无线传感器网络中的数据融合研究

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1、第23卷第1O期电脑开发与应用文章编号：1003—5850(2010)10—0015-03无线传感器网络中的数据融合研究StudyOilDataFusion0fWirelessSensorNetworks张海玉冯秀芳。(山西省财政税务专科学校太原030024)(。太原理工大学太原030024)【摘要】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。【关键词】无线传感器网

2、络，数据融合，卡尔曼滤波，自适应加权融合算法中图分类号：TP39文献标识码：AABSTRACTWirelesssensornetworkshastheadvantagesoflow—cost，smallvolume，flexiblenetworking，convenientremotesupervisorycontrollingandSOon．Also，Wirelesssensornetworksfacemanyrestrictionssuchasenergy，storageandnetworkbandwidth．Thispaperstudieddatafusiontech

3、nologyinwirelesssensornetworks，andpresentedakindofdatafusionalgorithmbasedoncluster．Thealgorithmcanmakecorrectdecision，reducetheredundancyofdata，andhasgoodexecutionefficiency．KEYWORDSwirelesssensornetworks，datafusion，Kalmanfiltering，adaptiveweighteddatafusionalgorithem无线传感器网络(WSN，WirelessS

4、enor鉴于以上特点，无线传感器网络在收集数据的过Networks)是大量的微型传感器节点覆盖到监测区域程中应该采用数据融合技术。而组成的元线自组织网络，其目的是协作地感知、采所谓数据融合，是指对多份数据或信息进行综合集、处理和发送网络覆盖范围中感知对象的信息。无线处理，从而得到更为准确、更为有用的信息。利用数据传感器网络是继Internet之后随着传感器技术、微机融合技术，无线传感器网络可以减少数据传输量，降低电技术、无线通信技术和分布式信息处理技术发展而能量消耗，提高信息准确度。发展起来的一种新兴信息获取技术，在军事侦察、森林2WSN的分级数据融合方法防火、环境监测、医

5、疗保健等众多领域具有广泛的应用前景，是计算机科学技术领域的一个新的研究热点。2．1基于分簇的分级数据融合模型分簇拓扑结构是将一个大的网络划分成若干个1WSN中的多传感器数据融合问题簇，每个簇由一个簇首节点和多个普通节点组成，如图无线传感器网络(WSN)是在AdHoc网络基础上1所示。通常无线传感器网络的节点呈冗余分布，簇内发展起来的，在组网方式、多跳通信等方面与AdHoc节点所采集到的数据具有很大的冗余度和相关性。因网络具有相似性，但二者也存在巨大的差异。无线传感此，为了节省能量，往往会对传输的数据进行融合处器网络具有一些独特的特征：理，减少网络中传输的数据量。同样由于节点

6、的能量受①受到成本及体积的限制，节点配置的传感器精限问题，无线传感器网络通常采用多跳的通信模式，由度一般较低。节点获取局部的拓扑信息来实现简单高效的路由。因②节点的数量庞大，分布密集，邻近节点报告的此，分簇结构中簇的组织既可以提高网络的分布性和信息存在着较大的冗余。节能性，又可以更有效地支持数据融合。③节点的电池能量有限，网络的通信带宽有限，本文提出的分级融合方法就是适用于基于分簇的应该尽量较少能量消耗。无线传感器网络，是包含传感器节点信号融合和簇内④网络的拓扑结构动态变化，节点容易失效，也数据融合的两级模型。具体而言，无线传感器网络划分会有新节点的补充。为若干个簇，普通节

7、点与簇首节点进行簇内通信，簇内⑤以数据为中心，人们关心的是某个区域的某个各个节点共享信道。每个簇内节点包含一个卡尔曼滤观测指标的值，而不是具体某个节点的观测数据。波器，通过卡尔曼滤波器对数据进行滤波，并在指定的*2010—01—01收到，2010—08—23改回**基金项目：山西省回国留学人员科研基金资助项目(200727)。***张海玉，女，1978年生，硕士研究生，研究方向：无线传感器网络，人工智能。无线传感器网络中的数据融合研究③计算后验均方误差阵PK一(I—KKH)PK．K_1其中，互和P为产生的状态估计矢