无线传感网中一种改进的层次数据融合策略

在无线传感器网络中，数据融合是减少能量消耗的有效途径。本文针对多层数据融合方案的局限性提出了一种改进策略。该策略是在已建立的每一层上再划分为两个子层，数据在邻层的相应子层中传输，避免了节点之间能量消耗不均，延长了网络的生存周期。

基于多元数据融合和层次分析的评估模型

为解决现有主机安全扫描项不全,定量评估不足的问题,将定性和定量分析用于主机评估,提出基于多元数据融合和层次分析的评估模型。采用专家打分方法构造两两比较判断矩阵,结合一致性校验,从11个方面36项全面扫描并评估系统。应用于FoundLight主机安全评估系统中的结果表明,该系统功能齐全、性能稳定、操作简便。

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。

基于铁路数据服务平台的多源数据融合架构研究

铁路数据服务平台实现了铁路数据集中汇聚和铁路数据资产管理,为充分挖掘铁路数据的价值,发挥铁路数据资产的综合应用效益,亟需对来自不同业务应用系统的多源数据进行有效融合。为解决数据复杂多样所带来的数据融合难题,提高数据融合成效,需要构建统一的多源数据融合架构。研究提出基于铁路数据服务平台的多源数据融合架构,描述不同层次数据融合的输入/输出项、数据处理任务、相关技术及特点,对比分析多种数据融合算法的特点和适用性,讨论了数据融合结果的存储和共享,为推进基于铁路数据服务平台的数据融合研究与开发工作提供参考。