本文選題：無線傳感器網(wǎng)絡(luò) + 數(shù)據(jù)融合��； 參考：《傳感器與微系統(tǒng)》2014年01期

【摘要】：在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSNs)中,一般采用電池供電,節(jié)能是WSNs設(shè)計的研究重點。為了提高測量結(jié)果的準(zhǔn)確度和降低網(wǎng)絡(luò)的能耗,提出了一種兩層模式數(shù)據(jù)融合方案。在傳感器節(jié)點上用格林貝斯準(zhǔn)則和順序加權(quán)算法進(jìn)行低層次數(shù)據(jù)融合,在簇頭節(jié)點上用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行高層次數(shù)據(jù)融合。仿真實驗結(jié)果表明:兩層模式數(shù)據(jù)融合方案有效減少了網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)傳輸量,提高了融合數(shù)據(jù)的精度,降低傳感器節(jié)點的能耗。
[Abstract]:In Wireless Sensor Networks (WSNs), battery power supply and energy saving are the focus of WSNs design. In order to improve the accuracy of the measurement results and reduce the energy consumption of the network, a two-layer data fusion scheme is proposed. The low level data fusion is carried out by using the Greenbeth criterion and the sequential weighting algorithm on the sensor node, and the high level data fusion is carried out on the cluster head node by the neural network algorithm. The simulation results show that the two-layer data fusion scheme can effectively reduce the amount of data transmission in the network, improve the accuracy of the data fusion, and reduce the energy consumption of sensor nodes.
【作者單位】： 江西理工大學(xué)機電工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61163063,50764005)
【分類號】：TP212.91

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1818251