无线传感器网络数据融合技术的研究.doc

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1、无线传感器网络数据融合技术的研究指导教师：周生明。一委员： 均等的分簇。接着根据每个节点属于该个簇的隶属度和距离基站的距离来判定节点当选为簇头节点的概率，因为在簇边缘节点即隶属度低的节点和簇中远离基站的节点在网络运行过程中，耗费的能量一般大于其他节点。文中将隶属度低的节点和远离基站的节点当选簇头节点的概率适当的降低，以达到能量均衡。在簇个数的划分中引用了最优簇头数的概念，以期达到网络中簇的个数的最优解。网络分完簇以后，在传输运行过程中就可以进行数据融合了。分析论文中常出现的加权平均融合算法，这些算法通常都是根据收集来的数

2、据构建一个相似度矩阵，如利用模糊集、主成分分析等方法，然后利用相似度矩阵来计算每个传感器的权值，最后利用加权平均求出融合数据。本文的方法在构建权值的时候，作出了改进，利用了统计分布的概念，最后总结全文，并提出可以进一步研究的方向。 ���������������������������．�����瑃���������������������������甅������������������������．．����������� ���������������������������� ���．��萑诤纤惴ń樯堋�����

3、��������������������本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．�第三章一种基于分簇的数据融合算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．���模糊��捣执亍���������������������������．�：鼵均值分簇⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．���异常节点检验优化⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．���分簇数据融合的算法综合⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．���本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

4、⋯⋯．�第四章实验仿真⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．���网络模型和仿真环境⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．� ��本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯�第五章总结与展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．���论文的主要工作和创新点⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．���后续研究展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．�参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯� 进入�

5、世纪以后，伴随信息产业的迅猛发展以及互联网的快速普及，人们的生活和其中包括了网络层中设计能量优先的路由协议，介质访问控制层协议中加入避免冲突的机制、还有就是在数据传输过程中对数据进行融合；二是拓扑控制的技术，也就是在保证网络覆盖率和连通性的前提下，通过对骨干网络的优化设计和一些功率控制算法，将不必要的无线通信链路切断，形成一个优化的网络拓扑结构，该结构具备高效的能量利用率及数据转发能力。为了实现低成本的部署要求，传感器硬件基础很简单，在电池容量、处理能力、内存和存储方面都有很大的限制，与此同时，为了增强整个网络的健壮性，

6、传感器节点的分布又十分的密集。因而传感器网络中通常会包含大量采集到的冗余信息甚至是错误的信息。为了解决传感器节点的能耗和整个网络中信息冗余的问题，传感器节点收集到来自其他节点的数据信息以后，利用自身的计算和存储能力对数据信息进行融合，去除冗余和错误的 也有待解决。。分类，文中数据融合算法不同于常用的根据相关矩阵求取权值的方法，而是提出了一种基第二章主要分析现有的无线传感器网络的分簇路由技术，以及根据网络拓扑结构、数据融合层次、融合数据间的关系、网络层次和数据融合方法分别讨论了数据融合技术。在分簇路由中，传感器节点被分

7、为簇，在簇中选择簇头来融合区域内的数据，并将数据传输给基站。簇内节点形成后，普通节点传输数据到汇聚节点，汇聚节点通过数据融合算法将收集来的数据融合并传送给基站。值中隶属度矩阵和节点距离基站的距离两个因素；当选出簇首以后，簇首就开始收接来自 本章简单介绍了无线传感器网络的数据融合相关技术，首先解释了无线传感器网络的 分簇的目标往往根据具体的应用而设定，其中包括负载均衡、增强连通性、最大化网而且提高了扩展性，使得更适合大规模的网络结构。����毕叮�芾泶啬诮诘愕耐ㄐ舝�。簇内节点利用分余信息，提高了网络的利用率。在选择簇头时

8、遵循随机的方法。在本论文的分簇算法是在这些工作的基础上，提出的一种新的分簇路由协议。 集并传输数据到基站，本文中的分簇算法也将按照这两个阶段来进行研究。一矾�一￡Ⅻ。�●������鷓��� 表��分层路由协议各项指标的比较方式位置展性周期 多路径的融合方法适合于多种拓扑形状，不同于完全的树形数据融合，多路径方