数据融合技术在无线传感器网络中的应用

合集下载

无线传感器网络中的协同感知与信息融合

无线传感器网络中的协同感知与信息融合无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSNs）是由大量分布在特定环境中的无线传感器节点组成的网络。

这些传感器节点能够自动感知环境中的各种物理量，并将感知到的数据通过网络进行传输和处理。

WSNs 在各个领域都有广泛应用，如农业、环境监测、智能交通等。

在WSNs中，协同感知与信息融合是实现高效、准确数据处理和分析的重要手段。

协同感知是指通过相互协作，使传感器网络能够更全面、准确地感知环境。

传统的传感器网络采用分散式的感知方法，每个节点独立地感知并传输数据，这种方式需要耗费大量的能量和带宽。

而协同感知则采用多个节点之间相互合作的方式，通过数据融合和任务分解的方式，提高传感器网络的整体感知性能。

协同感知的核心是数据融合，即将多个节点感知到的数据进行整合和分析，得到更全面、准确的环境信息。

数据融合可以分为两个层面，即低层和高层的数据融合。

低层数据融合是指将多个节点感知的原始数据进行整合和处理，消除噪声和异常值，提高数据的准确性和可用性。

高层数据融合则是将低层融合后的数据进行进一步分析和处理，提取环境中的有用信息，并进行最终的决策和推理。

在协同感知中，信息的融合需要考虑多个因素，如节点之间的能量消耗、传输带宽和网络拓扑等。

为了提高能量利用效率，可以采用分层的数据融合策略，将数据处理和传输分为多个层次进行，避免不必要的数据传输和处理。

同时，可以采用自适应的融合算法，根据网络的动态变化和节点的能量状况，灵活调整数据融合的策略和算法，从而实现更高效的信息融合。

协同感知与信息融合的目标是实现更精确、可靠的环境感知和决策。

通过协同感知和数据融合，可以提高传感器网络的整体性能，减少能量和带宽的消耗，并提高感知数据的准确性和可用性。

协同感知和数据融合技术在农业领域的应用中有着重要的作用。

例如，农业领域的传感器网络可以用来监测土壤湿度、气象条件和作物生长状态等，通过协同感知和数据融合，可以及时发现农田中的问题，并针对性地采取措施，提高农作物的产量和质量。

无线传感器网络中的数据融合与聚类算法研究

无线传感器网络中的数据融合与聚类算法研究无线传感器网络（Wireless Sensor Network，简称WSN）是近年来快速发展的一个重要领域，它由大量的分布式无线传感器节点组成，可以感知和采集环境中的各种数据，并通过无线通信进行数据传输和协作。

数据融合与聚类算法是WSN中的核心技术之一，它们能够对分散的传感器节点数据进行处理和分析，提取有用的信息，实现对环境的全面监测和分析。

本文将重点探讨WSN中的数据融合与聚类算法，以及相关的研究进展和应用。

一、数据融合算法在无线传感器网络中的应用数据融合是指将来自多个传感器节点的原始数据进行整合和合并，得到更准确、完整、一致的信息。

在无线传感器网络中，由于传感器节点之间的位置分布不均匀，节点之间的通信受到能量和传输带宽的限制，因此需要采用数据融合算法进行数据的处理和压缩，减少对网络资源的消耗。

1.1 分布式数据融合算法分布式数据融合算法是WSN中常用的一种数据融合方式。

通过将数据处理任务分布到不同的传感器节点上进行数据计算和融合，可以降低数据传输的开销，减少网络负载。

常见的分布式数据融合算法有DEEC（Distributed Energy-Efficient Clustering）和LEACH（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy）等。

DEEC算法通过将传感器节点划分为多个簇（cluster），选择部分簇作为数据融合的中心节点，将其他节点的数据传输至中心节点进行融合处理。

这样可以减少数据传输的距离，降低能量消耗。

LEACH算法则是一种基于概率的聚类算法，在每个轮次中，节点按照概率选择是否成为簇的中心节点，中心节点负责数据的融合和传输。

1.2 基于压缩感知的数据融合算法压缩感知是一种利用数据冗余性实现数据压缩和降低传输开销的技术。

在无线传感器网络中，可以利用压缩感知的方式减少对环境数据的采集和传输。

常见的压缩感知算法有CS（Compressive Sensing）和COSS（Compressed Online Statistical Sensing）等。

无线传感器网络的数据融合技术及其应用

４测试发布阶段．
数据融合是ＷＳＮ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２ｌ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

