本文選題：無線傳感器網(wǎng)絡(luò) + 異常數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)　； 參考：《傳感技術(shù)學(xué)報(bào)》2017年02期

【摘要】：引入數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的思想,提出了一種基于異常數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的簇內(nèi)數(shù)據(jù)融合方法。在節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)采集過程中,僅當(dāng)異常數(shù)據(jù)發(fā)生時(shí)才發(fā)送給簇頭,減少了監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)傳輸量。在簇頭數(shù)據(jù)融合過程中,建立了各傳感器之間的相互支持度矩陣,支持度值較低的監(jiān)測數(shù)據(jù)將被剔除,支持度值較高的監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行最優(yōu)加權(quán)融合,從而保證了融合結(jié)果的準(zhǔn)確性和有效性。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與算術(shù)平均值法及自適應(yīng)加權(quán)融合法相比,本文方法能有效去除冗余信息,在融合精度、能量消耗方面具有明顯的優(yōu)勢。
[Abstract]:By introducing the idea of data-driven, a method of data fusion in clusters based on anomaly data-driven is proposed. In the process of node data acquisition, only the abnormal data is sent to the cluster head, which reduces the amount of data transmission in the monitoring network. In the process of cluster head data fusion, the mutual support matrix of each sensor is established. The monitoring data with low support value will be eliminated, and the monitoring data with high support degree will be optimized weighted fusion. Thus, the accuracy and validity of the fusion results are guaranteed. The simulation results show that compared with the arithmetic average method and the adaptive weighted fusion method, this method can effectively remove redundant information, and has obvious advantages in fusion accuracy and energy consumption.
【作者單位】： 南昌工程學(xué)院信息工程學(xué)院;江西省水信息協(xié)同感知與智能處理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61261039) 江西省科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(20142BBE50040,20142BBG70034,20151BBE50077)
【分類號(hào)】：TP212.9;TN929.5

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本文編號(hào)：2028899