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蚁群算法在传感器网络数据融合中的应用 被引量:2

Application of ACO for Data Aggregation of Wireless Sensor Networks
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摘要 研究无线传感器网络数据融合优化问题,采集数据过程节点间存在大量的冗余数据,需对数据进行融合,提高数据传输效率。为了更好地消除冗余数据,提出一种采用蚁群算法的传感器网络数据融合方法。通过建立传感器数据的传输初始路由,再用蚁群算法找到最佳数据路由,即数据传输最优传感器节点序列,从而实现数据融合。仿真结果表明,蚁群算法能够有效消除冗余数据,减少网络中数据传输量,降低传感器节点能量消耗,延长整个网络的寿命。 Research on data fusion in sensor network optimization. In order to eliminate redundant data, the paper proposed a wireless sensor network data fusion method based on the ant colony algorithm. First, through the mobile a- gent, the data of initial route were built up. Then the ant colony algorithm was used to find the most suitable for rou- ting data, i.e. the data transmission optimal sensor node sequence, thus achieving data fusion. The simulation re- sults show that, compared with other algorithm, the ant colony algorithm can effectively eliminate the redundant data, reduce the network data transmission capacity and the sensor node energy consumption, and prolong the network life- time.
作者 吴昊 刘金刚
出处 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2012年第11期256-259,共4页 Computer Simulation
关键词 无线传感器网络 数据融合 蚁群算法 Wireless sensor networks (WSN) Data aggregation Ant colony optimization algorithm
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