一种高性能数据融合算法在无线传感器网络中的应用

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｉｓｓｅｎｓｉｔｉｖｅｔｏｔｈｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｓａｆｅｔｙａｎｄｒｅｌｉａｂｉｌｉ — ｔｙａｎｄｉｓｖｕｌｎｅｒａｂｌｅｆｏｒｎｏｄｅｓｈｏｒｔｓｕｒｖｉｖａｌａｎｄｆｏｒｇｅｄｏｒｔａｍｐｅｒｅｄｄａｔａｉｎｄａｔａｆｕｓｉｏｎ
文章编号：１６７２ — ６９８７（２０１３）０３ — ０３０９ — ０６
种高性能数据融合算法在无线传感器网络中的应用
一
蔡宗吟。刘才铭，刘毅，叶秋冬
（１．乐山师范学院智能信息处理及应用实验室，四川Ｉ乐山６１４０００；２．重庆理工大学计算机应用技术研究所，重庆４０００５４）
ｐｒｏｐｏｓｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒａｎｉｍｐｒｏｖｅｄａｎｄｏｐｔｉｍｉｚｅｄｓｔｒａｔｅｇｙｏｆｎｅｔｗｏｒｋｒｏｕｔｉｎｇａｎｄｎｏｄｅ．Ｆｌｏｗｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｗｅｉｇｈｔｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｓａｒｅｅｍｐｌｏｙｅｄｔｏｍａｘｉｍｉｚｅｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋｌｉｆｅｔｉｍｅｆｏｒｒｏｕｔｉｎｇ，ａｎｄＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｕｓｅｄｔｏｉｎｔｅｇｒａｔｅｔｈｅｃｌｕｓｔｅｒｈｅａｄｎｏｄｅａｎｄｔｈｅｂａｓｅｓｔａｔｉｏｎｄａｔａｆｏｒｎｏｄｅｔｒｅａｔｍｅｎｔ，ｆｉｎａｌｌｙｔｈｅｒｅｐｕｔａｔｉｏｎｅｖａｌｕａｔｉｏｎｍｅｃｈａ — ｎｉｓｍｉｓｅｍｐｌｏｙｅｄｔｏａｎａｌｙｚｅｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋｏｖｅｒａｌｌｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｈｏｗｓｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄｆｕｓｉｏｎｍｅｔｈｏｄｅｎｈａｎｃｅｓｔｈｅｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ，ｄｅｃｒｅａｓｅｓｄａｔａｒｅｄｕｎｄａｎｃｙｉｎｇｒｅａｔｅｒｄｅ — ｇｒｅｅ，ｒｅｄｕｃｅｓｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｒｅｆｏｒｅｉｍｐｒｏｖｅｓｏｖｅｒａｌｌｎｅｔｗｏｒｋｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ．

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，无线传感器网络已经成为了众多领域中不可或缺的一部分。

从环境监测到工业控制，从医疗保健到智能家居，无线传感器网络凭借其能够实时感知和收集大量数据的能力，为我们的生活和工作带来了极大的便利。

然而，随着传感器节点数量的不断增加以及数据量的急剧增长，如何有效地处理和利用这些海量数据成为了一个亟待解决的问题。

数据融合技术的出现，为解决这一问题提供了有效的途径。

无线传感器网络通常由大量分布在监测区域内的传感器节点组成，这些节点通过无线通信方式相互连接，共同完成对目标区域的监测任务。

每个传感器节点都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，并将感知到的数据发送给其他节点或汇聚节点。

由于传感器节点的资源有限，包括能量、计算能力和存储空间等，因此在数据传输过程中需要尽可能地减少数据量，以延长网络的生命周期。

数据融合技术正是通过对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，提取有用的信息，从而达到减少数据量、提高数据准确性和可靠性的目的。

数据融合技术可以在传感器网络的不同层次上实现，包括节点级、簇级和网络级。

在节点级数据融合中，传感器节点在本地对采集到的数据进行预处理，如数据压缩、滤波等，然后再将处理后的数据发送出去。

这种方式可以减少节点的通信开销，但由于节点的计算能力有限，处理效果可能不太理想。

簇级数据融合则是将传感器节点划分为若干个簇，每个簇内选举一个簇头节点，簇内节点将采集到的数据发送给簇头节点，由簇头节点进行融合处理后再发送给汇聚节点。

网络级数据融合则是在整个网络范围内对数据进行融合处理，这种方式需要较高的计算能力和通信开销，但能够获得更好的融合效果。

在数据融合过程中，常用的融合方法包括加权平均法、卡尔曼滤波法、贝叶斯估计法等。

加权平均法是一种简单有效的融合方法，它根据各个传感器节点的可靠性和重要性为其采集到的数据赋予不同的权重，然后进行加权平均得到融合结果。

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一、引言随着物联网的发展和智能化的推进，无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSN）逐渐成为了一个重要的研究领域。

在无线传感器网络中，每一个节点都可以进行数据采集和传输，而数据融合算法则是将多个节点采集的数据进行整合，实现更加准确的分析和预测。

因此，数据融合算法在无线传感器网络中有着重要的应用价值和研究意义。

二、数据融合算法的基本概念数据融合算法是指将来自多个传感器节点的数据进行整合，提取有用信息并进行合理的处理，得出更加准确的结果的一种算法。

它是通过多个传感器节点之间的协同合作，对目标进行全面感知和理解，提高系统的可靠性和有效性。

常见的数据融合算法有以下几种：1.加权平均法：将不同传感器节点采集的数据简单地加权平均，得到综合结果；2.模糊逻辑法：将多个传感器节点采集到的数据通过模糊逻辑处理，得到模糊度较低的综合结果；3.神经网络法：将多个传感器节点采集的数据作为神经网络的输入，通过神经网络模型进行训练，得到更加准确的综合结果；4.小波变换法：通过小波分析对多个传感器节点采集到的数据进行处理，得到更加准确的综合结果。

