无线传感器网络中的数据融合研究
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。
无线传感器网络的数据聚合算法研究
无线传感器网络的数据聚合算法研究无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSN）是一种由大量分布在监测区域内的传感器节点组成的网络系统，用于实时收集和传输环境中的信息。
随着无线传感器网络的发展和应用范围的扩大，数据聚合算法作为无线传感器网络中的关键技术之一，也受到了广泛关注。
本文将重点研究无线传感器网络的数据聚合算法，探讨其原理、应用和未来发展方向。
一、数据聚合算法的概述数据聚合是指将无线传感器网络中多个节点收集的分散数据进行合并、编码和汇总，以减少网络中的数据冗余，降低能耗和通信负载。
数据聚合算法在无线传感器网络中起到了至关重要的作用，它能够在保证数据准确性的前提下，提高网络的整体效率和性能。
二、数据聚合算法的原理数据聚合算法的原理主要包括数据收集、数据融合和数据汇总三个阶段。
1. 数据收集阶段数据收集阶段是指无线传感器网络中的节点根据预先设定的采样间隔主动收集和感知环境中的各种数据。
在数据收集过程中，每个节点都会根据自身的传感器类型和采样任务，以一定的频率进行数据采集，并将采集到的数据存储在本地缓存中。
2. 数据融合阶段数据融合阶段是指无线传感器网络中的节点将其存储在本地缓存中的数据进行编码和融合。
在数据融合过程中，节点可以通过时空相关性检测、数据压缩和数据过滤等方式，对采集到的数据进行处理和优化，以降低数据冗余。
3. 数据汇总阶段数据汇总阶段是指无线传感器网络中的节点将经过编码和融合的数据通过无线通信方式传输到网络中的汇聚节点。
在数据汇总过程中，汇聚节点可以通过抽样、加权和剪枝等方式对接收到的数据进行进一步处理和筛选，以提高数据的准确性和可靠性。
三、数据聚合算法的应用数据聚合算法在无线传感器网络中有着广泛的应用。
以下是几个常见的应用场景：1. 环境监测无线传感器网络经常被应用于环境监测领域，例如气象监测、水质监测等。
数据聚合算法可以将多个节点采集到的同类型数据进行融合和汇总，从而得到更准确、可靠的环境监测结果。
无线传感器网络中数据融合算法研究的开题报告
无线传感器网络中数据融合算法研究的开题报告一、研究背景和意义随着物联网和传感器技术的发展，无线传感器网络已被广泛应用于各种领域，如环境监测、智能家居、安防监控等。
由于无线传感器节点通常具有能耗和传输带宽的限制，节点采集的数据大小、精度、准确性等问题成为了数据融合的研究重点。
传感器网络中节点数量较大，分布范围广，如何利用数据融合提高数据采集和处理效率，减少能耗，提高数据准确性是无线传感器网络研究的热点之一。
数据融合是指将多个传感器节点收集到的数据进行整合，通过算法处理得到更准确、更可靠的信息。
数据融合可以有效减少无线传感器网络中的数据重复传输，同时降低能耗和传输带宽，提高数据准确性。
目前，数据融合技术已经成为无线传感器网络的核心技术之一，在物联网、智慧城市等领域有广泛应用。
二、研究内容与方法本文将研究无线传感器网络中的数据融合算法，主要研究内容包括：1. 改进数据融合算法：分析现有数据融合算法的局限性，提出新的数据融合算法，以提高数据采集和处理效率。
2. 优化通信协议：优化无线传感器网络的通信协议，减少数据传输次数，降低能耗和传输带宽。
