无线传感器网络簇内实时数据融合研究

现有的无线传感器网络数据融合技术存在数据延迟和数据正确性两方面的问题。针对该问题设计一种基于簇内实时数据融合的方法．该方法首先通过量化计算将数据划分为紧急数据和非紧急数据并作标记,将紧急数据迅速融合传给用户以提高实时性。在融合过程中引入传感器测量修正并结合关系矩阵法对数据进行相应的融合处理．然后对融合结果进行分析并进行反馈调整。仿真实验结果表明．该方法能够提高簇内实时数据融合正确性并且降低数据延迟．     

无线传感器网络紧急数据实时融合策略

本文提出一种基于紧急数据优先和自适应控制的实时数据融合策略(Real-time Data Aggregation Based on UrgentData First and Adaptive Control,RDAUA).通过对数据进行量化分级,并按优先级的高低分配传输时隙,融合时自适应调整融合时机,保证紧急数据的及时融合和快速传输.仿真结果表明,RDAUA策略有效地保证了紧急数据的实时处理,且数据的融合精度较高.     

无线传感器网络中基于融合贡献的传输延时分配算法

数据融合是降低无线传感器网络的冗余能耗、延长网络生存期的有效手段之一.传输延时的分配是数据融合中的重要问题,它对网络融合的效果和数据分组的传输延迟具有很大影响.提出了一种基于融合贡献的传输延时分配算法ACDA(aggregate contribution based delay-time allocation),量化了路由树中不同位置的节点对融合效果的影响,并依此按比例分配融合等待时间.算法充分考虑到了各节点在路由树中的位置差异性和节点间的相互影响.仿真结果表明,同现有的几种延时分配算法相比,ACDA能够更加有效地改进数据融合效果,提高网络实时性.     

基于人工智能技术的火灾探测信息融合系统

介绍了人工智能数据融合技术在火灾探测中的应用。针对火情信号固有的特点,采用三层数据融合结构,提出带趋势反馈的火灾数据拟和特征提取算法,用模糊系统进行进一步的融合,最终得到火灾概率。     

面向紧急数据的异步多信道工业无线网络调度方法

针对现有时分多址(TDMA)调度方法在面对异步多信道条件下工业紧急数据调度时表现出的时延大、控制信道(CC)饱和、能耗过高等问题,提出一种基于接收端的紧急数据调度方法--EOAM.首先,采用基于接收端的策略,解决了异步多信道调度中存在的控制信道饱和问题;其次,采用特殊信道(SC)结合优先级指示的方法保证紧急数据快速切换信道进行实时传输的同时,允许非紧急数据基于优先级指示标志采用退避机制占用信道,保证了特殊信道的利用率.该方法既适用于单播通信,也适用于广播通信.仿真实验结果表明,相比分布式控制算法(DCA),EOAM的传输延时最低可达8 ms,可靠性可达95%以上,能量消耗降低了12.8%,能满足工业紧急数据的传输需求.     

一种改进的簇链结合分层路由算法

针对大规模带状无线传感器网络数据采集这一应用模型存在的传送实时数据延时长、传送大量密集数据能耗大的问题,在LEACH算法和PEGASIS算法的基础上,提出了一种分层链式路由算法(HCRP).该算法针对带状传感网络的特点,在聚簇的同时利用PEGASIS算法建立簇内链和簇外链,把并行数据传输融合和串行数据传输融合结合起来.仿真结果表明:HCRP算法较PEAGSIS算法有效减少了传输实时数据的延时,增加了数据传输能耗的均衡性,较LEACH算法有效改善了数据传输能耗有效性,更适合于大规模密集部署的带状无线传感网     

无线传感器网络中新型的网内数据融合定时机制*

大部分现有的数据融合策略都会给网络数据的传输造成很大的延迟,影响网络的精确性。为此,提出了一种新型的网内数据融合定时控制机制。它将网络中感应数据划分为实时数据和非实时数据,通过对不同数据采用的区分服务,对节点的融合定时时间进行合理配置,取得了网络能量利用效率与数据精确性之间的良好折中。     

基于聚类融合的多目标跟踪算法

多目标跟踪是多传感器数据融合中的一个重要问题。基于模式识别理论 ,提出了一种通过对传感器测量数据集类 ,以区分源于不同目标的测量数据集合。对各个类对应的目标状态估计进行融合 ,从而实现了对多目标的实时跟踪。这种算法聚数据关联、数据融合和目标跟踪于一体 ,大大降低了多目标跟踪问题的复杂性和计算量。实际数据实验充分表明了本算法的有效性。     

基于改进灰色关联的中继通信无人机数据融合

在无人机中继通信优化设计中,研究中继通信无人机机上数据融合问题。为降低中继通信无人机平台通信占用带宽和通信时延,提高数据精确性,提出了一种基于时敏分类的"时间窗"改进型灰色关联数据融合算法。首先利用时敏分类的"时间窗"调节机制调节灰色关联算法的复杂度并实时调整数据融合序列。然后利用"时间窗"改进的灰色关联算法进行数据融合,算法复杂度可随数据的紧急程度而调整。仿真结果表明,利用改进型灰色关联的中继通信无人机数据融合算法能显著提高中继通信无人机机上数据融合的数据精度,并降低通信时间延迟。改进算法能够满足系统对数据实时性和精确性的要求。     

无线传感器网络自适应紧急上报与兴趣命令协议

针对无线传感器网络的节能要求，提出了自适应断链恢复、事件源数据融合、信道预约等新技术，进而提出了一种新的MAC层网络协议。该协议由紧急上报和兴趣命令驱动数据传输，适用于大规模数据采集与环境监测。与其他同类型协议比较的仿真结果表明，该协议具有更好的节能效果和更短的延时。     