三、数据融合算法在无线传感器网络中的应用1.环境监测无线传感器网络可以应用于环境监测领域，对大气、水质等多个方面进行同时监测。

传感器节点采集到的数据需要进行数据融合，得到更加准确的结果。

例如，监测空气质量时，可以将不同节点采集到的数据进行综合分析，以确定环境质量是否达到标准。

2.智能交通无线传感器网络可以应用于智能交通领域中，进行路况监测、车辆跟踪等。

多个传感器节点可以对车辆进行多角度的监测，采集到的数据需要通过数据融合算法进行整合。

例如，在智能交通信号管理系统中，可以对不同节点采集的车流量、车速等信息进行融合，最终得到更加准确的信号控制策略。

3.智能建筑无线传感器网络可以应用于智能建筑领域中，监测建筑物的温度、湿度、光照等多个参数。

无线传感器网络数据融合概述

⽆线传感器⽹络数据融合概述⼀、数据融合。

所谓数据融合，就是将多份数据或信息进⾏处理，组合出更有效、更符合⽤户需求的结果的过程。

在⽆线传感器⽹络的研究中，数据融合起着⼗分重要的作⽤，主要表现在以下三个⽅⾯：1．节省能量在部署⽆线传感器⽹络时，需要使传感器节点达到⼀定的密度以增强整个⽹络的鲁棒性和监测信息的准确性，有时甚⾄需要使多个节点的监测范围互相交叠。

这种监测区域的相互重叠导致了邻近节点报告的信息存在⼀定程度的冗余。

数据融合就是要针对这种情况对冗余数据进⾏⽹内处理，即中间节点在转发传感器数据之前，⾸先对数据进⾏综合，去掉冗余信息，在满⾜应⽤需求的前提下将需要传输的数据量最⼩化。

2．获得更准确的信息由于⽆线传感器⽹络由⼤量低廉的传感器节点组成，部署在各种各样复杂的环境中，因⽽从传感器节点获得的信息存在较⾼的不可靠性。

由此可见，仅收集少数⼏个分散的传感器节点的数据较难确保得到信息的正确性，需要通过对监测同⼀对象的多个传感器所采集的数据进⾏综合，来有效地提⾼所获得信息的精度和可信度。

3．提⾼数据的收集效率在⽹内进⾏数据融合，可以在⼀定程度上提⾼⽹络收集数据的整体效率。

数据融合减少了需要传输的数据量，可以减轻⽹络的传输拥塞，降低数据的传输延迟；即使有效数据量并未减少，但通过对多个数据分组进⾏合并减少了数据分组的个数，可以减少传输中的冲突碰撞现象，所以也能够提⾼⽆线信道的利⽤率。

⼆、⽆线传感器⽹络应⽤层数据融合数据融合技术可以在传感器⽹络协议栈的多个层次中实现，既可以在MAC协议中实现，也可以在路由协议或应⽤层协议中实现。

传感器⽹络中的数据融合技术可以从不同的⾓度进⾏分类，介绍三种分类⽅法：依据融合前后数据的信息含量分类；依据数据融合与应⽤数据语义的关系分类；依据融合操作的级别进⾏分类。

1、根据数据进⾏融合操作前后的信息含量，可以将数据融合分为⽆损失融合和有损失融合两类。

(1)⽆损失融合⽆损失融合中，所有的细节信息均被保留。

精品文档-无线传感器网络技术原理及应用-第5章

12
3. 全网同步与局部同步根据不同应用的需要，若需要网内所有节点的时间同步，则称为全网同步。而某些时间触发类应用，往往只需要部分与该事件相关的节点时间同步即可，称为局部同步。
13
5.1.3 协议本节将介绍无线传感器网络领域内具有代表性的时间同
步协议。典型的时间同步协议有DMTS协议、RBS协议以及TPSN 协议。
18 图5-2 RBS协议基本原理
19
发送节点广播一个信标分组，广播域中两个节点都能够接收到这个分组。每个接收节点分别根据自己的本地时间记录接收到信标分组的时刻，然后交换它们记录的信标分组接收时间。两个接收时间的差值相当于两个接收节点间的时间差值t2-t1，其中一个接收节点可以根据这个时间差值更改它的本地时间，从而达到两个接收节点的时间同步。
27
5.1.4 应用时间同步是无线传感器网络的基本中间件技术，不仅对
其他中间件，而且对各种应用都起着基础性作用，一些典型的应用如下。
1. 多传感器数据压缩和融合当传感器节点密集分布时，同一事件将会被多个传感器节点接收到。如果直接把所有的事件都发送给基站节点进行处理，将造成对网络带宽的浪费。
26 假设报文的传输延迟相同，均为d。
由 T2 T1 t d
(5-1)
T4 T3 ， t d
可得
t (T2 T1) (T4 T3) 2
d (T2 T1) (T4 T3) ，2
(52)
因此在T4时刻，若在节点A的本地时间上增加修正量t，就达到和节点B之间瞬时的时间同步，此时刻称为同步点。
8
5.1.2 方法目前无线传感器网络的时间同步方法有很多，可以将其
分为三类：排序、相对同步和绝对同步。外同步和内同步。全网同步和局部同步。 1. 排序、相对同步和绝对同步一些研究者将时间同步的需求分为排序、相对同步和绝

无线传感器网络中的数据融合应用研究

第２卷第６期５
Ｖ０．５ＮＯ．１２６
萍乡高等专科学校学报
ＪｕｎｌｆＰｎｘａｇＣｏｌｇｏｒａｉｇｉｎｌｅｏｅ
２０年１月０８２
Ｄｅ．２８ｃ００
无线传感器网络中的数据融合应用研究
ａｇｒｇａｉｎｒｔｎｇＶＳｐｉｏｐｉｔｒｕｔｎｇ）ｇｅｔｏｏｕｉｏｎｔｔｏｎｏｉ
收稿日期：０８Ｏｌ２０ —１ — ５作者简介：张龙滨（９１）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（ｄｅ）ｅｇｓＥ。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：
～
２１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（ａａｄｔ
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数据融合处理方法

