和专业知识。

此外，该方法对于数据的准备和预处理也比较敏感，需要进行大量的数据清洗和特征提取。

总之，基于神经网络的多模态数据融合是一种很有前景的方法，它可以提高数据的准确性和鉴别性，并且具有鲁棒性。

但是，该方法也存在一些缺陷，如计算量大，对数据的处理比较敏感等。

未来，我们需要进一步探索其改进方法，使其更好的适用于各种实际场景。

基于智能算法的无线传感器网络设计与优化

基于智能算法的无线传感器网络设计与优化无线传感器网络是当前热门的研究领域之一。

它集传感、通信、控制、计算等技术于一身，将传感器部署在感兴趣的区域，采集环境信息并通过无线通信协作完成各种任务。

随着信息技术的快速发展，智能算法也被广泛应用于无线传感器网络的设计与优化中。

一、传感器节点密集度优化传感器节点密集度在无线传感器网络中极为重要，它决定了数据采样的质量以及无线通信的能耗。

智能算法能够通过优化传感器节点的部署和工作机制，从而提高传感器节点密集度。

在传感器节点部署方面，遗传算法可被用于节点布局的优化。

在设计阶段，通过合理的适应度函数、交叉和变异运算等技术，可以克服贪心算法的不足，快速得到最优解。

在传感器节点工作机制优化方面，粒子群算法可被应用于节点通信协议的设计。

通过模拟粒子的运动情况来寻找最佳适应度函数，通过不断协商并优化节点之间的通信方式，可以达到优化传感器节点密集度的目的。

二、传感器节点能源消耗优化传感器节点能源消耗是无线传感器网络中较为明显的问题之一。

智能算法可以通过自适应学习和优化，从而降低节点能源消耗。

在传感器节点能耗优化方面，遗传算法可被应用于传感器节点调整其功率。

通过适应度函数调整精英种群与基因区间的选择，可以快速找到最佳功率调整策略，从而增加传感器的覆盖范围，减少节点间的能耗。

在传感器节点任务分配方面，蚁群算法可被应用于任务分配。

通过模拟蚂蚁搜寻食物的过程，构建蚂蚁算法模型，从而精准地给每个节点分配任务，避免了一些节点负载过重或负载过轻的情况，使得网络能量更加均衡，从而增加传感器网络的生命周期。

三、传感器节点数据采集质量优化数据采集质量是无线传感器网络中至关重要的指标之一，其直接影响到无线传感器网络的精度和效率。

智能算法可以优化数据采集质量，提高数据采集的效率和可靠度。

在数据采集质量优化方面，蜂群算法可被应用于传感器节点的数据融合算法中。

通过蜂群算法对数据进行分群，选择不同的聚类算法，带改进的k-means、DBSCAN、凝聚层次聚类算法等等，从而优化数据融合的模型，提高数据采集的精度和效率。

基于神经网络数据融合的无线定位算法

图２基站与移动台的位置分布
（）非视距（Ｏ）误差：根据改进的３ＮＬＳ
根据以上环境和条件下进行仿真所得的结果如
ＣＳ２９ＯＩ５模型的４信道，Ｏ种ＮＬＳ的超量时延服从
指数分布，该指数分布特征值由公式ｒ：Ｔ箸～１
基于神经网络数据融合的无线定位算法
郭华
（西安邮电学院电子与信息工程系，陕西西安７０２）１１１摘要：出了提一种基于神经网络数据融合的无线定位算法，法融合了到达时问（Ｏ）到达时间差（１））到该方ＴＡ、１）Ａ、Ｃ达角度（Ｏ），ＡＡ、并考虑了这三种测量值的测量质量（可信度）有效地解决了在常规定位算法中使用线性最小二乘，法求解非线性方程使定位精度下降的缺点。通过仿真表明，法具有较高的定位精度，该算能够满足ＦＣ所提出的Ｃ
隐含层神经元数目可以有经验公式［获得，］即Ｎ２ｌ２其中Ｎ２＞ｏＴ，ｇ为隐含层中神经元的数目，丁是训练样本的维数。隐含层神经元数目的增加可以提高定位精度，但带来更大的计算量。由于本文中所用的样本数目不太多，重点考虑精度问题，故选择两个隐含层神经元数目都为１。８隐含层的神经元通常为非线性函数，它是将输入的数据转化为输出数据的处理单元，隐含层的传递函数一般采用Ｓｍｉｉｏｇｄ
第５期
郭
华：于神经网络数据融合的无线定位算法基
・８・７
位置如图２所示。个基站的位置坐标分别为：三