3. 仿真实验：对比现有的数据融合算法和优化后的算法，在仿真实验中验证其性能表现。
本研究将采用以下方法：1. 文献综述：调查现有的数据融合算法，归纳不同方法的优缺点，为改进数据融合算法提供参考。
2. 数据融合模型：建立针对无线传感器网络的数据融合模型，研究数据采集、传输过程中的基本原理和问题。
3. 算法设计：基于数据融合模型，设计和优化算法，包括数据处理、数据传输、能耗控制等方面。
4. 仿真实验：采用MATLAB、Omnet等仿真软件，对比不同算法在数据准确性、能耗、带宽利用等方面的表现。
三、预期成果本研究的预期成果有：1. 提出一种优化的基于无线传感器网络的数据融合算法，实现数据采集和处理效率提高的目标。
2. 提出一种优化的通信协议，减少数据传输次数，降低无线传感器网络的能耗和传输带宽。
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。
无线传感器网络数据融合算法研究
无线传感器网络数据融合算法研究一、引言随着科技的不断发展，各种数据的产生也持续增多。
广泛使用的无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSN）是一个可以用来收集、传输和处理各种数据的系统。
然而，由于无线传感器节点具有能耗限制、计算和存储资源有限等特点，数据采集和分析面临很多挑战。
为了克服这些挑战，数据融合及其算法成为热门研究领域。
二、无线传感器网络数据融合算法概述无线传感器网络数据融合（Data Fusion）是指将来自不同传感器节点的原始数据进行集成、处理和分析，生成综合数据，并作为策略性决策的依据。
WSN数据融合常用的方法主要有以下几种：1.投票法：多个节点同时采集同一物理量的信息。
将来自不同传感器节点的数据进行比较与分析，基于统计分析得出最终结果。
投票法的主要优点是简单易行，缺点是误差较大。
2.卡尔曼滤波算法：一种能够减小误差的滤波算法。
通过减小噪声干扰，将传感器节点收集到的数据进行实时处理，从而减少误差和噪声。
卡尔曼滤波算法的主要优点是高精度，缺点是传感器噪声有不确定性时，滤波效果不好。
3.神经网络算法：利用人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）来处理传感器节点收集到的数据并进行数据分类和分析。
神经网络算法的主要优点是具有较好的灵活性和鲁棒性，缺点是计算量大，网络结构构建具有挑战性。
4.模糊逻辑算法：一种基于概率和不确定性的推理算法。
可以根据具体应用场景制定相应的逻辑模型，有效处理传感器节点收集到的大量数据。
模糊逻辑算法的主要优点是不敏感于噪声和误差，缺点是无法处理非线性关系。
5.小波变换算法：一种用于时频分析的数学工具。
传感器节点收集到的数据经过小波变换后，可以在时域和频域上进行分析，从而更好地理解数据特征。
小波变换算法主要优点是数据解释性强，缺点是计算量大。
三、无线传感器网络数据融合算法应用1.环境监测：WSN有效地应用于环境监测领域，可以收集大量的环境数据，如温度、湿度、大气压力等。
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。
无线传感器网络的数据融合技术
无线传感器网络的数据融合技术无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSN）是由大量分布在监测区域内的无线传感器节点组成的一种网络形式。