无线传感器网络中的数据融合处理方法无线传感器网络（WSN）是一种由大量、小型、低功耗的无线传感器节点构成的网络系统。

它可以实现对各种环境信息的实时采集和传输。

WSN技术在环境监测、智能交通、智能家居等领域得到了广泛的应用。

在WSN中，节点数量众多，信息源复杂，因此如何有效地融合数据成为了一个重要的问题。

数据融合是将多个传感器节点采集的原始数据进行整合、分析和处理，形成更加全面和准确的信息。

数据融合技术能够提高WSN的信息获取准确性和传输效率。

数据融合的方法有很多，根据处理的数据类型，可以分为时空数据融合和频谱数据融合。

时空数据融合主要用于处理WSN中的传感器数据，其目的是通过时间和空间的关系来融合和提取原始数据中的信息。

频谱数据融合主要用于处理WSN中的信号数据，其目的是通过对信号的不同频率分量进行分析和融合，从而提取信号中隐含的有用信息。

一、时空数据融合时空数据融合主要包括数据预处理、数据校正、数据插值、数据平滑和数据逆变换等步骤。

其中，数据预处理主要是对原始数据进行降噪和滤波，以去除噪声和错误信息。

数据校正是通过校正系数对多个传感器节点的数据进行统一的校正处理，以去除因传感器本身误差而引起的数据偏差。

数据插值是对数据采样点进行插值操作，以填补数据缺失的部分。

数据平滑是对数据进行平滑处理，以消除由噪声和差异引起的抖动现象。

数据逆变换是将经过变换的融合数据变换回原始数据空间，以便后续处理和应用。

时空数据融合的方法有很多，其中比较常见的有基于统计学的方法、基于神经网络的方法和基于模糊逻辑的方法。

例如，基于统计学的方法可以利用均值、方差等统计指标来对融合数据进行处理和分析；基于神经网络的方法可以使用神经网络模型对多个传感器节点的数据进行建模和预测；基于模糊逻辑的方法可以使用模糊逻辑模型对数据进行处理和推理。

二、频谱数据融合频谱数据融合主要包括频谱分析、频谱变换和频谱合成等步骤。

其中，频谱分析是对信号频率分量进行分析和提取，以确定频率上的信息特征；频谱变换是将信号从时域转换到频域，以便于进行频谱分析和处理；频谱合成是将经过变换的融合信号变换回时域，以便于后续处理和应用。

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。

无线传感器网络中的多传感器融合方法

无线传感器网络中的多传感器融合方法随着科技的不断发展，无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSN）在各个领域中得到了广泛的应用。

