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在提供高效的数据融合的同时保障数据的安全是无线传感器网络的研究的一个具有挑战性的问题。本文为加法融合函数设计了一种具有隐私保护功能的数据融合算法——基于分簇的安全数据融合。该算法利用了分簇协议和多项式的代数性质。其优点为带来的通信开销较小。研究的主要目标是提高无线传感器网络中数据融合效率的同时,保证数据的安全性。 相似文献
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蚁群算法在传感器网络数据融合中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
研究无线传感器网络数据融合优化问题,采集数据过程节点间存在大量的冗余数据,需对数据进行融合,提高数据传输效率。为了更好地消除冗余数据,提出一种采用蚁群算法的传感器网络数据融合方法。通过建立传感器数据的传输初始路由,再用蚁群算法找到最佳数据路由,即数据传输最优传感器节点序列,从而实现数据融合。仿真结果表明,蚁群算法能够有效消除冗余数据,减少网络中数据传输量,降低传感器节点能量消耗,延长整个网络的寿命。 相似文献
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无线传感器网络节点部署在复杂环境时,节点间相关性无法通过节点间距离来准确描述.为了克服该缺陷,本文提出了数据密度相关度公式.该公式反映了节点数据的ε邻域内数据的聚集程度,也反映了该节点数据相对其ε邻域内数据的相对位置.同时,将数据密度相关度公式应用到代表式数据融合算法中,提出了数据密度相关度融合算法.该融合算法得到的相关区域具有相关区域内节点数据相关度大,相关区域问节点数据相关度小的优点.仿真实验结果表明了该融合算法在数据准确性和能耗方面较基于α-局部空间数据融合算法和基于皮尔森相关系数的数据融合算法优越. 相似文献
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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。 相似文献
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低能耗的分布式数据融合改进算法 总被引:1,自引:1,他引:0
通过对串行数据融合算法的研究,发现在实际情况中,要使所有的传感器节点保存全局路由信息非常困难。为降低额外的能量消耗,提出一种新的分布式数据融合算法。该算法中,多个传感器节点同时启动数据融合过程,以多路方式向簇头传递信息,所有节点都是自行决定下一跳的传输方向,避免了保存全局路由信息。从仿真结果看,该算法可以减少时延,有效降低能量消耗。 相似文献
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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。 相似文献
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为了提高光伏电站的使用效率,根据光伏电站的特点,本文设计了一种基于无线传感器网络和多路数据融合技术的光伏电池组件监控系统。通过传感器节点采集单块电池组件的瞬间电压、电流和温度,并对这三类数据实现初级数据融合;然后将初级数据融合数据包通过由ZigBee协议实现的无线传感器网络传输到中心节点;中线节点对所有初级数据融合数据包实现二级数据融合并通过串口传输至服务器;服务器通过基于残差值的数据包解析算法分析各块电池组件的运行数据,以判断电池组件是否正常工作,为光伏电站的维护和管理提供有效的信息。 相似文献
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基于BP神经网络数据融合的瓦斯监测系统 总被引:2,自引:1,他引:2
井下瓦斯监测系统为多传感器监测系统,它通过不同功能、不同精度、不同位置的传感器,对所需要的被测量进行多方位、多角度的测量。但是,目前对于多传感器所测的数据还没有一种通用的、行之有效的处理方法,井下瓦斯浓度的监测很难作到实时、精确。因此,文章提出了一种基于BP神经网络数据融合的瓦斯监测系统的设计方案,该方案采用改进的BP神经网络算法对多传感器数据进行融合,并采用两级融合的方式对数据进行处理,以得到井下环境特征。仿真结果表明,基于BP神经网络数据融合的瓦斯监测系统具有较高的测量精度,极大地提高了数据采集的可靠性、全面性和有效性。 相似文献
