無線傳感器網(wǎng)絡數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)融合技術研究.pdf

1、無線傳感器網(wǎng)絡是物聯(lián)網(wǎng)構(gòu)成的技術和物理基礎，能源的有效利用是其最關鍵的核心技術之一。本文從節(jié)約能源、延長網(wǎng)絡壽命的角度研究了網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)收集協(xié)議和數(shù)據(jù)融合算法，主要研究成果有以下三個方面：
　　1、提出了高效節(jié)能的無線傳感器網(wǎng)絡數(shù)據(jù)收集協(xié)議DEEC-MR。協(xié)議中節(jié)點根據(jù)自身剩余能量競爭簇首，每個簇首節(jié)點根據(jù)相鄰簇首節(jié)點與基站的距離、剩余能量等信息尋找父簇首節(jié)點，構(gòu)造一顆以匯聚節(jié)點為根的近優(yōu)最小匯集樹。簇首將采集到的數(shù)據(jù)聚合后沿匯集樹

2、以多跳的方式傳輸至匯聚節(jié)點。仿真實驗證明協(xié)議能有效降低網(wǎng)絡能耗，與其他兩種數(shù)據(jù)收集協(xié)議(LEACH，PEGASIS)相比，DEEC-MR不僅能顯著延長網(wǎng)絡壽命，同時使能耗均勻分布在每個節(jié)點上，使節(jié)點失效時間集中在最后，避免部分節(jié)點過早失效，具備很高的可靠性。
　　2、提出了特征層數(shù)據(jù)融合算法FLAKP。算法建立在DEEC-MR協(xié)議的基礎上，以簇為執(zhí)行單位。簇中每個傳感器節(jié)點把采集到的數(shù)據(jù)通過卡爾曼濾波器濾波后把結(jié)果傳輸給簇首節(jié)點進

3、行主成分分析。仿真實驗證明了FLAKP融合算法在保存大部分信息的同時有效降低了傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量。當網(wǎng)絡規(guī)模增大時算法可以更有效地利用網(wǎng)絡能量，有較好的能量有效性、可擴展性和容錯性。
　　3、提出了決策層數(shù)據(jù)融合算法DLAAKP。算法在DEEC-MR特征層數(shù)據(jù)融合算法的基礎上，由簇首把主成分分析得出的第一主成分對應的數(shù)據(jù)作為神經(jīng)元網(wǎng)絡的輸入?yún)?shù)，若神經(jīng)元網(wǎng)絡的輸出為異常則發(fā)送至匯聚節(jié)點。仿真實驗證明融合算法可以對監(jiān)測環(huán)境的狀態(tài)做出正確的