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无线传感器网络自适应预测加权数据融合算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高无线传感器网络监测系统的可靠性及寿命,提出了一种基于分簇的自适应的预测加权数据融合(AFWDF)算法.AFWDF算法依据数据在时间上的相关性,建立预测模型.源节点与簇头利用前期监测数据的变化态势自适应调整预测模型参数对后期数据进行预测,源节点通过预测值与测量值比较提取特征值和剔除异常值,簇头根据特征值和预测值还原监测值,并计算监测值可信度和权重进行加权数据融合.通过性能分析及仿真,得出AFWDF可靠性较高,且在模拟环境下网络寿命周期比SAEMDA和BPNDA算法提高了15%左右. 相似文献
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无线传感器网络具有成本低、体积小、组网灵活、便于远程监控等优点,但是也存在能量、存储与网络资源等多方面的限制。研究了无线传感器网络中数据融合问题,提出了一种基于分簇的数据融合方法。实验结果表明,该方法能够提高数据准确性,降低数据冗余度,具有较好的执行效率。 相似文献
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针对含有缺失数据的无线传感器网络数据融合问题,提出了一种简单易行的二次数据融合算法(TFA)。考虑到感知数据的时—空相关性,对缺失数据进行线性插值插补和回归分析插补,对插补结果利用线性组合融合算法进行融合。综合考虑各节点的信息,利用自适应加权融合算法进行融合。实验结果表明,该算法在含有缺失数据的前提下,能够以较低的计算开销和较高的估计精度实现数据融合。 相似文献
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一种改进的多无线传感器数据分批估计自适应加权融合算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决温室大棚中多无线传感器监测数据融合精度低的问题,提出了一种改进型的分批估计自适应加权融合算法。算法首先对单个无线温度传感节点一段时间内所采集的数据根据容许函数阈值剔除误差较大的数据,然后对该温度传感器的数据进行分批估计得出该节点某一段时间内的最优估计值,以此得到该区域所有无线温度传感节点最优估计值后,依据权值最优分配原则对每组传感器数据进行组内自适应加权融合,从而计算得到该段时间内温室大棚的温度精确值。通过实验验证得出:相对于平均值法与传统的分批估计算法,本算法数据融合易于实现,融合值相对误差值更低,稳健性更好。 相似文献
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针对移动机器人的测距系统,采用了红外线传感器与超声波传感器共同测距,避免了因使用单个传感器进行多次测量而降低系统的实时性和产生信号串扰问题;应用自适应加权数据融合估计算法对实时测量数据进行在线融合估计,只对当前采样时刻的测量数据进行自适应加权融合,而各传感器的加权因子则通过传感器的测量数据进行方差在线学习估计以自适应方式进行调整,使融合结果的均方误差始终最小,实现两种传感器在功能上的互补;实验结果表明,该方法提高了整体测距精度,得到了被测距离更加准确的估计. 相似文献
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《计算机应用与软件》2015,(12)
数据融合是无线传感器网络研究热点之一。为了减少传感器节点间的数据通信量,有效地节省传感器节点能耗,延长无线传感器网络的寿命,提高数据融合的准确性,减少网络时延,提出一种基于博弈理论的无线传感器网络数据融合算法。该方法将所有网络节点根据能耗最优进行分簇,簇头与监控中心通过博弈来自适应地选择不同融合因子的融合算法,使整个网络的总效益最大。实验仿真表明,在丢包率不同时,自适应融合算法可以得到最佳的融合因子,有效实现了时延和精确性的均衡。该方法为无线传感器网络中各个指标的折中提供了参考方向。 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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多传感器自适应加权融合算法及其应用研究 总被引:3,自引:0,他引:3
多传感器数据融合可以获得比单一传感器更多、更准确的信息,本文提出了一种多传感器自适应加权融合算法,该算法无需传感器测量数据的任何先验知识,利用传感器所提供的测量数据,即可融合出总方差最小的数据融合值,仿真和应用实例均表明该算法的有效性。 相似文献
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在啤酒发酵过程中,温度是一个重要的影响因素,采用单一传感器测量啤酒的发酵温度存在误差大,有较大的不确定性等I采用多传感器测量,弥补了单一传感器带来的缺陷;利用计算机强大的数值计算和信息处理能力,通过对失效数据的剔除和应用自适应加权数据融合技术对有效数据进行融合,提高了测温系统的精度和温度测量的可靠性,建立了模糊控制器的模型;实际应用表明,系统测温准确、可靠。 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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无线传感器网络数据融合协议比较 总被引:1,自引:0,他引:1
传感器网络由电池能量受限的节点组成,必须采用一种能量有效的方法收集节点感知的信息,如果每个节点都采用单跳方式将其感知的数据直接传输给汇聚节点,则与汇聚节点距离较远的节点能量将很快被耗尽。应用于无线传感器网络的LEACH协议提出了通过分簇实现数据融合的方法,簇头在接收到本簇成员的数据后进行融合处理,最终,将融合结果传输到汇聚节点。另一种应用数据融合的PEGASIS协议,是一种接近理想的基于链状的协议,它在LEACH协议的基础上做出了改进。在PEGASIS中,每个节点只与一个位置最近的邻居进行通信,并且,轮流传输数据到汇聚节点,然后,降低每一轮中的能量消耗。模拟结果表明:采用PEGASIS协议有效地延长了网络的生存时间。 相似文献