无线传感器网络网内数据融合技术研究

网内数据融合技术可以消除无线传感器网络中的冗余信息，提高数据的精确度，并延长网络的生命周期。本文通过分析现有网内数据融合技术的不足，提出一种新型网内数据融合技术，它通过利用一种新型的融合定时机制，对节点的融合定时时间进行合理配置，取得网络能量利用效率和数据精确性之间的良好平衡。     

无线传感器网络网内数据融合的研究

针对目前无线传感器网络(WSNs)网内数据融合所面临的一些挑战,提出了一种基于无线传感器网络分布式K-平均聚类(DKCWSNs)算法的WSNs节点传感数据的分组策略,并采用基于自适应加权的数据融合方法对分组后的感知数据进行融合处理,从而获得更合理的结果.最后,通过实例验证了该方法的有效性.     

无线传感器网络数据融合研究综述*

无线传感器网络中数据融合技术可以有效的减少数据通信量,降低能耗,延长网络的生存时间。数据融合研究涉及多个方面的技术,因此设计高效的数据融合算法是一项具有挑战性的工作。针对近几年数据融合算法的发展状况进行了综述,对现有的无线传感器网络数据融合算法进行分类研究,给出算法的基本功能和特征,对部分的算法的性能进行讨论和比较,给出数据融合研究领域内存在的问题和发展方向。     

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。     

无线传感器网络中的数据融合及其能效评估*

首先介绍当前无线传感器网络中具有代表性的数据融合算法;然后基于树型网络拓扑结构,结合节点休眠调度机制,建立传感器节点的能量模型;最后提出从能量的角度评价不同数据融合算法性能的方法,并通过模拟对典型数据融合算法进行分析.     

无线传感器网络数据融合技术的研究进展

首先对无线传感器网络的特点进行了介绍,分析了数据融合技术对无线传感器网络发展的重要性,之后简要介绍分析了部分有代表性的研究成果．最后讨论了无线传感器网络中数据融合问题的未来研究方向。     

无线传感器网络数据融合算法综述

数据融合技术是无线传感器网络的关键技术之一,它通过合并相似数据、预测未来数据等方式减少节点间数据的传输量,对冗余数据进行精简,从而明显提高网络生命周期以及数据准确性。本文对近年来数据融合算法的研究现状进行了全面深入分析,同时从融合过程中采用的融合算法与融合规则出发,将现有的无线传感器网络数据融合技术分为了基于统计学、基于人工智能、基于信息论与基于拓扑学的四大类,对这四类技术从原理上进行了综述,对其中涉及到的不同融合算法从性能、时延、复杂度以及能耗方面进行了详细分析与比较。最后介绍了自动融合、融合评估等未来数据融合的研究重点。     

高效节能的无线传感器网络数据收集协议*

现有的数据收集协议的性能不是很好,为此提出了一种基于数据收集树的数据收集协议。它通过减少数据收集树中的节点深度和中间节点数来减少制约系统生命期的节点传输数据给基站的能量消耗和节点空闲侦听的能量消耗。仿真实验表明,该协议能将系统生命期延长36%左右。     

面向无线传感器网络的数据融合技术

面向无线传感器网络的数据融合技术是避免数据传输拥塞、提升数据传输效率及降低能耗问题的有效方法.首先分析了数据融合技术的作用,其次根据在传感器网络协议栈中所处的层次对数据融合技术进行分类并详细介绍了每个分类的重要算法,最后指出数据融合技术发展所面临的挑战.     

基于MMAS的无线传感器网络数据融合算法*

提出了一种基于MAXMIN蚂蚁系统（MMAS）无线传感器网络的数据融合算法。该算法采用定向扩散的机制进行兴趣散布;利用MMAS算法构造一个最小Steiner树,源节点的数据发送到构造好的最小Steiner树上,经过融合后传输到sink节点,降低了网络中传输的数据量。通过与Dijkstra算法比较,NS2仿真表明该算法降低了网络能耗,增加了网络生存时间。     