无线传感器网络中的数据融合技术

无线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，无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）已经成为了一个重要的研究领域，并在诸多领域得到了广泛的应用，如环境监测、工业控制、医疗保健、军事侦察等。

在无线传感器网络中，数据融合技术扮演着至关重要的角色，它能够有效地减少数据传输量、降低能耗、提高数据的准确性和可靠性，从而延长网络的生命周期，提升网络的整体性能。

无线传感器网络通常由大量的传感器节点组成，这些节点分布在监测区域内，通过自组织的方式形成网络。

每个传感器节点都能够感知周围环境的信息，如温度、湿度、压力、光照等，并将这些信息通过无线通信的方式传输给其他节点或汇聚节点。

然而，由于传感器节点的资源有限（如能量、存储空间、计算能力等），以及无线通信信道的不稳定和易受干扰等特点，如果每个传感器节点都将采集到的原始数据直接传输给汇聚节点，将会导致大量的能量消耗和通信开销，甚至可能造成网络拥塞和数据丢失。

因此，数据融合技术应运而生。

数据融合技术是指将多个传感器节点采集到的数据进行综合处理和分析，去除冗余和错误的数据，提取出有用的信息，并以一种更简洁、更准确的形式传输给汇聚节点或用户。

其基本思想是在不损失数据准确性和完整性的前提下，尽可能地减少数据传输量，从而降低网络的能耗和通信开销。

数据融合技术主要包括以下几种类型：基于数据级的融合：这是最底层的融合方式，直接对传感器节点采集到的原始数据进行融合处理。

例如，多个传感器节点同时测量同一物理量（如温度），可以通过求平均值、中位数等方式对这些数据进行融合，得到一个更准确的测量结果。

这种融合方式简单直接，但需要大量的计算和通信资源。

基于特征级的融合：首先对传感器节点采集到的原始数据进行特征提取，如提取数据的均值、方差、频谱等特征，然后对这些特征进行融合处理。

这种融合方式能够在一定程度上减少数据量，同时保留数据的主要特征，但特征提取的准确性会影响融合结果的质量。

无线传感器网络中基于神经网络的数据融合模型_俞黎阳

俞黎阳讲师,博士,主要研究方向为无线传感器网络;王能教授,博士生导师,主要研究方向为无线移动通信、协议一致性测试等;张卫教授,博士生导师,主要研究方向为无线传感器网络、组播技术等。

计算机科学2008Vo l 35 12无线传感器网络中基于神经网络的数据融合模型俞黎阳王能张卫(华东师范大学计算机科学技术系上海200241)摘要数据融合技术通过减少传感器节点间的数据通信量,可以有效地节省传感器节点能耗,延长无线传感器网络的寿命。

提出了独特的基于神经网络的数据融合模型(N NBA),该模型巧妙地将无线传感器网络的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,通过神经网络方法从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。

以森林火灾实时监测网为应用实例,设计神经元模型及功能函数,并给出NN BA 模型的仿真测试结果。

关键词无线传感器网络,数据融合,神经网络,森林火灾Neura-l network Based Aggregation Framew ork for Wireless Sensor NetworksYU L-i y ang W AN G Neng Z HA N G W ei(Dept.of Compu ter Science &T echnology,East China N orm al Un iversity,S hang hai 200241,China)Abstract Data agg reg atio n is an efficient w ay to save ener gy and to pr olong lifetime of netw or k in w ireless senso r net -w or ks.Pr oposed N N BA ,a data ag gr egat ion fr amewo rk fo r clustered w ireless sensor netwo rks.N N BA po ses a thr ee -lay -er M L P fo r dat a agg reg ation in the clust ered senso r netwo rk.And the input layer neuro n and the fir st lay er neur on are lo cated in ever y cluster member,while the second layer neuro n and the o ut put layer neuron ar e located in every clust er head.In each neuro n,var ious no nlinear funct ions can be a pplied accor ding the requir ements o f the application.T he re -sults o f simulatio n show ed that N N BA is useful and practicable fo r dat a agg reg ation in clustered sensor netw or ks.Keywords W ireless senso r netwo rks,Data ag g reg at ion,Neura-l netw or k,Fo rest fire1 引言由于无线传感器网络中的传感器节点主要依靠无法替换的电池供电,降低能耗、延长网络寿命成了无线传感器网络面临的最大挑战之一。