这些节点能够收集环境信息并将其传输给协调器节点，实现环境监测、数据采集等功能。
然而，由于传感器节点数量众多，数据的融合和处理成为了一个重要的问题。
一、数据融合技术的概念和作用数据融合技术是指将来自多个传感器节点的数据进行集成和处理，得到更准确、更完整的环境信息。
其主要作用包括以下几个方面：1. 提高数据质量：通过融合多个节点的数据，可以消除传感器节点单独采集数据时的噪声和误差，从而提高数据的准确性和可信度。
2. 增加数据完整性：传感器网络中的传感器节点通常覆盖范围较小，只能采集局部信息。
数据融合技术可以将多个节点的数据进行集成，填补节点之间的空白区域，从而得到更完整的环境信息。
3. 减少能量消耗：传感器节点的能量往往比较有限，直接传输原始数据将消耗大量能量。
数据融合技术可以将多个节点的数据进行压缩和集成，减少数据传输量，从而延长传感器网络的寿命。
二、数据融合技术的分类根据数据融合的方式，数据融合技术可以分为以下几种类型：1. 空间域融合：该方法将来自不同位置的传感器节点的数据进行集成和处理。
常见的算法包括加权平均法、多层感知器等。
空间域融合主要用于消除传感器节点之间的空白区域，提高数据的完整性。
2. 时间域融合：该方法将来自同一传感器节点在不同时间采集的数据进行集成和处理。
常见的算法包括滑动窗口平均法、卡尔曼滤波等。
时间域融合主要用于去除采集数据中的噪声和误差，提高数据的质量。
3. 特征域融合：该方法将来自不同传感器节点提取的特征信息进行集成和处理。
常见的算法包括主成分分析法、小波变换等。
特征域融合主要用于提取数据中的有用信息，降低数据维度，减少数据传输量。
三、数据融合技术的应用数据融合技术在无线传感器网络中有着广泛的应用，以下是几个典型的应用场景：1. 环境监测：无线传感器网络可以用于监测环境中的温度、湿度、气体浓度等参数。
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仿真研究
隹1SBISS________________________________无线传感器网络数据融合技术仿真研究任雪婷(山西工商学院，山西太原030006)2022年第2期(总第230期)摘要：无线传感器网络作为无线通信技术、微电子技术的融合，通常被用于某一网络覆盖范围内，包括利用无线传感器、监控主机、数据收发网关等硬件,进行不同节点大数据的感知、采集、统计处理、传输与存储操作，属于一种分布式传感网络，具有规模大、可靠性强、价格低廉等的优势。
基于此，根据不同范围区域的大数据流量密度，利用无线温湿度传感器、液雾传感器、压力传感器、风速传感器等装置，进行多个传感器节点的组网，结合监控主机、收发网关构建起多跳路由的自组织网络，运用扩展卡尔曼滤波法完成某一时间段内，sink节点的目标对象定位数据、移动速率等的仿真分析,去除距离中心节点较远的冗余数据，提高无线传感数据监控与融合的精准率。
关键词：无线传感器网络;数据融合技术;卡尔曼滤波器;仿真中图分类号:TP212.9文献标识码:A文章编号:2096-9759(2022)02-0084-030引言为消除节点数据感知、相邻节点数据干扰的影响,在某一时间段内根据数据流量的密度，选取较为合适的中心采样点，通过多圆定位法确定目标区域、开展目标数据的跟踪定位，再运用实时调度参与的卡尔曼滤波算法，进行异步数据的融合仿真分析，得出不同网络节点采样数据的目标定位跟踪、数据融合准确率。
