針對(duì)監(jiān)測(cè)多個(gè)變量的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)存在多維度數(shù)據(jù)冗余的問題,提出一種新型的層次化數(shù)據(jù)融合方法,通過本地計(jì)算縮減網(wǎng)絡(luò)中傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量,減少傳感器能耗。新方法在傳感節(jié)點(diǎn)和聚集節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分層數(shù)據(jù)融合,首先使用相似度距離判斷并壓縮重復(fù)的采集數(shù)據(jù)向量,然后利用多項(xiàng)式回歸將相關(guān)的高維監(jiān)測(cè)變量表達(dá)為低維的多項(xiàng)式系數(shù)。數(shù)據(jù)相似性與變量相關(guān)性首次在融合方法中被綜合性地考慮,壓縮和回歸技術(shù)同時(shí)被引入,從不同維度、不同層次減少傳輸數(shù)據(jù)量。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相比于現(xiàn)有融合方法,所提方法在傳輸數(shù)據(jù)量、能量消耗等性能指標(biāo)上都具有更好的表現(xiàn)。

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【文章目錄】：
0 引言
1 WSNs環(huán)境與融合模型
    1.1 傳感數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
    1.2 相似數(shù)據(jù)壓縮
    1.3 相關(guān)多變量回歸
2 WSNs數(shù)據(jù)融合方案
    2.1 本地?cái)?shù)據(jù)融合
    2.2 下游數(shù)據(jù)融合
3 仿真與性能分析
4 結(jié)語



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