无线传感网中基于BP神经网络的数据融合方法_樊雷松

６］。许多无线传感器以及微型处理器等节点组成［
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３０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：２０１３０３２２０１３０５２５－－－－；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（６１２０２１６３、６１２４００３５）２０１２０１１０１５１）－（）２０１２０３１３０３２３－，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（１９８８１９６９－）－），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（１９７５－），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（１９９１１９９０－）－）：Ｅ－ｍａｉｌｆａｎｌｅｉｓｏｎ６３．ｃｏｍ＠１ｇ

基于神经网络的多传感器数据融合方法研究

基于神经网络的多传感器数据融合方法研究多传感器数据融合是一种将来自不同传感器的信息进行整合的技术，目的是提高数据的准确性和可靠性。

随着神经网络在各个领域的应用不断扩大，基于神经网络的多传感器数据融合方法在近年来得到了广泛的研究和应用。

本文将对基于神经网络的多传感器数据融合方法进行研究和探讨。

首先，我们需要明确什么是传感器数据融合。

传感器数据融合是指通过使用多个传感器同时采集的数据来生成更准确和可靠的信息。

多传感器数据融合方法旨在通过最大限度地利用不同传感器的互补性，消除传感器个体之间的噪声和缺陷，并最终实现融合结果的优化。

神经网络作为一种强大的非线性模型，其在多传感器数据融合中的应用已经得到了广泛的关注。

基于神经网络的多传感器数据融合方法主要包括三个关键步骤：传感器数据的预处理、特征提取和融合输出。

首先，传感器数据的预处理是实现多传感器数据融合的第一步。

在此步骤中，需要对不同传感器采集的数据进行归一化、滤波和去噪等处理，以确保传感器数据的一致性和可靠性。

例如，可以使用滑动窗口和均值滤波器对数据进行平滑处理，从而减少数据中的随机噪声。

接下来，特征提取是基于神经网络的多传感器数据融合方法的核心步骤。

在此步骤中，需要利用神经网络模型从传感器数据中提取有用的特征。

特征提取的目的是将原始的传感器数据转化为具有更高层次的描述性特征，以便神经网络可以更好地学习和理解数据之间的关系。

常用的特征提取方法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等。

最后，融合输出是基于神经网络的多传感器数据融合方法的最后一步。

在此步骤中，需要将经过特征提取的数据输入到神经网络模型中，通过神经网络的学习和优化过程，得到最终的融合结果。

融合输出可以是一组预测值、一个决策或一种分类结果，具体根据实际问题而定。

在实际应用中，基于神经网络的多传感器数据融合方法已经在许多领域取得了良好的效果。

例如，在智能交通系统中，通过使用车载摄像头、雷达和GPS等不同传感器采集的数据，可以实现对道路交通情况的准确监测和预测。

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。

无线传感器网络数据融合技术研究

科技信息
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Ｌｑ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ＤＤ路由的融合：向扩散（ｉｃｉｕｉ）由中的数据定Ｄｒｔｄｆｏ路ｅｅｎｓｎ
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：ＥＣ）基ＬＡＨ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，ＥＣＬＡＨ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：ＥＡＩ）ＰＧＳＳ是ＬＡＨ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：ＳＤＥＰＡ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。ＥＰＡ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。

