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针对飞行数据采集过程中传感器测量噪声变化导致的数据精度下降问题,提出一种基于改进支持度的记忆融合滤波算法,通过改进支持度计算各个数据源的权重系数,引入遗忘函数减少历史数据的影响,通过与典型算法仿真对比,验证结果表明该算法有效地提高了数据的精度和稳定性,为实现飞行数据的智能化处理提供可靠信源保障。 相似文献
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一种实用的数据融合算法 总被引:8,自引:1,他引:8
文章分析了目前一些数据融合算法中对先验信息要求苛刻,定义数据间支持度中门限预先设定对融合结果的不利影响,提出了一种实用的数据融合算法,该算法中定义了一种新的数据间支持度函数,避免了门限预先设定问题。最后,通过数值仿真证明了该算法的有效性。 相似文献
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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。 相似文献
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提出了基于支持度矩阵特征向量的同质多传感器数据融合算法,通过支持度矩阵的特征值和特征向量,提取支持度矩阵的特征,确定各传感器的融合权,充分保留支持度信息.并且通过融合权的选取参与融合的传感器组,克服了阈值设置的人为经验问题.最后将基于支持度矩阵特征向量的融合方法运用到实例数字仿真中,结果表明:这种方法计算过程简单,精确度高,抗扰动性能好. 相似文献
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WSN中的一种多传感器数据融合算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了适应无线传感器网络资源受限的特点,提出一种多传感器数据融合算法,算法在传感层和网络层之间增加数据融合层,将采集的数据分为实时数据和非实时数据,对数据进行约筒处理,提高传感器节点传输被采集信息的效率.利用TinyOS进行仿真测试,结果表明:数据融合算法可以有效地减少网络中数据通讯流量,节省传感器节点能量,延长网络生存时间. 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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一种改进的基于神经网络的WSN数据融合算法 总被引:1,自引:0,他引:1
《计算机测量与控制》2014,(2)
为降低无线传感网络的能量消耗,提出了一种基于神经网络的数据融合改进算法(NBPNA),该算法将无线传感网络的分簇路由协议与BP神经网络结合起来,通过神经网络方法对簇内节点采集到的信息进行数据拟合,提取训练拟合好的权值与阈值,把其作为信息融合值传输;同时再通过将上一次拟合好的权值与阈值赋予下一次网络训练来减少神经网络的训练步数,减少网络训练所需的耗能;通过实验验证,该算法可有效减少网络通信量,降低节点能耗,延长网络寿命,同时还验证了本算法在环境监测等方面的可行性和有效性。 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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基于剩余能量和节点度的无线传感器网络分簇算法* 总被引:2,自引:0,他引:2
为了解决无线传感器网络的能量效率问题,提出了一种基于剩余能量和节点度的分簇算法BREND。该算法在簇头选取过程中,通过两轮分簇竞选最终簇头,综合考虑所有节点剩余能量和节点度,避免能量低的节点当选为簇头,并且采用临时簇头退位机制,一跳通信范围内只有一个临时簇头,使簇头分布更加均衡。仿真结果表明,与LEACH和ENCA算法相比,该算法延长了网络生存时间。 相似文献
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无线传感器网络(WSNs)因其传感节点数目多,且节点易受环境干扰出现故障或失效的特点,对融合技术提出了新的要求。引入中值滤波,利用其良好的抑制脉冲噪声能力,结合卡尔曼滤波开发适用于WSNs的融合算法。采用时空分级融合减少集中计算量,使网络具有实时处理能力。算法具有容错能力,可提高网络鲁棒性。仿真结果表明了算法的有效性。 相似文献
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在分析已有的各类分簇方法后,提出了一种改进蛙跳算法的无线传感器网络(WSNs)路由协议.将模拟退火(SA)算法的Metropolis判别准则引入到蛙跳算法中,改进蛙跳算法的局部搜索能力.该协议结合传感器节点本身剩余能量和位置建立适应度函数,通过改进蛙跳算法实现适应度函数的最优求解,从而获得合适的分簇,并在簇头节点数据传输时采用新的路由方式.仿真实验表明:该方法在降低网络能耗,延长网络的生存周期方面有明显的优势. 相似文献
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在无线传感器网络(WSNs)的应用中,数据融合中心的数量及其位置对于网络性能和寿命有很大的影响.提出了一种仅依赖局部连接信息的分布式算法,通过在WSNs中模拟特定情景下的热传导过程建立虚拟标量场;通过观察梯度线和极值点,确定数据融合中心的数量和位置.仿真结果表明:本方法确定的融合中心位置与最优位置接近,能够满足应用需要. 相似文献
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针对粒子滤波(PF)重采样后造成的粒子枯竭现象的问题,提出了一种基于改进重采样的粒子滤波无线传感器网络目标跟踪算法.该算法避免了残差重采样算法中的残留粒子重采样问题,减少了计算时间;通过产生新的粒子,增加了粒子的多样性,从而改善了粒子枯竭现象.仿真实验结果表明:改进重采样的粒子滤波算法提高了目标跟踪精度,降低了跟踪误差. 相似文献
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无线传感器网络(WSNs)作为物联网的重要组成部分,在实际应用中,希望在得到精确数据融合结果的同时,又能保护数据信息的隐私性和完整性。为此,提出一种新的数据融合完整性保护算法,在增添私有种子对节点采集数据进行隐私保护的基础上,利用复数的虚部数据与采集到的真实数据呈非线性关系,有效地实现信息完整性的鉴别。性能分析和仿真结果表明:该算法可以在较低数据通信开销与计算开销的前提下,应对恶意节点的各种攻击,提供更有效更可靠的数据完整性保护。 相似文献