1无线传感器网络节点跟踪监测、数据计算的扩展卡尔曼滤波算法1.1扩展卡尔曼滤波算法在线性卡尔曼滤波算法的基础上,针对不同网络节点的数据噪声，提出改进的非线性(扩展)卡尔曼滤波算法，用于某一空间范围内的目标定位跟踪。
当前大规模无线传感器网络(WSN),部署于(O“O y)的平面坐标系中，且sink节点需经过多跳网络通信，才能将区域监测到的目标定位、移动轨迹、数据流量密度等信息，发送至指定的监控主机进行处理。
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
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 。
无线传感器网络中的数据融合与时空分析研究
无线传感器网络中的数据融合与时空分析研究一、引言随着科技的飞速发展，无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）在各个领域得到了广泛的应用。
无线传感器网络由大量具有自主感知、信息处理和通信能力的分布式传感器节点组成，可以实时采集、处理和传输环境中的数据。
然而，由于网络节点分布广泛、资源有限，数据融合和时空分析成为无线传感器网络中的重要研究内容。
本文将围绕无线传感器网络中的数据融合与时空分析展开讨论。
二、无线传感器网络中的数据融合1. 数据融合的概念与意义数据融合是指将来自不同传感器节点的数据进行集成和分析，从而得到更准确、更全面、更可靠的信息。
在无线传感器网络中，数据融合可以提高数据的可靠性和准确性，减少冗余和噪声数据，为网络中更高级的任务和应用提供支持。
2. 数据融合的关键技术（1）数据压缩与降维：由于传感器网络中的数据量庞大，对数据进行压缩和降维可以减少能量消耗和传输开销。
常见的数据压缩算法有贝叶斯方法、小波变换、主成分分析等。
（2）数据融合算法：数据融合算法用于利用多个传感器节点的观测值，估计目标数据的真实值。
常见的数据融合算法包括卡尔曼滤波、粒子滤波、最小二乘估计等。
（3）数据的一致性管理：在数据融合过程中，各个传感器节点采集的数据可能存在不一致或矛盾。
因此，需要设计相应的算法和机制来解决数据一致性问题，如数据同步、数据校验和冲突解决等。
3. 数据融合的应用领域数据融合在无线传感器网络中有着广泛的应用，如环境监测、智能交通、农业监测等。
以环境监测为例，通过融合多个传感器节点的数据，可以实现对环境参数（如温度、湿度、气体浓度等）的实时监测和预警，为环境保护和资源管理提供支持。
三、无线传感器网络中的时空分析1. 时空分析的概念与意义时空分析是指对无线传感器网络中的时序数据进行时间和空间维度上的分析和处理。
时空分析可以揭示数据的变化趋势、时空关联性和时空特征，为对环境变化和事件发生的理解和预测提供依据。
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。
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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
处 理 ， 而得 到更 为准 确 、 从 更为 有用 的信 息 。利 用数 据
融 合 技术 ， 线传感 器 网络可 以减少 数据 传输量 ， 无 降低
能量 消耗 ， 高信息 准确 度 。 提
２ Ｗ Ｓ 的分 级 数 据 融 合 方 法 Ｎ