无线传感器网络节能型数据融合算法

数据传输的数量，本文就节能问题提出一种基于数据融合的节能型无线传感器网络．无线传感器网络数据融合包括数据级融合（低级）特征级融合（，中级）决策级融合（，高级）３个部分．数据级融合在传感器节点处进行，称为下位机融合．特征级融合和决策级融合在基站处进行数据融合，称为上位机融合．据级融合是最低层融合，数即直接对传感器采集的数据进行融合处理，将融合结果向基站或中心节点传输．征级融合属于中间层特融合，一般称作多传感器数据融合．将传感器节点传输的数据进行数据处理，以进行数据校准和状态估
ｗａｒｐｓｄ．ＩｓｒｎｋｔｅｃｌｃｉｇｅｃｅｃｎａａｏｏｅｂｅｔｇｔｈｅｈｌｓＳｓｔｏｔｏａａｔａｆｃｓｐｏｏｅｔｈｕｈｏｌｔｎｘｒｓｅｔｄｔｆａｎｄｙｓｔｎｗｏｔｒｓｏｄＯａｏｃｎｒｌｄｔｒｆｅｉｉａｈｎｒｏｓｍｐｉｎｏｏｅ．Ｂｅａｅｔａａｃｌｅｔｄｂｎｏｅｉｒｌｓｅｓｒｎｔｒｓａｅｓｍｉｎｄｔｅｅｅｇｃｎｕｔｏｆｎｄｓｙｃｕｓｈｅｄｔｏｌｃｅｙｏｅｎｄｎｗｉｅｅｓｓｎｏｅｗｏｋｒｉ — ｌｒａｈａｉａｔｔｅｓｍｅｔｍｅ，ＴＦＡｒｅｎｈｒｎｓｔｅｄｔｇｔｄｔｔｅｎｄｅ，ａｄｓｎｔｔｈｏｔｏｅｔｒｍｅｇｓａｄｓｉｋｈａａｍａｎｉｅａｈｏｕｎｅｄｓｉｏｔｅｃｎｒｌｃｎｅ．Ａｄｉｉｎｌｄｔａｌｏｙ，ｔｅＴＲＡｏｈｃｍｐｅａｅａａｆｒｏｅｎｄｎｙｃｅｉｅｈａａｍａｎｔｅｆｒａｄｆｅｅｔｎｄｔｔｅｎｓｔｓｄｔｏｎｏｅａｄｓｎｒｔｓｔｅｄｔｇｉｚｕｄｉｒｎｏｅａｈｏｆｃｎｒｌｃｎｅ．Ｓｍｕａｉｎｒｓｌｓｓｏｔｔｗｈｎｓｔｎｈｐｐｏｉｔｈｅｈｌｏｔｏｅｔｒｉｌｔｏｅｕｔｈｗｈａｅｅｔｇｔｅａｒｐｒａｅｔｒｓｏｄ，ｔｅＴＦＡｅｒａｅｈｅｓｒｉｈｄｃｅｓｓｔｅｓｎｏ

多传感器数据智能融合理论与应用第6章神经网络与多传感器数据融合

■假定 BP神经网络的输出为
多传感器数据智能融合
27
3 BP神经网络与多传感器数据融合算法
多传感器数据智能融合
28
3 BP神经网络与多传感器数据融合算法
■融合算法的卡尔曼滤波公式如下所示
其中
为新的踪算法的加速度方差。
即为系统的经过神经网络融合后的最终输出滤波值
多传感器数据智能融合
29
4 Hopfield神经网络原理及应用
■1986年美国物理学家J. J. Hopfield利用非线性动力学系统理论中的能量函数方法研究反馈人工神经网络的稳定性，提出了 Hopfield神经网络，并建立了求解优化计算问题的方程。
■基本的Hopfield神经网络是一个由非线性元件构成的全连接型单层反馈系统，Hopfield网络中的每一个神经元都将自己的输出通过连接权传送给所有其它神经元，同时又都接收所有其它神经元传递过来的信息。Hopfield神经网络是一个反馈型神经网络，网络中的神经元在时刻的输出状态实际上间接地与自己的时刻的输出状态有关。
同时，相应的神经网络学术会议和神经网络学术刊物的大量出现，给神经网络的研究者们提供了许多讨论交流的机会。
多传感器数据智能融合
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1 人工神经网络简介
虽然人们已对神经网络在人工智能领域的研究达成了共识，对其巨大潜力也毋庸置疑，但是须知，人类对自身大脑的研究，尤其是对其中智能信息处理机制的了解，还十分肤浅。因而现有的研究成果仅仅处于起步阶段，还需许多有识之士长期的艰苦努力。
多传感器数据智能融合
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1 人工神经网络简介
再认识和应用研究期（1991~）
许多具备不同信息处理能力的神经网络已被提出来并应用于许多信息处理领域，如模式识别、自动控制、信号处理、决策辅助、人工智能等方面。

