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【6h】

无线传感器网络中数据融合算法研究

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目录

摘要

1 绪论

1.1 研究背景

1.2 研究现状与进展

1.3 本文主要工作及组织结构

2 相关工作

2.1 无线传感器网络概述

2.2 数据融合处理技术及系统

2.3 小结

3 基于BP神经网络的智能化预警融合算法

3.1 基于距离加权的数据预处理算法

3.2 智能化信息预处理框架

3.3 簇首节点和sink节点的数据融合处理

3.4 基于BP神经网络的智能化预警融合算法结构

3.5 实验结果及分析

3.6 小结

4 基于Skyline的智能化预警融合算法

4.1 Skyline查询处理和多目标优化问题

4.2 多目标优化中非支配集的构建

4.3 簇成员节点数据的预警及预处理

4.4 簇首节点和sink节点的数据融合处理

4.5 基于Skyline的智能化预警融合算法结构

4.6 实验结果及分析

4.7 小结

5 结论

5.1 研究工作总结

5.2 研究工作展望

参考文献

致谢

声明

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摘要

无线传感器网络是一种以数据为中心的网络,囊括了传感器技术、无线通信及计算机网络等技术,广泛应用于商业、工业和军事等领域,是国内外研究的热门领域。但由于传感器节点自身能量有限且无法实现自动补充能量,因此延长无线传器网的生存周期是目前的一个研究热点。同时相关研究表明,传感器节点大部分能量都消耗在数据传输上,而数据融合技术可以有效的减少传感器网络中的数据传输量,获得更加准确的信息。
  目前,数据融合算法研究大多是对一个或多个采集周期的数据进行处理,当采样周期内发生异常情况时,若无相应的处理方法,异常信息将得不到及时响应处理。本文在深入研究这些融合算法后,提出了单维下的基于BP神经网络的智能化预警融合算法、多维下的基于Skyline的智能化预警融合算法。本文提出的融合算法主要有以下创新点:一是在节点采集数据过程中增加智能化预警机制,及时处理异常数据;二是提出了带有数据预处理的融合算法,簇成员节点对采集的数据进行预处理,簇首节点利用融合算法获得融合结果;三是在单维度情况下,提出结合BP神经网络的多样化数据融合模式,满足用户对监测状态或监测数据的多种需求;四是在多维度情况下,提出基于Skyline查询的数据融合算法,根据用户的实际需求,优化Skyline查询结果。仿真实验表明,预处理算法和融合算法运行效率较高,融合结果误差小,减少了数据传输量,降低了能量的消耗,同时能及时处理采样周期内发生的异常情况。

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