基于无线传感器网络的数据融合方法研究

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1、基于无线传感器网络的数据融合方法研究　　摘要：在无线传感器网络中，数据融合技术能减少网络节点间的通信量，从而大大提高网络感知性能，延长了网络的生存周期，减小数据传输的时间延迟，因此设计高效的数据融合算法是无线传感器网络关键技术之一。目前数据融合技术的应用研究方兴未艾，本文的主要工作首先介绍数据融合的基本概念，并对数据融合的功能模型进行了分析，然后在此基础上对当前无线传感器网络数据融合算法进行分类研究。　　关键词：无线传感器网络；数据融合；功能模型　　DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2017.05.114　　1引言　　无线传感器网络（WirelessS

2、ensorNetworks，WSN）作为一种新兴的信息获取和处理技术，已经吸引了众多研究者的关注[1，2]。由于无线传感器网络具有范围大、低成本，、布设灵活的特点，它越来越多的被用于如森林、战场和灾难现场等无人值守的应用环境中。在WSN中，网络节点通常自身携带的电池进行供电，且采用嵌入式处理器和存储器，所以往往造成网络节点计算资源和能量严重受限。随着物联网的应用和发展，WSN的应用范围也不断扩展，同时WSN呈现出网络结构动态变化更频繁、数据通信可靠性的要求更高等特点。但是WSN仍然具有节点体积受限、使用有限电源、采用无线通信方式等本质特性，因此网络节点的带宽资源、能量、通信距离

3、依然受限，这就使得研究人员更加关注WSN中节能和提高通信效率的问题。数据融合技术就是解决无线传感器网络能量和资源受限问题的有效方法之一。　　在文章的余下章节中，第二节给出了数据融合的基本概念，第三节分析了功能模型，最后第四节对WSN中现有的数据融合方法进了分类介绍。　　2数据融合的基本概念　　生物系统（如人）对多源信息的融合处理体现了信息获取的多样性，同时使得信息交融而得到感知信息。传感器感测外部信息，而数据融合系统则是模仿人的信息处理能力。因此文献[3]中给出了传感器数据融合的概念，针对一个系统中使用多种传感器（多个或多类）对某一特定问题进行的信息处理方法，又称多传感器信息融

4、合。单一传感器可能只获得环境或被测对象的部分信息段，不能有效地利用多传感器资源；而多传感器系统可以很大程度地获得被探测目标和环境的信息量。数据融合所处理的多传感器信息具有复杂的形式，可以在不同的信息层次上出现，这些信息抽象层次包括数据层、特征层和决策层。　　数据融合技术在智能信息处理技术的研究中有不可代替的作用。数据融合充分利用不同时空的多传感器信息资源，采用计算机技术对按时序获得的多传感器观测信息按一定的准则加以自动分析、综合、支配和使用，获得对被测对象的一致性解释与描述，已完成所需要的决策和估计任务，使得系统获得比它的各组成部分更优越的性能。数据融合研究主要涵盖的内容包括检

5、测、关联、跟踪、估计及综合；在几个层次上完成对多源信息处理，各个层次都表示不同级别的信息抽象；结果包括较低层次上的状态和属性估计，以及较高层次上的整个战场态势估计和威胁评估。　　3数据融合的功能模型　　数据融合的模型可以分为：功能模型、结构模型和数学模型。结构模型描述数据融合的系统拓扑结构关系，以及数据流的定义。数学模型定义了数据融合算法的数学表示和综合逻辑。数据融合的功能模型则是根据融合需求，定义数据融合系统的组成，数据融合时系统各主要功能部分之间的相互作用过程，以及数据融合系统的软、硬件组成。White给出了一个在军事应用背景下建立的一般处理模型，其基本思想如图1所示。检测

6、级数据融合属于低级融合，是经典信号处理的直接发展，适用于任何多传感器数据融合系统。位置级融合和属性级融合是多传感器数据融合最重要的两级。态势评估和威胁估计为决策级融合，是C4ISR的核心，适用于军事领域。　　3.1检测级融合　　检测级融合是信号级的数据融合，属于分布式检测问题，它根据所选择的检测准则形成最有门限，以阐述最终检测输出。传感器向融合中心传送经过某种处理的检测和背景杂波统计量，然后在融合中心直接进行分布式虚警检测（CFAR）。如图1所示，预滤波根据时间和空间以及传感器类型对数据进行分选和归并，以控制进行第二级处理的信息量。采集管理主要是控制融合的数据收集，包括传感器的

7、选择、任务分配（通过预测目标位置）、工作状态优选和监视。从分布式检测的角度看，检测级融合的结构模型主要有4种：即并行结构、串行结构、分散式结构和树状结构。检测级融合具有两种处理形式：即集中式和分布式。　　3.2位置级融合　　位置级融合包括数据的校准、跟踪、预测、滤波和关联，综合传感器的位置信息，以获取目标的位置和速度（动态特性、属性信息），建立对象轨迹（航迹）数据库。从信息流通形式和综合处理层次上看，其系统结构模型主要有集中式、分布式、混合式和多级式结构。下面主要对集中式和分布式的位置级融合