无线传感器网络中基于神经网络的数据融合模型

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传感器数据的融合技术的种类

传感器数据的融合技术的种类
传感器数据的融合技术是指将多个传感器采集到的数据进行整合，提高数据的准确性和完整性，从而得出更加精准的信息。

目前，常见的传感器数据融合技术主要包括以下几种：
1. 基于加权平均的融合技术：该方法将不同传感器采集到的数据按照一定的权重进行加权平均，得出最终结果。

该方法适用于数据分布相对均匀的情况。

2. 基于卡尔曼滤波的融合技术：该方法利用卡尔曼滤波算法对传感器数据进行滤波，提高数据的准确性和稳定性。

该方法适用于数据存在噪声或者随机误差的情况。

3. 基于模型的融合技术：该方法将多个传感器采集到的数据与建立的物理或数学模型进行匹配，得出最终结果。

该方法适用于需要考虑物理模型的情况。

4. 基于模糊逻辑的融合技术：该方法将不同传感器采集到的数据进行模糊化处理，并利用模糊逻辑进行推理和决策，得出最终结果。

该方法适用于数据存在多义性或不确定性的情况。

5. 基于神经网络的融合技术：该方法将不同传感器采集到的数据作为神经网络的输入，利用神经网络进行学习和预测，得出最终结果。

该方法适用于需要进行复杂的数据处理和模式识别的情况。

综上所述，不同的传感器数据融合技术适用于不同的数据特点和需求，可以根据实际情况进行选择和应用。

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一种基于深度学习模型的数据融合处理算法

一种基于深度学习模型的数据融合处理算法马永军;薛永浩;刘洋;李亚军【期刊名称】《天津科技大学学报》【年(卷),期】2017(032)004【摘要】针对无线传感器网络传统数据融合算法效率较低、处理高维数据困难问题,提出一种基于深度学习模型的卷积神经网络结构实现数据融合的算法CNNMDA.算法首先在汇聚节点对构建的特征提取模型CNNM进行训练,然后各终端节点通过CNNM提取原始数据特征,最后向汇聚节点发送融合后的数据,从而减少数据传输量,延长网络寿命.仿真实验表明,CNNMDA与同类融合算法相比,在同样数据量的情况下能够大幅降低网络能耗,并有效提升了数据融合效率与准确度.%Traditional methods of data fusion in wireless sensornetworks(WSNs)are inefficient and not ideal for processing high-dimensional data.Therefore,a data aggregation algorithmCNNMDA(convolutional neural networks model data ag-gregation)was proposed,which combined convolutional neural networks(CNN)and WSNs clustering routing protocol.A feature extraction model(CNNM)is designed by using CNNMDA firstly and then trained in Sink node.After that the cluster nodes use CNNM to extract data features,which are sent to the Sink node by cluster heads,thereby reducing the quantity of data transmission and extend the network lifetime.Simulation results show that compared with existing similar algorithms, the energy consumption of CNNMDAdecreases obviously and the accuracy of the data fusion can be effectively improved.【总页数】5页(P71-74,78)【作者】马永军;薛永浩;刘洋;李亚军【作者单位】天津科技大学计算机科学与信息工程学院,天津 300457;天津科技大学计算机科学与信息工程学院,天津 300457;天津科技大学计算机科学与信息工程学院,天津 300457;天津科技大学计算机科学与信息工程学院,天津 300457【正文语种】中文【中图分类】TP393;TP183【相关文献】1.一种基于深度学习模型的数据融合处理算法 [J], 马永军;薛永浩;刘洋;李亚军2.基于深度学习模型的无线传感器网络数据融合算法∗ [J], 邱立达;刘天键;林南;黄章超3.火箭飞行测量数据融合处理的一种算法 [J], 胡圣波;徐云舟;毛太平;黄席樾4.UGES反向传导算法:一种新的小样本深度机器学习模型 [J], 马超;徐瑾辉;侯天诚;蓝斌;张振华5.一种集成深度学习模型的旅游问句文本分类算法 [J], 马喆康;迪力亚尔•帕尔哈提;早克热•卡德尔;吐尔根•依布拉音;西尔艾力•色提;艾山•吾买尔因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。