本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)K-means算法的WSN簇頭節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)融合　出處：《農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)》2015年S1期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合能夠減少節(jié)點(diǎn)能耗、延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生命周期,近年來(lái)受到了廣泛關(guān)注。已有的應(yīng)用于農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)的空間數(shù)據(jù)融合算法多采用取平均值等方法將一定區(qū)域內(nèi)監(jiān)測(cè)到的數(shù)據(jù)融合成一個(gè)值。而農(nóng)田環(huán)境監(jiān)測(cè)具有監(jiān)測(cè)范圍廣、監(jiān)測(cè)點(diǎn)多、監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)量大的特點(diǎn),監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)間除了冗余性還具有差異性,因此數(shù)據(jù)融合應(yīng)該在消除冗余的同時(shí)保留數(shù)據(jù)的差異。針對(duì)農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)的這一特點(diǎn),提出在簇頭節(jié)點(diǎn)應(yīng)用聚類算法進(jìn)行空間數(shù)據(jù)融合,通過(guò)聚類減少數(shù)據(jù)發(fā)送量,降低能耗;同時(shí)將差異較大的參量聚類到不同類別中以保留數(shù)據(jù)間的差異。此外,還提出了一種應(yīng)用于WSN簇頭節(jié)點(diǎn)的自適應(yīng)改進(jìn)K-means聚類算法,仿真結(jié)果表明,所提算法融合后的數(shù)據(jù)上傳量比沒(méi)有融合減少41.19%,消除了數(shù)據(jù)冗余;算法融合前后最大誤差低于取平均值法誤差的36%,保留了數(shù)據(jù)差異性。在沒(méi)有明確誤差要求時(shí),該算法能夠在盡量減少數(shù)據(jù)上傳量的同時(shí)保持相對(duì)誤差低于10%,避免了因聚類個(gè)數(shù)不當(dāng)引起的巨大誤差。而在有具體誤差要求時(shí),該算法融合前后的絕對(duì)誤差嚴(yán)格低于要求誤差。
[Abstract]:Wireless sensor network data fusion can reduce node energy consumption and prolong network life cycle. In recent years, the spatial data fusion algorithms used in agricultural monitoring have been widely concerned. Most of the spatial data fusion algorithms, such as average value, are used to fuse the monitored data into a single value. However, the monitoring of farmland environment has the characteristics of monitoring. A wide range. There are many monitoring points, large amount of monitoring data, monitoring data is also different in addition to redundancy, so data fusion should eliminate redundancy at the same time to retain the differences of data. In view of this feature of agricultural monitoring. A clustering algorithm is proposed for spatial data fusion in cluster head nodes, which can reduce the amount of data transmission and reduce energy consumption. At the same time, the parameter clustering with large difference is applied to different categories to preserve the differences between the data. In addition, an adaptive improved K-means clustering algorithm for WSN cluster heads is proposed. The simulation results show that the amount of data uploaded by the proposed algorithm is 41.19 less than that without fusion, and the data redundancy is eliminated. The maximum error of the algorithm before and after fusion is lower than the average error of 36 points, which preserves the difference of data. The algorithm can reduce the amount of data uploads as much as possible while keeping the relative error below 10, avoiding the huge error caused by the improper number of clustering. The absolute error of the algorithm before and after fusion is strictly lower than the required error.
【作者單位】： 中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(31371531)
【分類號(hào)】：TP202;TP212.9;TN929.5
【正文快照】： 引言隨著現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的不斷發(fā)展,用無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless sensor network,WSN)對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)地環(huán)境進(jìn)行監(jiān)測(cè)已經(jīng)成為開展精細(xì)農(nóng)業(yè)、提高農(nóng)作物產(chǎn)量的重要方法之一[1-4]。在農(nóng)業(yè)產(chǎn)地環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中,一定空間范圍內(nèi)會(huì)部署多個(gè)按周期采樣的傳感器終端節(jié)點(diǎn),這些節(jié)點(diǎn)的空間相對(duì)距離較近,

【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1425432