基于递推最小二乘和改进支持度的WSN数据融合算法

无线传感器网络(WSN)在空间和时间上均存在数据冗余问题。为了在保证精度的前提下减少冗余量,提出了基于递推最小二乘和改进支持度的WSN数据融合方法。针对单个传感器节点,采用递推最小二乘法进行数据融合。针对节点之间的冗余问题,应用分批融合思想对系统降维,将灰色接近度理论与自支持度结合改进支持度函数,对各子系统分别采用基于改进支持度函数的加权算法进行融合。采用一个包含7个传感器节点的无线传感器网络对该算法进行了检验。结果表明,该融合算法能够显著减少数据计算量与传输量。融合后的数据均方误差为0.1597,能够满足实际应用对精度的要求。