"基于分层的层内无线传感网络数据融合"
数据融合是无线传感网络中的一种重要技术,可以有效地减少网络中的数据传输量,节省节点的能量,并延长网络的寿命。无线传感网络是由大量廉价的微型传感器节点随机散落在检测区域中,传感器节点之间通过无线通信的方式自发形成的一个多跳自组织网络系统。节点之间能够协作地感知、采集和处理网络覆盖区域中感知对象的信息,并将信息发送给一个或多个基站。
在无线传感网络中,节点的体积比较小,由电池提供能量,通常没有设备进行充电,因此,节点的节能是无线网络设计的首要目标之一。节点因数据的采集、计算以及与其他节点、基站的通信而耗尽自身能量。那么如何减少网络数据的通信量,提高资源的利用率,延长网络节点生存时间,是 WSN 数据融合研究的重要方面之一。
数据融合技术可以有效地减少网络中的数据传输量,节省节点的能量,因为数据在传输中所消耗的能量要远远大于数据在节点中计算所消耗的能量。数据融合技术可以根据不同的应用场景选择不同的融合算法,如基于 Bayes 估计的多传感器数据融合技术、基于统计理论信息融合技术、基于神经网络技术等。
本文提出了节点分层算法,在层内传感节点加入了具体的数据融合算法,利用拉依达准则对节点收到的数据进行异常数据检测,在上层节点利用主成分分析对剩余数据进行数据融合。通过仿真实验得出该算法数据融合结果准确率好。
数据融合技术的应用场景非常广泛,可以应用于国防、工业、智能家居等重要的领域。无线传感网络可以应用于环境监测、结构健康监测、工业自动化、智能家居等领域。数据融合技术可以提高资源的利用率,延长网络节点生存时间,提高网络的可靠性和实时性。
数据融合技术是无线传感网络中的一种重要技术,可以有效地减少网络中的数据传输量,节省节点的能量,并延长网络的寿命。节点分层算法是数据融合技术的一种,通过利用拉依达准则和主成分分析可以实现高效的数据融合。