物聯(lián)網(wǎng)傳感器在執(zhí)行任務(wù)時,由于節(jié)點數(shù)量巨大,產(chǎn)生大量冗余信息,造成通信帶寬浪費等問題�；诖�,提出物聯(lián)網(wǎng)傳感器數(shù)據(jù)最近鄰-點拓撲目標融合方法。將置信距離測度當作融合度,通過置信距離矩陣與關(guān)系矩陣確定最佳融合數(shù)據(jù);利用歸一化方法對數(shù)據(jù)采樣矩陣預(yù)處理,去除冗余數(shù)據(jù);分析傳感器數(shù)據(jù)融合基本原理,結(jié)合傳感器噪聲特點,構(gòu)建融合模型,定義相對系數(shù)與關(guān)聯(lián)系數(shù),計算節(jié)點之間最大相似度;通過最近鄰-點拓撲目標,選擇最佳數(shù)據(jù)進行初始化處理,根據(jù)其它數(shù)據(jù)記錄實現(xiàn)數(shù)據(jù)融合。仿真結(jié)果表明,所提方法數(shù)據(jù)融合的準確度較高,有效降低了能量消耗,有助于物聯(lián)網(wǎng)傳感器數(shù)據(jù)的融合。 

【文章來源】：計算機仿真. 2020,37(11)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

數(shù)據(jù)融合示意圖

為了驗證本文方法的可靠性,實驗分析了本文方法文獻[3]方法以及文獻[4]方法的數(shù)據(jù)融合準確度,實驗結(jié)果如圖2 所示。分析圖2可知,隨著迭代次數(shù)的變化,三種方法數(shù)據(jù)融合的準確度有所差異。當?shù)螖?shù)為2時,本文方法融合數(shù)據(jù)的準確度約為84 %,文獻[3]方法的融合準確度約為68 %,文獻[4]方法的數(shù)據(jù)融合準確度約為64 %;當?shù)螖?shù)為5時,本文方法融合數(shù)據(jù)的準確度約為97 %,文獻[3]方法的融合準確度約為75 %,文獻[4]方法的數(shù)據(jù)融合準確度約為84 %。通過對比可以發(fā)現(xiàn),本文方法數(shù)據(jù)融合的準確度更高,具有一定的可靠性。

為了驗證本文方法的可行性,實驗對比了本文方法文獻[3]方法以及文獻[4]方法的數(shù)據(jù)融合的能耗,實驗結(jié)果如圖3 所示。分析圖3可知,迭代次數(shù)的不斷增加,三種方法融合數(shù)據(jù)所消耗的能量隨之波動變化。當?shù)螖?shù)為3時,本文方法融合數(shù)據(jù)所需能耗約為0.4 J,文獻[3]方法所需能耗約為0.7 J,文獻[4]方法所需能耗約為0.9 J;當?shù)螖?shù)為8時,本文方法融合數(shù)據(jù)所需能耗約為0.43 J,文獻[3]方法所需能耗約為0.65 J,文獻[4]方法所需能耗約為0.98 J�？梢钥闯霰疚姆椒ㄈ诤蠑�(shù)據(jù)時所消耗的能量最少,節(jié)約了一定成本。

【參考文獻】：
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本文編號：3022261