邻域搜索蚁群算法在无线传感器网络数据融合中的应用

为了减少网络中的数据传输量,提高数据融合率,降低网络延时,针对无线传感器网络数据融合问题的研究,提出了一种邻域搜索蚁群算法。首先利用蚁群算法寻找最短路径的优势,构造最短路径。为了避免蚁群算法的早熟收敛和收敛速度慢的问题,当达到一定的迭代次数后,运用具有可变邻域搜索的变异算子对搜索结果进行优化。算法不但考虑了无线传感器网络节点能量消耗也考虑了数据传输的网络延时问题。实验结果表明,该算法减少了网络能耗,降低了网络延时,稳定性更好,性能更优。     

无线传感器网络邻近节点数据融合调度算法

现有的调度算法存在节点能耗大、数据收集时延长等问题。为此,提出一种能量高效的邻近节点数据融合调度(CNDAS)算法。该算法通过计算竞争集,产生无冲突的调度序列,并为兄弟节点分配连续的传输时隙,从而降低节点状态转换的频率,节省节点能耗。模拟结果表明,当网络规模较大时,CNDAS算法的能量有效性明显优于SCHDL算法。     

一种面向无线传感器网络的数据汇聚模型

针对无线传感器网络能量和计算能力严重受限等问题,通过对数据汇聚技术的研究,该文提出一种面向无限传感器网络的数据汇聚模型及实现算法。该模型将数据挖掘算法集成在每个传感器网络节点上,原始数据通过数据挖掘算法处理后,降低数据维数、消除数据冗余、减少网络通信量、延长网络寿命。仿真结果表明,该模型具有一定的理论和实用价值。     

无线传感器网络HEDSA数据聚合研究

现有普通安全方案不能满足无线传感器网络高安全性和高效率要求,为此,提出一种同态加密与数字签名算法。利用同态加密技术对加密的数据进行聚合,提高网络的数据传输效率,通过数字签名提供数据的完整性和不可否认性鉴别。理论证明和仿真实验表明,该算法具有较高的安全性和效率。     

无线传感器网络中基于网络层的能源有效性研究

如何有效地使用有限的能源是无线传感器网络的一个核心问题。以环境监测为背景,基于网络层建立了无线传感器网络生命期的模型,并时其进行分析,指出能源有效路由算法和数据融合是网络层节省能源的重要因素。最后给出了一种基于网络层的能源有效性解决方案,达到延长网络生命期的目的。     

WSN数据融合中的隐私保护技术研究

无线传感器网络(WSN)因节点资源受限、结构自组织性等特点而对隐私保护方面有特殊需求。为此,根据隐私保护策略的不同,将现有的隐私保护算法分为基于簇结构、基于数据切片和基于加密技术3类,对CPDA、iCPDA、SMART、ESPART、CDA、RCDA、KIPDA等典型算法在计算复杂度、通信开销、时延、隐私保护性、数据完整性、入侵检测能力和融合精确性方面进行比较,总结各种算法的优缺点,并探讨WSN数据融合中隐私保护技术的下一步研究方向。     

无线传感器网络中基于网络层的能源有效性研究*

如何有效地使用有限的能源是无线传感器网络的一个核心问题。以环境监测为背景,基于网络层建立了无线传感器网络生命期的模型,并对其进行分析,指出能源有效路由算法和数据融合是网络层节省能源的重要因素。最后给出了一种基于网络层的能源有效性解决方案,达到延长网络生命期的目的。     

基于区分服务和数据融合的WSN数据收集协议

对典型数据收集协议进行分析和比较,针对实际应用需求,设计一种基于区分服务和数据融合技术的数据收集协议DSDA。该协议通过构造高效的簇-树网络拓扑结构、对网络中数据流采用区分服务、在数据传输过程中采用网内数据融合技术,对现有协议进行改进。Matlab仿真测试证明,DSDA能有效节约能源,延长网络生命周期。     

无线传感网络中数据融合体系架构的研究

数据融合技术是无线传感器网络（WSN）的一个关键技术,目的是减少传感节点间的传输量,降低整个网络中的能量消耗和数据冲突,进而优化WSN的整体性能。文章针对WSN中数据融合处理形式的多元性,在讨论了广义的数据融合,分析现有的WSN数据融合方法的基础上提出了一种解决WSN（自组织和网内处理）中数据融合多元性问题的新的开放式的体系架构,并给出了具体实现方案。