基于深度学习的无线传感器网络数据融合.pdf

【基于深度学习的无线传感器网络数据融合】 无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSNs）是由大量微型传感器节点组成的自组织网络，这些节点能够感知环境数据并进行通信。数据融合是WSNs中的关键技术，其目的是整合来自多个节点的信息，提高数据质量和准确性，降低网络能耗。传统的数据融合算法常常采用BP神经网络来提取特征和分类，但由于BP网络存在收敛速度慢、易陷入局部最优和泛化能力不足等问题，其性能有时并不能满足实际需求。 本文提出了一种新的数据融合算法，名为SAESMDA（Stacked Autoencoder-based Enhanced Sensor Network Data Aggregation），它利用深度学习技术，特别是层叠自动编码器（Stacked Autoencoder, SAE），来替代BP神经网络，以解决上述问题。SAE是一种无监督学习模型，能有效地从原始数据中学习到高级别的抽象特征，这对于特征提取和分类任务十分有益。 在SAESMDA算法中，首先在汇聚节点（sink node）上训练SAE模型，然后依据训练结果对网络进行分簇。每个簇内的节点利用SAE进行数据预处理，提取关键特征。接着，簇首节点将分类融合后的特征信息传递给汇聚节点。这种策略减少了数据传输量，降低了网络能耗，并提高了特征提取和分类的准确性。 实验结果表明，相比于基于BP神经网络的BPNDA算法，SAESMDA在保持相似的网络能耗下，能实现更高的特征提取分类正确率。这证明了深度学习在无线传感器网络数据融合中的优势，特别是在改善性能和降低能耗方面。 深度学习在数据融合中的应用，主要体现在以下几个方面： 1. **特征学习与提取**：深度学习模型，如SAE，能够自动从原始数据中学习到有意义的特征，无需人为设计特征，这在复杂环境下尤其有用。 2. **模型优化**：相比于传统方法，深度学习模型能更好地适应大规模、高维度数据，并且有更强的泛化能力，避免了陷入局部最优的问题。 3. **计算效率**：通过分布式训练和并行计算，深度学习可以加速模型训练过程，适应实时或近实时的数据融合需求。 4. **能耗优化**：在WSNs中，通过减少不必要的数据传输，深度学习模型能有效节省能源，延长网络寿命。 5. **鲁棒性**：深度学习模型通常具有较好的噪声容忍度，对于传感器数据中的不准确性和异常值有更好的处理能力。 将深度学习应用于无线传感器网络数据融合，不仅提升了融合效率和精度，而且优化了网络资源的利用，是未来WSNs研究的重要方向。未来的工作可能包括进一步优化深度学习模型结构，提升模型的可解释性，以及探索如何结合其他机器学习技术，如强化学习，以实现更智能的数据管理和决策。