２ １ 基 于分簇 的分 级数据 融合 模型 ． 分 簇 拓扑 结 构 是 将 一 个 大 的 网络 划 分 成 若 干 个 簇 ， 个簇 由一个 簇 首节点 和多个 普通 节 点组成 ， 图 每 如 １所示 。 常无线传 感 器 网络 的节 点呈冗 余分 布 ， 内 通 簇 节 点所采 集 到 的数 据具 有很 大 的冗 余 度和相关 性 。因 此 ， 了节 省 能 量 ， 往 会 对 传 输 的 数 据 进 行 融合 处 为 往 理， 减少 网络 中传输 的数据量 。 同样 由于节点 的能量 受 限 问题 ， 线 传感器 网络 通常 采用 多跳 的通信模 式 ， 无 由 节点 获取 局部 的拓 扑信 息来 实现简单 高 效的路 由。因
中 图分 类 号 ：Ｔ ３ Ｐ９ 文 献 标 识 码 ：Ａ
ＡＢ Ｔ Ｓ ＲＡＣ Ｔ Ｗ ｉｅ ｅ ｓ ｓ ｎ ｏ ｅ ｗｏ ｋ ａ ｈ ｄ ａ ｔ ｇ ｓ ｏ ｏ ｃ ｓ ，ｓ ａｌ ｖ ｌ ｍｅ ｌ ｘ ｂ ｅ ｎ ｔ ｒ ｉ ｇ，ｃ ｎ ｅ ｉｎ ｅ ｔ ｒ ｌｓ ｅ ｓ ｒ ｎ ｔ ｒ ｓ ｈ ｓ ｔ ｅ ａ ｖ ｎ ａ ｅ ｆ ｌ ｗ— ｏ ｔ ｍ ｌ ｏ ｕ ，ｆｅ ｉ ｌ ｅ ｗｏ ｋ ｎ ｏ ｖ ｎ ｅ ｔ ｒ ｍｏ ｅ ｓ ｐ ｒ ｉｏ ｙ ｃ ｎ ｒ ｌｉ ｇ ａ ｄ Ｓ ｎ Ａｌｏ， Ｗ ｉｅ ｅ ｓ ｓ ｎ ｏ ｅ ｗｏ ｋ ａ ｅ ｍ ａ ｙ ｒ ｓ ｒｃ ｉ ｎ ｕ ｈ ａ ｎ ｒ ｙ，ｓ ｏ ａ ｅ ａ ｄ ｎ ｔ ｒ ｕ ｅｖｓ ｒ ｏ ｔｏｌ ｎ Ｏ ｏ ． ｎ ｓ ｒ ｌ ｓ ｅ ｓ ｒ ｎ ｔ ｒ ｓ ｆ ｃ ｎ ｅ ｔｉ ｔ ｓ ｓ ｃ ｓ ｅ ｅ ｇ ｏ ｔ ｒ ｇ ｎ ｅ ｗｏ ｋ ｂ ｎ ｗｉ ｔ ． Ｔｈ ｓ ｐ ｐ ｒ ｓ ｕ ｉ ｄ ｄ ｔ ｕ ｉ ｎ ｔ ｃ ｎ ｌ ｇ ｎ ｗｉ ｅｅ ｓ ｓ ｎ ｏ ｅ ｗｏ ｋ ， ａ ｄ ｐ ｅ ｅ ｔ ｄ ａ ｋ ｎ ｆｄ ｔ ｕ ｉ ｎ ａｇ ｒｔ ｍ ａ ｄ ｄｈ ｉ ａ ｅ ｔ ｄ ｅ ａ ａ ｆ ｓｏ ｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ｉ ｒ ｌ ｓ ｅ ｓ ｒ ｎ ｔ ｒ ｓ ｎ ｒ ｓ ｎ ｅ ｉ ｄ ｏ ａ ａ ｆ ｓｏ ｌ ｏ ｉ ｈ
无 线 传 感 器 网 络 （ Ｎ， ｉ ｌｓ Ｓ ｎ ｒ ＷＳ Ｗ ｒ ｅｓ ｅ ｏ ｅ Ｎｅｗｏ ｋ ） ｔ ｒ ｓ 是大 量 的微 型传感 器节 点 覆盖 到监 测 区域
鉴 于 以上 特 点 ， 无线 传 感器 网络 在 收集 数 据 的过 程 中应该 采 用数据 融合 技术 。 所 谓数 据 融合 ， 是指 对 多份 数 据 或信 息 进行 综 合
ｂａ ｅ ｌ ｔ ｒ Ｔｈｅ ａｇｏｒｔ ａ ｍ ａ ｏｒ ｅ ｔ ｄ ｃｓｏｎ，ｒ ｄ ｅ ｔ ｅ ｓ ｄ ｏｎ ｃｕｓ ｅ ． ｌ ｉｈｍ ｃ ｎ ｋｅ ｃ ｒ ｃ ｅ ｉｉ ｅ ｕｃ ｈｅ ｒ ｄｕｎ ｎｃ ａ ａ，ａ ｓ ｇｏ ｄ ｅ ｃ ｉ ｎ ｅ ｆｃｅ ｙ． ｄａ ｙ ｏｆｄ ｔ ｎｄ ｈａ ｏ ｘｅ ｕｔｏ ｆｉｉｎｃ Ｋ ＥＹＷ Ｏ ＲＤＳ ｗｉｅ ｅ ｓｓ ｎｓ ｒ ｎ ｔ ｒ ｌ ｓ ｅ ｏ ｅ ｗｏｒ ｋｓ， ｄ ｔ ｕ ｉ ａ ａ ｆ ｓｏｎ，Ｋａｌ ａ ｆｌｅ ｉ ｍ ｎ ｉｔ ｒｎｇ，ａ ｐｔｖｅ ｗｅ ｇ ｅ ａ ａ ｆ ｉ ｇｏ ｉｈｅ ｄａ ｉ ｉ ｈｔ ｄ ｄ ｔ ｕｓｏｎ ａｌ ｒｔ ｍ