无线传感器网络由大量的分布式传感器节点组成，这些节点可以感知环境中的各种参数，并将数据传输给中心节点。

然而，单一传感器节点的数据往往不足以满足对环境的全面监测和分析需求，因此多传感器融合方法应运而生。

多传感器融合是指将多个传感器节点的数据进行集成和处理，以提高数据的准确性和可靠性。

在无线传感器网络中，多传感器融合方法可以分为两个主要方面：数据融合和任务融合。

数据融合是指将来自不同传感器节点的数据进行合并和处理，以获得更准确和完整的信息。

常见的数据融合方法包括加权平均、卡尔曼滤波和粒子滤波等。

加权平均方法通过对不同传感器节点的数据进行加权求和，以降低噪声和误差的影响，得到更可靠的结果。

卡尔曼滤波是一种递归滤波方法，能够通过对历史数据和测量数据的加权处理，估计出系统状态的最优估计值。

粒子滤波则是一种基于随机采样的滤波方法，通过对系统状态进行随机采样，并根据测量数据的概率分布进行权重更新，得到最终的状态估计。

任务融合是指将多个传感器节点的任务进行集成和协调，以提高系统的整体性能和效率。

在无线传感器网络中，任务融合方法可以分为分布式任务融合和集中式任务融合。

分布式任务融合是指将任务分解为多个子任务，并由不同的传感器节点分别执行，最后将各个子任务的结果进行合并。

这种方法能够充分利用传感器节点的分布式计算和通信能力，提高系统的并行性和鲁棒性。

集中式任务融合则是将所有的传感器节点的数据发送给中心节点进行处理，中心节点负责整合和分析所有的数据，得到最终的结果。

这种方法能够充分利用中心节点的计算和存储能力，提高系统的整体性能和可扩展性。

除了数据融合和任务融合，还有一些其他的多传感器融合方法，如时空融合、能量融合和信息融合等。

时空融合是指将来自不同时间和空间的传感器数据进行集成和处理，以获得更全面和准确的信息。

无线传感器网络中的数据融合与决策

无线传感器网络中的数据融合与决策引言随着无线传感器网络技术的发展与普及，大量的传感器节点被部署在各种环境中，收集大量的环境数据。

然而，这些海量的原始数据无法直接应用于实际应用场景中，需要进行数据融合与决策处理，以提取有用信息并实现智能决策。

本文将重点探讨无线传感器网络中的数据融合与决策的技术与方法。

第一章数据融合技术1.1 数据融合概述数据融合是指将多源、多维的原始数据融合在一起，形成一个更完整、更准确的全局视图。

在无线传感器网络中，由于节点数量较多、环境复杂多变，数据融合技术起到了至关重要的作用。

1.2 数据预处理数据预处理是数据融合的第一步，它包括数据清洗、数据去噪、数据对齐等操作，旨在提高数据质量和准确性。

常用的方法包括滤波、插值和异常检测等。

1.3 数据压缩由于无线传感器网络中数据传输的带宽和能耗限制，需要对原始数据进行压缩，减少数据传输量。

数据压缩技术包括基于采样的压缩、基于模型的压缩和基于字典的压缩等。

1.4 数据聚合数据聚合是指将相邻节点的数据进行合并，减少冗余信息，以降低网络负载和能耗。

常用的数据聚合方法包括平均聚合、最大聚合和最小聚合等。

1.5 数据处理与分析数据处理与分析包括数据插值、数据建模、数据挖掘等技术。

通过对融合后的数据进行处理与分析，可以提取出有用的信息，并为后续的决策提供支持。

第二章决策技术2.1 决策模型决策模型是指对实际问题进行抽象和建模，以便进行决策和预测。

常用的决策模型包括概率模型、规则模型和优化模型等。

在无线传感器网络中，需要根据具体的应用场景选择合适的决策模型。

2.2 决策算法决策算法是指基于决策模型的具体计算方法，用于根据输入的数据和条件进行决策。

常用的决策算法包括贝叶斯分类、支持向量机和决策树等。

根据实际需求，可以选择合适的算法进行决策处理。

2.3 决策评估与优化决策评估与优化是指对决策结果进行评估与优化，以提高决策的准确性和效果。

常用的评估指标包括准确率、召回率和F1值等。

无线传感器网络中的数据融合方法

无线传感器网络中的数据融合方法无线传感器网络（WSN）是一种由许多互相连接的传感器节点组成的网络。

这些传感器节点能够感知和采集环境中的各种数据，并通过网络相互通信。

然而，由于传感器节点资源有限、环境复杂多变、通信信道不稳定等问题，传感器网络中的数据可能存在噪声、不一致和冲突等情况。

为了确保传感器网络中的数据的准确性和可靠性，数据融合方法应运而生。

一、数据融合概述数据融合是指将来自多个传感器节点的数据进行整合、合并、推理和解释的过程。

其目的是通过统计、数学和模型等技术手段，对原始数据进行优化、提炼，从而得到更准确、全面和一致的信息。

数据融合可以分为分级融合和联合融合两种方式。

二、分级融合方法分级融合是指将传感器节点分为不同的层级，每个层级上的传感器节点通过协作与通信，将原始数据融合成高级别数据，再传输给上一层级节点进行进一步融合。

该方法具有减少通信开销、降低计算复杂度等优点。

常见的分级融合方法有层次感知模型（Hierarchical Fusion Model）、分层融合模型（Layered Fusion Model）等。

三、联合融合方法联合融合是指将传感器节点间的数据进行直接融合，得到最终的融合结果。

该方法相比分级融合更加灵活高效，但也更加复杂。

常见的联合融合方法有加权平均法（Weighted Average Method）、模型融合法（Model Fusion Method）等。

四、数据预处理在进行数据融合之前，需要对传感器节点采集到的原始数据进行预处理。

数据预处理的目的是消除噪声、降低不确定性，并提高数据的准确性。

常见的数据预处理方法包括滤波、插值、异常检测和数据校正等。

五、融合算法融合算法属于数据融合的核心部分，其目的是通过运算、分析和推理等手段，将预处理后的数据进行合理的融合运算，得到最终的融合结果。

常见的融合算法包括加权平均算法、最大值算法、最小值算法、Kalman滤波算法等。

六、融合冲突解决在数据融合过程中，由于传感器节点之间可能存在差异或冲突，可能会导致融合结果不一致的情况。

无线传感器网络中的数据融合算法案例研究

无线传感器网络中的数据融合算法案例研究第一章引言无线传感器网络是由成千上万个分布在一定区域内的无线传感器节点组成的自组织网络。

