简介:无线传感器网络部署的成功取决于是否能够在其诸如数据的精确性、数据聚类程度以及网络生命周期最大化等问题上,提供一个高质量可靠的性能服务。其中,数据融合机制就特别具有挑战性。如果将一小部分低质量的数据作为数据融合输入,那么极可能对整个数据融合结果产生负面影响。该文提出了改进型分批估计和BP神经网络相结合的多传感器数据融合方法,旨在提高网络的服务质量并减少整个网络的能量消耗。该方法能够辨别和剔除低质量的终端数据,提高数据的精确性;同时,它还能够融合冗余的数据,以减少各站点之间的数据通信消耗,使网络生命周期最大化。通过MATLAB实验仿真,表明该文提出的方法具有良好的数据融合性能;相比于LEACH,有效减少转发数据包量,提高了网络生命期。
简介:摘要:当今社会,无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)被广泛地应用于民事和军事的各个领域。随着电子信息技术的深入发展,作为物联网技术的底层架构,无线传感器网络的应用将为国民经济发展和国家安全构建提供强有力的支撑和保障作用。