无线传感器网络网内数据融合的研究.pdf

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1、2010年第29卷第3期传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)19无线传感器网络网内数据融合的研究付兴武，高芳芳，白风(辽宁工程技术大学电气与控制工程学院，辽宁葫芦岛125105)摘要：针对目前无线传感器网络(WSNs)网内数据融合所面临的一些挑战，提出了一种基于无线传感器网络分布式K一平均聚类(DKCWSNs)算法的WSNs节点传感数据的分组策略，并采用基于自适应加权的数据融合方法对分组后的感知数据进行融合处理，从而获得更合理的结果。最后，通过实例验证了该方法的有效性。关键词：无线传感器网络；K一平均

2、聚类算法；无线传感器网络分布式K-平均聚类算法；数据融合中图分类号：TP212．6文献标识码：A文章编号：1000-9787(2010)03-0019-04'R一esearC1n0nn1atJat一us‘i0nl●nwi‘re’lessSensornetJW0rK■S巾FUXing—WU，GAOFang-fang，BAIFeng(FacultyofElectricalandEngineeringControl，LiaoningTechnicalUniversity，Hniudao125105，China)Abstract：Inviewofsomepres

3、entchallengesofthedatafusioninwirelesssensornetworks(WSNs)，agroupingstrategyofWSNsnodesensingdatabasedondistributedK—averageclusterforWSNs(DKCWSNs)algorithmisproposed．Thegroupedsensingdatafusionisprocessingbydatafusionmethodbasedonadaptedweightingtoobtainareasonableresult．Thevali

4、dityofthismethodisconfirmed．Keywords：wirelesssensornetworks(WSNs)；K—averageclusteralgorithm；distributedK—averageclusteralgorithmforWSNs(DKCWSNs)；datafusion0引言分布式数据或者数据流的聚类算法通常涉及大量的通信，无线传感器网络(WSNs)从出现至今，己经从最初的因此，不是能源高效的算法。而且，还要假设WSNs中存在节点研制、网络协议设计，发展到了智能群体的研究阶段。一个中心处理节点。本文提出了一种基于K

5、一平均算法的它的基本功能是收集并返回传感器节点所在监测区域的信分布式聚类算法，充分考虑了上述问题。息。然而，WSNs在电池供电能力、网络通信能力、计算处1．1K一平均聚类思想理能力、存储容量以及网络带宽等几方面存在很大的资源聚类算法的目标是在给定一个包含n个数据对象的数限制。目前，WSNs的网内数据融合处理面临着多方面的据集合以及要生成簇的数目K的前提下，寻找一种划分类挑战：节点能源有限；多数据流的同步；数据的时间敏感的算法，将数据对象组织为个划分(K≤n)，其中，每个划特性；网络带宽的限制；无线通信的不可靠性；网络的动态分代表一个簇。最著名而且最常用的

6、划分方法是K-平均，特性。因此，研究可以应用于WSNs的节点数据分组策略，K．中心点和它们的变种。所谓K一平均聚类方法是一种无实现对网内传感数据快速、有效的融合处理具有重要的意监督的学习算法，它的处理流程如下：首先，随机地选择K义。个对象，每个对象最初代表一个簇的平均值或者中心。对1基于WSNs的分布式K·平均聚类算法于剩余的每个对象，根据其与各个簇中心的距离，将它赋给聚类是一种已经被广泛使用的数据分析技术。将物理最近的簇；然后，重新计算每个簇的平均值。上述过程不断或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的重复，直到准则函数收敛。通常，采用式(1

7、)所示的平方误过程被称为聚类。WSNs中的数据聚类算法在许多实际应差准则进行判断K用中扮演着重要的角色，但它具有分布式、资源有限的特E：∑∑Ip—m}，(1)性，需要开发一种分布式算法来解决这个聚类问题。而i=lP∈Ci收稿日期：2009-07-04基金项目：国家自然科学基金资助项目(50874059)；辽宁省科技攻关计划资助项目(2007231003)传感器与微系统第29卷式中E为数据集合中所有对象的平方误差总和；p为空间均算法在性能上进行了比较，并给出了随着网络节点数目点，表示给定的数据对象，rn为簇C的平均值(p和m都是的增加，算法执行时间的变化情

8、况。多维的)。这个准则试图使生成结果簇尽可能紧凑且独立。由于WSNs自身的特性，