无线传感器网络的数据聚合时机分析

数据聚合是无线传感器网络实现节能的一种重要技术。数据聚合的时机直接影响到数据聚合的准确度和延时,是数据聚合的关键问题之一。建立基于泊松过程的数据聚合模型,分析数据聚合时机的概率特征,提出满足一定概率要求和信息数要求的条件下,数据聚合时机的求解方法。仿真表明,理论分析和模拟实验结果基本相符。该结论为数据聚合时机的分析提供新的思路。     

基于多级模糊评判的高效数据聚集算法

基于多级模糊综合评判,提出一种既可节省传感节点能量又能提高数据聚集度和减少数据传输延迟的高效的数据聚集算法.先由一级模糊综合评判获得路由信息,然后根据路由表中相邻传感节点转发的数据包个数,利用二级模糊综合评判重新选择下一跳传感节点,通过增加原有路径间交叠的方式来高效的提高数据聚集度;然后为了均衡能耗和减少传输延迟提出一种新的聚集定时机制.仿真结果表明,该算法能延长网络生命周期,提高数据包交付率,降低平均传输延迟及提升数据聚集度.     

无线传感网中延迟受限的生命周期最大的数据收集算法

无融合数据收集是无线传感网络中最重要的技术之一.在持续实时的监测应用中,网络生命周期和网络传输延迟是衡量数据收集性能的两个重要指标,已有的研究大多侧重于某单一性能指标,而较少关注多性能的折衷优化.因此,本文研究了如何构造一棵延迟受限的生命周期最大的数据收集树,并将该构造问题形式化为一个整数规划问题,提出了有效的数据收集算法-EDG.该算法首先利用MITT方法构造生命周期近似最优的数据收集树,然后对“瓶颈节点”进行路径调整以使其满足延迟约束.仿真结果表明,与无延迟约束的MITT算法相比,EDG算法能在保证网络传输延迟的前提下,使其网络生命周期在大多数情况下达到MITT的90％以上.     

减少时延的数据融合改进算法

对构建数据融合树算法FHF的研究,发现离sink节点比较远的节点,在向根节点发送数据时普遍存在延迟大的问题。为减少异常数据传输的时延,特别是对于数据包较大的场合,采用了在MAC层预留检测位的方法来处理突发情况。从仿真结果上看,该方法可以减少异常数据传输的时延,应急措施较好。     

一种无线传感器网络的多优先级数据聚集协议

无线传感器网络当前已成为一种新的分布计算模式，由于大部分无线传感器网络中节点的能源是不可补充的，因此需使用数据聚集协议提高整个网络的生命周期，传统的数据聚集协议不能保证网络中的高实时性数据的延迟较低．文中提出的DAIDA协议根据节点上的流量状况及数据的不同优先级要求自适应地调整数据链路层发送的数据包的大小，模拟结果表明，高实时性数据通过网络的延迟低于低实时性数据的延迟，并且延长了无线传感器网络的生命周期。     

无线传感器网络能量平衡融合算法

针对目前已有网络层数据融合算法的不足,在LEACH分簇协议的基础上,基于线性规划方法,提出了一种能量平衡融合算法BECA.BECA算法从降低传感器网络整体能耗的角度出发,兼顾了算法复杂度和融合算法对网络时延的影响.实验证明,BECA算法是一种快速、可靠、有效的方法,具有广泛的现实意义.     

权衡能耗与延迟的数据融合算法研究

在无线传感器网络的路由协议中考虑数据融合能极大地提高网络生存期性能,但随之会带来网络可靠性下降、数据传输延迟增加等问题。设计一种新的可权衡能耗与延迟的数据融合算法ECLT,通过二级模糊综合评判的方式来调整原有的路由信息,增加数据传输路径间的交叠,以提高数据融合度、延长网络生存期;同时,传感节点在转发数据的过程中还可根据本身状态来动态调整进行数据融合的等待时间,从而在均衡网络中各节点能耗的同时减少了数据传输延迟。经仿真验证,该算法能在极大的延长无线传感器网络使用寿命的同时降低数据的平均传输延迟。     

支持QoS的无线传感器网络数据聚合技术研究*

结合数据聚合技术的特点,通过分析现有无线传感器网络的QoS研究,提出了数据聚合的三个QoS度量指标,即网络生命周期、数据时延、数据质量,讨论并分析了保证这些数据聚合QoS指标的关键技术,对于进一步深入研究无线传感器网络的数据聚合技术具有比较重要的参考价值.     

无线传感器网络基于数据汇聚的路由

提出了一种针对无线传感器网络的路由协议,该路由采用最小传输成本生成树的数据汇聚机制。具体方法是首先将传感区域内的传感器节点采集的数据传送给传感区域内离汇聚点最近的节点,将这些数据进行汇聚操作后,将汇聚的结果通过最短路径传递给网络汇聚点。仿真结果显示,采用最小传输代价生成树的路由协议能减少数据传输量50%-80%,并具有较小的传输时延。     

基于优先级控制的NCS数据传输性能研究

NCS对实时性数据传输性能要求的提高使得传统WFQ算法无法保证实时业务QoS，本文，指出了WFQ算法的公平调度原则存在的不足，提出了一种基于优先级分配带宽的调度算：PLLQ。仿真结果显示，PLLQ算法不仅改善了强实时业务的延时性能，并且解决了非实时性业务延时过长的缺点，提高了NCS的数据传输性能。