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针对无线传感器网络节点能耗的限制以及通信数据的隐私问题,提出一种基于分簇技术的数据融合算法(Data Fusion Algorithm based on Clustering Technology, DFACT)。算法通过分簇技术解决通信数据的时延,簇内利用算法选择合适簇头,并构造数据融合树结构进行数据融合,减少数据通信量,保护数据隐私;簇间采用基于移动代理模型选择最佳路径提高通信效率。实验结果表明,DFACT算法可以有效地降低大规模无线传感器网络节点耗能,提高数据的安全性,延长网络生命周期。 相似文献
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一种基于数据预处理和卡尔曼滤波的 温室监测数据融合算法 总被引:1,自引:0,他引:1
温室具有空间大、无线传感器节点易受到干扰等特点,节点采集的数据波动性较大且易出现丢失现象.为了提高温室监测无线传感网的可靠性和数据融合的精度,提出了一种基于数据预处理和卡尔曼滤波的无线传感器网络数据融合算法.经过对各传感器数据进行预处理和卡尔曼滤波估计,再将数据发送到簇头节点进行基于状态补偿策略的加权数据融合.通过对温室湿度数据进行仿真,结果表明:数据预处理能明显减小数据波动,大幅减少网络数据传输量和能耗,提高抗干扰能力.另外,针对温室无线传感器网络容易出现丢包的现象,基于状态补偿策略的加权数据融合算法可以明显提高在数据丢包情况下的融合精度. 相似文献
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针对山洪形成原因的复杂性和不确定性,本文通过BP神经网络对历史数据进行整理,提出了基于多传感器信息融合的数据汇聚平台的设计。此平台可以实现实时汇聚小流域水位、降雨量等监测数据,对汇聚数据进行数据解析、信息融合,通过GPRS将采集的数据发送到远程后台数据中心。本文在硬件上设计完成了基于S3C2440的数据汇聚平台;在软件上完成了节点的控制、山洪监测数据显示、预警临界值设定及山洪预警功能的设计。通过实验表明,山洪监测系统利用此设计平台进行安全评价是有效的、可靠的。 相似文献
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提出一种基于滑模干扰控制律的WSN(wireless sensor network)数据反步融合算法。在常规的滑模控制律下加入一个控制干扰补偿项,结合WSN传输的交通数据多状态随机分布特征,把控制律变换到S域中。对WSN数据进行逆序排列反步融合,在数据融合中加入反步融合函数,采用可靠性分配机制使得数据融合接近真实值,实现对交通的智能调度和稳态控制。仿真实验表明,采用该算法进行交通数据融合处理和智能交通控制,能使WSN节点能耗降低,有效抑制控制稳态误差,交通通行能力有较大提高。 相似文献
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将数据融合技术应用于路由协议中,可以有效减少数据通信量,从而降低能耗,延长网络的生存时间。对近几年比较新型的、基于数据融合的路由算法MLR、GRAN、MFST、GROUP等进行了详细的分析比较,总结出了其优缺点和应用范围。融合以上路由协议的优点.在数据融合基础上兼顾局部发送功率的最小化和能耗的均匀分布,构造出MEROUP算法模型。 相似文献
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数据融合技术是无线传感器网络中去除冗余信息和延长网络生命周期的主要途径,但是数据融合在减少能量开销的同时也带来了很大的安全隐患,容易受到多种信息安全的威胁.为了保障数据融合结果的可靠性和安全性,研究安全的数据融合方案有着重要意义.本文分析了常用的安全数据融合方法,并详细分析了基于信任机制和隐私保护的新型数据融合安全保护方案. 相似文献
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基于环境监测的两级数据融合模型与算法 总被引:1,自引:0,他引:1
利用多源传感器采集的数据不仅存在大量冗余,而且会影响最终监测结果.为了提高监测的准确度,本文提出一种面向草原环境监测的两级数据融合模型.在一级数据融合中,首先采用自适应加权平均法对各区域内的同类传感器进行融合,然后利用BP神经网络对该区域内的异类传感器进行训练和融合,从而得到对各区域环境状况的初步判断.由于经BP神经网络融合的结果具有不确定性,因此,二级融合利用D-S证据理论对一级融合结果进行综合分析,从而得到对草原环境的决策判断.最后对模型及算法进行了有效性验证与分析,实验结果表明本文的方法能够较准确地监测草原环境状况,同时对草原环境的高效管理和科学养护等提供一些有价值的指导和决策依据. 相似文献