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文檔簡介
1、無線傳感器網絡(WSN)的節(jié)點容易受到環(huán)境因素的影響,因此采集到的數據可能會存在異常。目前,數據融合技術在進行數據融合時的主要方式是源節(jié)點將采集到的數據直接發(fā)送到融合節(jié)點進行融合處理,采用這樣的融合方式,異常數據會嚴重影響最終的融合結果,而且直接將數據發(fā)給融合節(jié)點會產生較多的通信量,不利于網絡的節(jié)能。
本文對比分析了無線傳感器網絡數據融合技術的幾類主要方法,選擇基于支持度函數的數據融合算法展開研究,提出一種改進的支持度函數用于
2、識別異常數據,提高數據融合的精確度;之后,將改進的支持度函數數據融合算法與節(jié)點初次融合方法相結合,提出一種新的二次數據融合模型,該模型可以在確保融合精確度的同時提高網絡的節(jié)能效果。論文的主要研究工作包括:
?、籴槍Ξ惓祿绊懭诤辖Y果的問題,本文提出一種改進的支持度函數進行數據融合。引入自支持度的概念與灰色接近度理論相結合改進指數衰減型支持度函數,使用改進的支持度函數計算數據的融合估計值。該算法對數據間的聯系考慮得較為充分,可以
3、有效地識別出異常數據,在融合時給異常數據添加較小的權值以降低其對融合估計值的影響,達到提高融合精度的目的。使用Matlab2013進行仿真的實驗結果表明:與加權數據融合算法和基于指數衰減型支持度函數的數據融合算法相比,本文提出的算法可以提高數據融合的精確度,當實驗數據中加入了異常數據后,能夠有效地識別出異常數據,降低其對融合估計值的影響。
②針對節(jié)點直接將數據發(fā)往融合節(jié)點通信量大、能耗多的問題,在WSN的感知節(jié)點對數據進行初次
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