它具有自动化部署、自我组织、自适应等特点，广泛应用于环境监测、智能交通、军事侦察等领域。

然而，在传感器网络中，大量的节点采集到的数据需要进行融合处理，以提高网络资源的利用率和数据的可靠性。

因此，数据融合算法成为无线传感器网络中的重要研究课题。

第二章无线传感器网络中的数据融合算法2.1 数据融合算法的基本原理数据融合算法旨在将多个节点采集到的数据进行综合，得到网络整体的状态或事件信息。

其基本原理是通过采集到的分布式数据，利用数学模型和信息处理技术，将数据进行处理、合并和推理，得到更准确、可靠的结果。

2.2 常用的数据融合算法2.2.1 加权平均法加权平均法是最简单的数据融合算法之一，它假设各个节点具有相同的权重，通过加权平均操作将所有节点的数据进行融合。

该算法的优点是计算简单，但缺点是无法适应数据具有不同权重的情况。

2.2.2 最大值法最大值法认为具有最大观测值的节点拥有最可靠的数据，因此将其作为整体数据的结果。

该算法适用于异常值检测和事件触发等场景，但对于数据分布均匀的情况下会造成信息丢失。

2.2.3 卡尔曼滤波算法卡尔曼滤波算法是一种经典的数据融合算法，通过建立系统的状态模型和观测模型，对数据进行预测和修正。

该算法对数据的噪声和不确定性有较好的处理能力，但需要先验知识和模型的准确性。

2.2.4 粒子滤波算法粒子滤波算法通过使用一组随机采样点（粒子）来表示概率密度函数，以近似方式实现数据融合。

该算法适用于非线性和非高斯分布的数据，但计算复杂度较高。

第三章案例研究3.1 温度传感器网络数据融合在温度传感器网络中，我们利用无线传感器节点采集温度数据，并将数据进行融合，得到整个区域的温度分布情况。

在数据融合过程中，我们可以利用加权平均法，根据节点距离目标区域的远近给予不同的权重，得到更准确的温度结果。

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。

数据时空融合算法在无线多传感器网络中的应用

第１次融合中是将每个传感器在不同时刻的观测值与该时刻之前的测量初值进行合并、融合，得到该传
感器在不同时刻的融合估计值；第２次是将每个传感器同时刻的估计值进行空间融合，融合估计后的
均方误差是小于单纯基于自适应加权融合得到的均方误差．时空融合估计算法结构如图３所示
ＡｂｔａｔＷｉｌｓｎｏｅｗｒｅｃｎｌｇｈｃａｅａｐｉｄｔｄｓｙａｄｉ－ｅｎ，ｈｌｔｄｄｔｓｒｃ：ｒｅｓｅｓｒｔｏｋｉａｗｔｈｏｏｙｗｉｈｃｎｂｐｌｉｕｔｎｌｂｉｇＴｅｒａｅａａｅｓｎｓｎｅｅｏｎｒｌｅ
ｆｓｏｔｎａｄｉｎｔｄｓｎｄｉｈｔｎａｄＺｇｅａｒｅｎｎｈｒｆｒｔａｎｙｂｐｌｄｔｏａａｕｉｎｓａｄｒｓｏｅｉｅｎｔｅｓａｄｒｉＢｅｇｅｍｅｔｄｔｅｅｏｅｉｃｎｏｌｅａｐｉｏｌｗｄｔｇａｅ
第１期１
闫保中，：等数据时空融合算法在无线多传感器网络中的应用
的协调能力，与前续预处理系统和后续信息识别系统的接口性能，对采集基本信息样本的要求等嘲如，果该算法具有自适应性、行处理能力、错性，并容可
以将它作为新的融合算法．
多传感器数据融合就是综合利用多传感器信息，充分利用不同时间与空间的多传感器数据资源，采用计算机技术对按时间序列获得的多传感器
观测数据，在一定准则下进行分析、综合、支配和使用，获得对被检测对象的一致性解释与描述，进而实现相应的决策与估计，使系统获得比它的各组成

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。

无线传感器网络中的数据融合与节点定位技术

无线传感器网络中的数据融合与节点定位技术无线传感器网络是由大量的节点组成的网络，这些节点可以感知和收集环境中的各种数据，如温度、湿度、光照等等。

然而，由于节点的分布范围广泛，节点之间的通信距离有限，数据传输能力有限，这就给数据的融合和节点定位带来了挑战。

本文将探讨无线传感器网络中的数据融合与节点定位技术的相关问题。

数据融合是指将来自多个节点的分散数据融合为一个整体的过程。

在无线传感器网络中，数据融合可以通过两种方式实现：分布式数据融合和集中式数据融合。

分布式数据融合是指将每个节点独立地进行数据处理和融合，然后将融合后的结果传输给下一级节点，最终将结果传输给基站。

这种方式可以减少数据传输的负载，但节点之间的协调和一致性需要解决。

集中式数据融合是指将所有节点的数据传输到一个中心节点进行融合和处理，然后将结果传输给基站。

这种方式可以提高数据融合的准确性和一致性，但会增加网络的负载和延迟。

在进行数据融合时，需要考虑的一个重要问题是节点之间的数据冗余和相似性。

由于节点之间的数据可能存在相互重叠和相似的情况，所以在进行数据融合时需要考虑如何避免冗余和提高数据的有效性。

一种常用的方法是通过数据压缩和降噪来减少数据的冗余和噪声。

数据压缩可以通过数据编码和压缩算法来实现，而降噪可以通过滤波算法和数据清洗来实现。

另一个重要问题是节点的定位技术。

在无线传感器网络中，节点的位置信息对于数据的融合和处理非常重要。

节点的定位可以通过多种方式实现，包括GPS定位、信号强度定位和协作定位等。

GPS定位是一种常用的定位方式，但其准确度和可靠性在室内和复杂环境中存在限制。

信号强度定位通过测量节点之间的信号强度来推测节点的位置，但其准确度受到信号传播和干扰的影响。

协作定位则通过节点之间的合作和信息交换来提高定位的准确度和可靠性。

除了节点的定位技术，节点之间的通信也对数据融合和定位技术有着重要的影响。

无线传感器网络中的通信有时受到信号传播、干扰和能量消耗等因素的限制，因此需要合理设计通信协议和路由算法来保证数据的可靠传输和节点的有效通信。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

硕士研究生读书报告课程名称：信息融合理论与应用题目：数据融合技术在无线传感器网络中的应用题目类型：读书报告学院：计算机科学与工程学院专业名称：计算机科学与技术姓名：祝敏学号： 2013200546任课教师：周华平授课时间：2014年4月29日～2014年6月24日提交时间： 2014年6月 24 日数据融合技术在无线传感器网络中的应用摘要：在大规模的无线传感器网络中，传输数据量巨大，必然存在着数据传输可靠性、拥塞以及能耗等问题，高效的数据融合技术能够有效的解决这些问题。

