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一种基于改进支持度的节能型WSNs数据融合算法 被引量:1

An energy-efficient WSNs data fusion algorithm based on improved support degree
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摘要 无线传感器网络(WSNs)内有大量的冗余数据,它们消耗了过多的网络能量;目前的数据融合算法对数据彼此间的联系考虑得不够充分,融合精度有待提高。针对上述问题,提出了一种基于改进支持度的节能型数据融合算法。该算法在网络的感知节点根据设定的阈值对采集到的数据进行初次融合,并引入自支持度的概念,与灰色接近度理论相结合改进支持度函数,将改进的支持度函数应用到汇聚节点计算最终的数据融合估计值。使用Matlab进行仿真的结果表明:该算法可节能27.87%,数据融合的温度绝对误差均值约为0.98℃,达到了节能和提高融合精度的目的。 Wireless sensor networks( WSNs) contains a lot of redundant data,these data consumes too much energy of network; current data fusion algorithm doesn't consider data links between each other inadequately,and fusion precision is also need to be improved. Aiming at problems,put forward a kind of energy-efficient data fusion algorithm based on improved support degree. The algorithm fuses datas in sensing nodes of network according to threshold value and introduce the concept of self-support degree combined with grey proximity theory to improve support degree functions,apply the improved support function to sink node to calculate the final data fusion estimated value. The Matlab simulation results show that the algorithm can save energy about 27. 87 %,absolute error is about 0. 98 ℃,achieves the purpose of energy saving and fusion precision improving.
出处 《传感器与微系统》 CSCD 2015年第11期122-124,128,共4页 Transducer and Microsystem Technologies
基金 国家科技重大专项项目(2012ZX07-307-002)
关键词 无线传感器网络 数据融合 支持度函数 数据一致性 wireless sensor networks(WSNs) data fusion support degree function data consistency
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