简介:无线传感器网络部署的成功取决于是否能够在其诸如数据的精确性、数据聚类程度以及网络生命周期最大化等问题上,提供一个高质量可靠的性能服务。其中,数据融合机制就特别具有挑战性。如果将一小部分低质量的数据作为数据融合输入,那么极可能对整个数据融合结果产生负面影响。该文提出了改进型分批估计和BP神经网络相结合的多传感器数据融合方法,旨在提高网络的服务质量并减少整个网络的能量消耗。该方法能够辨别和剔除低质量的终端数据,提高数据的精确性;同时,它还能够融合冗余的数据,以减少各站点之间的数据通信消耗,使网络生命周期最大化。通过MATLAB实验仿真,表明该文提出的方法具有良好的数据融合性能;相比于LEACH,有效减少转发数据包量,提高了网络生命期。
简介:由于南水北调中线干线工程规模巨大、输水线路超长、战略地位重要,环境复杂,利用先进的传感器网络技术对南水北调中线干线工程进行立体全天候实时安全防护至关重要。南水北调工程安全传感器网络的服务包括:分析、决策与控制,为了实现这些服务,实现人与物、物与物的智慧对话,在数据层面,必须对数据进行智能处理和分析。因此,针对南水北调中线干线工程应用的多类型传感器开展压缩感知、数据预处理技术等研究以减少系统数据冗余,通过目标检测、协同融合等关键技术研究对异常情况进行识别与分类,并基于已有数据基础建立入侵异常模式数据库。
简介:文章以无线传感器执行器网络(WirelessSensorandActuatorNetworks,WSAN)为研究对象,与纯粹传感器网络相比,融入执行器节点的无线传感器执行器网络有着明显的优势,WSAN节点协同特征将显著提升网络性能,可生存性、协作通信和拓扑控制等技术将使网络在受限节点性能下,促进WSAN在生命周期、网络质量、拓扑层次、功率控制等方面的优化.