这篇读书报告结合分簇路由算法的特征，采用两层融合技术，首先簇内节点与簇首节点的融合，簇内节点根据阈值来判断是否需要发送数据，簇首节点根据接收到的数据，进行数据一致性检验，剔除异常数据，第二层采用BP神经网络算法对簇首节点与基站的融合，得到所需要的结果。

实验表明，进行融合后的数据可靠性高，较大减少了数据的传输量与冗余度、降低了能量的消耗，从而提高了整个网络的性能。

1 引言无线传感器网络是对真实世界的感知、检测和采集，需要由大量传感器节点共同协作完成的。

但是，由于传感器节点采集的数据具有很高的时空相关性，不可避免的釆集到许多重复的数据，即数据存在很高的冗余性,如果都发送到汇聚节点的话，会造成大量的资源浪费,严重影响无线传感器网络的使用寿命,并且许多时候,观察者不关心每个节点的原始数据,只关心釆集后的结果,显然，节点单独的传送数据是不合适的，因此需要在本地对数据进行融合操作，对节点传输数据进行处理，利用节点的计算与处理能力，我们可以去除掉冗余信息，进一步减少数据在网内的传输量,同时降低功耗，提高整个网络的性能。

虽然数据融合会造成一定的延迟以及计算会浪费时间和能量,但都在允许的范围之内。

数据融合技术涉及到检测技术、模式识别、决策论、不确定性理论、估计理论、最优化理论等众多学科领域。

目前关于无线传感器网络数据融合技术的发展情况，大体可以分为有损融合、无损融合、依赖于应用的数据融合，如应用层开发面向应用的数据融合接口，在网络层开发与路由相结合的数据融合技术。

独立于应用的数据融合、基于分布式数据库的数据融合、基于中心的数据融合等。

这篇读书报告主要针对在网络层与路由相结合的数据融合技术的研究，目前关于该方面比较典型的方法有LEACH分簇算法，使用分簇的方法使得数据融合技术在算法中起到了非常重要的作用。

2 数据融合算法的设计整个无线网络可以利用分簇路由机制，如LEACH算法分成不同的簇，则整个网络中大体分成了三类节点，基站，簇首节点以及簇内节点。

本文主要根据簇形结构，设计两层的数据融合机制，第一层为簇内节点与簇首节点的融合，簇内节点根据阈值来判断是否需要发送数据，簇首节点根据接收到的数据，进行数据一致性检验，剔除异常数据，第二层采用BP 算法对簇首节点与基站的融合，得到所需要的报警结果。

2.1 簇内节点与簇首节点之间的第一层数据融合在无线传感器网络中，簇内节点基本作为传感节点，用来采集数据的，假设簇内节点A 当前采集到的数据值为Di,则上一次采集到的数据值就为Di-1,簇内节点的阈值为P，则簇内节点就可以根据所设定好的阈值来决定是否发送当前的数据值，即当|Di-Di-1|>P时，簇内节点发送数据，簇内节点更改存储器的值，替换上一次采集到的数值，否则不发送数据，存储器的值保持上一次的不变。

通过这样的方式，在采集到的数据值没有发生较大变化时，变化量大小取决于阈值P 的大小，簇内节点可以减少较多的数据发送次数，可以防止向其簇头节点发送大量重复和高度相似的数据。

节省了簇成员节点的能量消耗。

假设簇首节点拥有10 个簇内节点，且每个簇内节点都有各自不同的编号，分别从1到10编号，簇首节点还没有接收到簇内节点的数据时，存储的是上一次簇内节点采集过来的数据，则当簇首节点接收到簇内节点的数据时，替换对应节点的数据值，存储本次采集过来的数据，否则，说明该簇内节点数据值并为发生较大变化，则直接调用对应簇内节点上次采集过来的数据值代表本次的数据。

以这样的方式簇首节点就可以知道对应10 个簇内节点当前采集过来的数据值，以温度为例，假设采集过来的10 个数据值按照从小到大排列后的数值为T1,T2,T3……，T10，因为节点可能受到外界的干扰，以及自身硬件的故障等影响，簇首节点首先对采集到的数据值进行一致性检验，采用的是数据探测技术中的分布图法剔除掉疏失误差的数据，假设中位数用TM 表示，上四分位数用FU 表示，下四分位数用FL 表示以及四分位数离散度用dF来表示。

则根据以上采集到的数据可以得到，TM=（T5+T6）/2，下四分位数FL的区间为[T1,TM]，上四分位数FU 的区间为[TM,T10], 四分位数离散度用dF=FU-FL。

则我们就认定与中位数的距离大于adF的数据为离异数据，应该剔除掉。

即无效数据的判别区间为[Ti-TM]>adF。

式中a 为常数，可以根据实际需要来设定大小。

通过这样的方式，簇首节点就可以简单有效的剔除掉异常的数据。

2.2 簇首节点与基站之间的第二层数据融合虽然经过了第一层的数据融合后，簇内节点可以减少大量不必要的数据传送，然而簇首节点仍然有较多的数据需要转发到基站，对于一些报警的场合，用户只需要知道报警程度，并不需要知道每个节点具体采集到的数值情况，这时我们可以采用BP 神经网络算法实现簇首节点与基站的第二层融合，直接得到用户所需要的报警结果，从而再次减少了簇首节点大量的数据转发到基站。

