一種基于數(shù)據(jù)預(yù)處理和卡爾曼濾波的溫室監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)融合算法
[Abstract]:The greenhouse has the characteristics of large space, the wireless sensor nodes are easily disturbed, the data collected by the nodes are volatile and easy to be lost. In order to improve the reliability of greenhouse monitoring wireless sensor network and the precision of data fusion, a data fusion algorithm based on data preprocessing and Kalman filter is proposed. After preprocessing the sensor data and estimating the Kalman filter, the data is sent to the cluster head node for weighted data fusion based on the state compensation strategy. Through the simulation of greenhouse humidity data, the results show that the data preprocessing can obviously reduce the data fluctuation, greatly reduce the amount of network data transmission and energy consumption, and improve the anti-jamming ability. In addition, the weighted data fusion algorithm based on state compensation strategy can obviously improve the fusion accuracy in the case of packet loss in greenhouse wireless sensor networks.
【作者單位】: 山東科技大學(xué)電氣與自動(dòng)化工程學(xué)院;
【基金】:中國(guó)博士后基金項(xiàng)目(2014M551934) 山東省中青年科學(xué)家獎(jiǎng)勵(lì)基金項(xiàng)目(BS2013DX012) 山東省博士后基金項(xiàng)目(201303068)
【分類(lèi)號(hào)】:TN929.5;TP202;TP212.9
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本文編號(hào):2421312
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