基于最小二乘与D-S证据理论的WSN层次式数据融合算法

无线传感器网络中,数据融合技术是降低网络数据通信量、节省节点能耗和延长网络寿命的重要措施之一。为了在兼顾降低数据量的同时提高对事件的识别精度,提出了一种基于最小二乘法和D-S证据理论的层次式数据融合算法。算法在Sink节点上,以最小二乘算法融合从传感器节点上传的数据,降低了Sink节点与监控中心的通信量;在监控终端上采用D-S证据理论建立识别框架,通过证据的不断积累,提高了事件的识别精度。

基于自适应加权与LZW的WSNs层次式数据融合算法

为了兼顾提高数据采集精度与效率的同时有效降低传感器节点能耗,提出了一种基于自适应加权与LZW的层次式数据融合算法。传感器簇头节点对传感器节点发送的数据进行自适应加权处理,估计出均方误差最小时的值,簇头节点将处理后的数据采用LZW算法以一定的信息量压缩后再进行数据的传输。仿真表明,该层次式融合算法提高了数据采集的精度并有效降低了网络的能耗,延长了无线传感器网络的生命周期。