无线传感网中数据融合算法的研究

无线传感网中如何降低节点能耗和提高节点传输数据的准确性是急需解决的问题。在研究无线传感网分簇路由的基础上,针对无线传感网分簇路由的源节点提出了一种双层滤波机制,仿真结果表明该数据融合方法能够提高融合数据的准确性,降低数据冗余度,具有较高的执行效率。     

基于加权的DV-Hop算法在WSN中的应用与研究

定位在无线传感器网络中非常重要,在DV-Hop定位算法中,平均每跳距离的计算误差过大.提出了改进的DV-Hop定位算法,结合较少跳数范围内加权的思想求解平均每跳距离,再乘以跳数,使其结果更加接近真实值.MATLAB仿真结果显示,改进的DV-Hop算法定位在不需要增加硬件开销的基础上增加了定位精度,定位误差明显减少.     

改进模糊逻辑加权WSN算法在煤矿受限空间中应用研究

针对煤矿巷道特殊的受限空间,采用无线传感网(WSN)对作业环境信息进行监测,但是如何确保矿井中数据测量结果的准确性是亟待解决的问题.在对WSN簇内模糊逻辑加权算法深入研究的基础上提出了一种改进算法,运用线性估计原理对原始数据进行修正,提高原始数据的可信度并在此基础上进一步修正了模糊逻辑加权算法的加权系数,再进行加权融合得到最终的数据融合结果.仿真结果表明,改进的算法性能优于原始算法和其它常用加权算法,可以有效保证矿井所得数据的准确性并降低传感器节点传输功耗,效果较好.