我们采用的是三层的神经网络，分别为输入层，中间层（隐层）以及输出层。

输入层与隐层节点的数量可以根据实际情况设置，如果需要的报警结果为1维表示，如0正常，1异常，则输出层采用一个节点就够了。

具体的算法流程如下：步骤1：对各变量初始化，假设输入层与中间层的权值矩阵为V ，阈值为 ,中间层与输出层的权值矩阵为W ，阈值为T 。

步骤2：输入第P 对训练样本1p x ，计算各层输出。

隐层的净输入:隐层的输出:输出层的净输入:输出层输出:步骤3：计算输出误差设共有P 对训练样本，网络对于不同的样本具有不同的误差。

则误差：步骤4：检查是否对所有样本完成一次轮训。

步骤5：计算各层误差信号隐层误差信号：式(6)中，k=1,2,…,L; p=1,2,…,P;输出层误差信号：式（7）中，j=1,2,…,m; p=1,2,…,P;步骤6：调整各层权值、阈值调整输出层权值：式(8)中，j=1,2,…,m; k=1,2,…,P;调整输出层阈值：式(9)中，k=1,2,…,L;调整隐层权值：式(10)中，j=1,2,…,m; i=1,2,…,n;调整隐层阈值：式(11)中，j=1,2,…,m；步骤7：检查网络总误差是否达到精度要求。

经过上述7 个步骤结束即网络训练过程结束后，就可以把训练好的神经网络内部的权值和阈值数据提取出来，将其直接用于节点的神经网络的程序中，基站收到这组数值后通过一次前向传播即可得到相应时间的温度数据的拟合值。

3 具体应用实例分析在这篇文章中我们以温室环境监控为例，通过采集到的100 个样本数据进行训练，隐层节点作用函数选择对称型S函数(tansig)，输出节点为Ｓ型对数函数(logsig)。

BP网络训练过程主要分成两个阶段，首先通过设置网络结构和迭代的权值和阈值，从网络的第一层向后计算各神经元的输出；其次则对权值和阈值进行修改，计算对总误差的影响，2 个阶段反复交替，直到收敛为止。

训练的结果如图1 所示，横轴Epoch 表示训练步数，纵轴表示误差，从图1可以看出经过20 次训练后性能达到0.00886247，目标是0.01。

我们随机选出10个样本数据采用交叉验证的方法进行验证训练后网络的可靠性能，0 表示正常情况，即该区域温度处于正常范围，1 表示异常，即该区域温度处于异常范围。

将10 个样本数据分成5 组，轮流将其中4 组做训练1组做测试，结果如表1 所示。

从表1 中我们可以看出经过训练后的BP 网络，误差非常小，几乎不会影响到报警效果。

则用户就可以得到所需要的报警结果，当温度出现1 的情况，用户就可以对相应的区域进行处理，让该区域温度恢复到正常情况。

如图2 所示，图2 中，0 节点表示基站，1、8、15、22 四个节点为每个区域的簇首节点，我们以D 区域为例，其中16、17、18、19、20 五个节点为传感节点，采集温度，假设五个节点上次采集到的温度值分别为30.20,31.20,31.60, 30.60,31.80。

本次采集到的温度值分别为30.80, 30.60,31.30, 31.30,35.80。

假设传感节点的阈值为0.5,则节点18 在本次中不再发送数据到簇首节点，簇首节点则直接调用节点18 上次采集温度值作为本次的值，簇首节点15 在根据会合的数据值进行一致性检验，剔除掉节点20 的数值，其余的数值经过训练好的神经网络，得到结果为1，表明该区域温度值超过300，出现异常，应该对D 区进行维护。

图1 网络训练结果图2 温室环境监控结构图4 结语这篇文章中我采用两层的数据融合算法，在第一层簇内节点与簇首节点的数据处理中，可靠有效的减少了簇内节点数据的转发次数。

第二层采用BP算法进行数据融合后，直接可以得到用户所需要的结果，无需传输大量的原始采集数据。

无线网络中信息量的减少对网络的好处是显而易见的，可以减少节点信息重发的次数，节省网络有限的能量，提高信息准确度，延长网络的生存期。

但是有一些问题我们也需要注意，文章中在簇内节点设置阈值，对一些精度要求非常高的场合，数据变化量较敏感的场合，如果设置的阈值过大，就会较大的影响测量结果，还有数据融合算法过于复杂，会给网络带来一些性能损失，如网络时延，实时性恶化，路由节点计算压力过大而导致网络效率降低等。

因此在实际的运用中，应该在效率和复杂度上做一个权衡，由具体应用决定使用何种数据融合方式。

参考文献1 付华，胡雅馨.一种改进的无线传感器网络信息融合技术.计算机系统应用,2010,19(7):183 -185.2 王平，程明传,翁宗煌.数据融合处理算法在ZigBee 中的应用.计算机应用,2009,29(7):1897 -1900.3 康健，左宪章,唐力伟.无线传感器网络数据融合技术.计算机科学,2010,37(4):31-35.4 肖骁，王国军，马征.BP神经网络在WSN 数据融合中的应用.企业技术开发，2009,28(9):15 -17.5 张酉军，农田土壤信息无线传感器网络与数据融合算法研究.无锡:江南大学,2009.。