收稿日期：２０１９０４０１；修回日期：２０１９０５１４
作者简介：宋蕾（１９９３），女，山东淄博人，硕士研究生，主要研究方向为无线传感器网络、数据融合（８１２５７８５６４＠ｑｑ．ｃｏｍ）．
基于蜂窝网络结构的数据融合算法
宋 蕾
（辽宁大学 信息学院，沈阳 １１００３６）
摘 要：针对无线传感网中节点能耗同数据精确度之间不均衡的问题，提出一种能够基于蜂窝网络结构的数据
融合算法（ＤＦＡＣＮ）。在基于蜂窝网络的分簇结构中，首先筛选最小能耗的簇头；之后通过数据精确度和节点能
耗的计算判断融合因子的大小，动态选取参与融合的簇内节点数；最后簇头完成数据的融合处理。在 ＯＰＮＥＴ仿
真环境下，与 ＥＥＣＤＡ和 ＩＤＤＯＡ算法进行实验对比，ＤＦＡＣＮ算法的数据精确度分别提高了 ２．６％和 ４．７％，节点
能耗分别降低了 ２．７％与 ３．４％。结果表明，ＤＦＡＣＮ算法在降低能耗的同时，有效地提高了数据的融合精确度，
并且延长了网络的生命周期。
关键词：无线传感网；数据融合；蜂窝网络结构；数据精确度；节点能耗
中图分类号：ＴＰ３９３ 文献标志码：Ａ 文章编号：１００１３６９５（２０２０）１００５０３１２７０４
ｄｏｉ
：１０．１９７３４／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１３６９５．２０１９．０４．０２２１
Ｄａｔａｆｕｓｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｃｅｌｌｕｌａｒｎｅｔｗｏｒｋｓｔｒｕｃｔｕｒｅ
ＳｏｎｇＬｅｉ
（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ＬｉａｏｎｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈｅｎｙａｎｇ１１００３６，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｄａｄａｔａｆｕｓｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｃｅｌｌｕｌａｒｎｅｔｗｏｒｋｓｔｒｕｃｔｕｒｅ（ＤＦＡＣＮ）ｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆ
ｕｎｂａｌａｎｃｅｂｅｔｗｅｅｎｎｏｄｅｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎａｎｄｄａｔａａｃｃｕｒａｃｙｉｎｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋ．Ｉｎｔｈｅｃｌｕｓｔｅｒｅｄｓｔｒｕｃｔｕｒｅｂａｓｅｄｏｎ
ａｃｅｌｌｕｌａｒｎｅｔｗｏｒｋ
，ｆｉｒｓｔ，ｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｃｒｅｅｎｅｄｔｈｅｃｌｕｓｔｅｒｈｅａｄｗｉｔｈｔｈｅｓｍａｌｌｅｓｔｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ．Ｔｈｅｎｉｔｃａｌｃｕｌａｔｅｄｔｈｅ
ｄａｔａａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｔｈｅｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｏｆｔｈｅｎｏｄｅｔｏｔｈｅｆｕｓｉｏｎｆａｃｔｏｒｉｎｏｒｄｅｒｔｏｓｅｌｅｃｔｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆｎｏｄｅｓｉｎｔｈｅｃｌｕｓｔｅｒ
ｄｙｎａｍｉｃａｌｌｙ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅｃｌｕｓｔｅｒｈｅａｄｃｏｍｐｌｅｔｅｄｔｈｅｄａｔａｆｕｓｉｏｎａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙ．ＩｎｔｈｅＯＰＮＥＴｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，ｃｏｍ
ｐａｒｅｄｔｏｔｈｅＥＥＣＤＡａｎｄｔｈｅＩＤＤＯＡａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｔｈｅｄａｔａａｃｃｕｒａｃｙｏｆｔｈｅＤＦＡＣＮａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｎｃｒｅａｓｅｓ２．６％ ａｎｄ４．７％，ｔｈｅ
ｎｏｄｅｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｒｅｄｕｃｅｓ２．７％ ａｎｄ３．４％．ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔＤＦＡＣＮａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｒｅｄｕｃｅｓｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ
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Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋ（ＷＳＮ）；ｄａｔａｆｕｓｉｏｎ；ｃｅｌｌｕｌａｒｎｅｔｗｏｒｋｓｔｒｕｃｔｕｒｅ；ｄａｔａａｃｃｕｒａｃｙ；ｎｏｄｅｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐ
ｔｉｏｎ
无线传感网（ＷＳＮ）由许多传感器节点组成，用于完成数
据的采集、传输与统计分析
［１］
，现阶段主要用于环境的监控、
灾难的预防以及目标的跟踪等
［２］
。由于大多传感器节点受成
本及体积的限制，常常使用电源电池来供电，而节点在传输过
程中会出现融合精确度下降与节点能耗增多的问题。为了解
决上述问题，数据融合算法被提出且被应用于军事与民用领
域
［３］
。考虑到节点 能耗 问题，孙 超 等人
［４］
提 出能量 高 效 的
ＷＳＮ分簇数据融合算法（ＥＥＣＤＡ），该算法采用辛普森积分法
则筛选有效数据并且完成数据的融合处理，虽然大幅度降低了
节点的能耗，却没有提高数据的精确度；徐艮凤等人
［５］
提出低
时延和低能耗的无线传感器网络数据融合算法（ＩＤＤＯＡ），簇
头通过节点能耗的计算来筛选参与融合的簇内节点，但是数据
的精确度随着节点能耗的减少而有所下降。上述算法均没有
兼顾节点能耗同数据精确度之间的矛盾问题，本文提出了一种
能够基于蜂窝网络结构的数据融合算法，称为
ＤＦＡＣＮ（ｄａｔａｆｕ
ｓｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂａｓｅｄｏｎｃｅｌｌｕｌａｒｎｅｔｗｏｒｋｓｔｒｕｃｔｕｒｅ），该算法主要
分为两个步骤，分别是簇头的选取和数据的稳定融合。在基于
蜂窝网络结构的分簇模型中，首先通过蜂窝网络结构来选取最
小能耗的簇头；然后采用数据精确度以及节点能耗的公式计算
融合因子
γ
的大小，以得到适合融合的簇内节点数；将
γ
个簇
内节点所采集的数据传输到簇头，最后由簇头采用贝叶斯估计
公式完成数据的融合处理。
１ 无线传感网的网络模型与能量模型
１１ 网络模型
由于蜂窝网络结构能够使用最少节点覆盖相同的无线传
感网范围，令簇头固定在正六边形的中心位置，以确保簇头在
相同传感半径内能够覆盖更多的簇内节点，采集到更多簇内节
点转发的数据，进而大幅度降低了节点能耗。由 ｎ个节点 ｍ
个簇结构构成的网络模型如图 １所示。
在网络模型中，簇内节点采用 ＬＥＡＣＨ协议将数据传输到
簇头，由簇头完成融合因子数量的数据进行融合与传输，且将
结果传输到
ｓｉｎｋ节点。针对网络模型的假设如下：
ａ）ｓｉｎｋ节点唯一且能量没有限制，部署在感知区域的外部；
ｂ）传感器节点同构且随机部署在感知区域的内部，部署
后位置固定，具有相同的初始能量；
ｃ）传感器节点非均匀分布在网络模型中，簇头能够感知到
第 ３７卷第 １０期
２０２０年 １０月
计 算 机 应 用 研 究
ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒｓ
Ｖｏｌ．３７Ｎｏ．１０
Ｏｃｔ．２０２０
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