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文檔簡介
1、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Networks,WSNs)是一種綜合了無線傳輸技術(shù)和傳感器技術(shù)為一體的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。系統(tǒng)中多節(jié)點(diǎn)自組織的動態(tài)形成網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),微傳感器以協(xié)作的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,數(shù)據(jù)以多跳的方式經(jīng)過傳感器節(jié)點(diǎn)進(jìn)行接力傳輸至匯聚節(jié)點(diǎn),進(jìn)行數(shù)據(jù)匯總、決策分析等。該網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)支持隨機(jī)撒布部署,因此該網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)一般應(yīng)用在惡劣環(huán)境下,進(jìn)行無人值守的自動信息采集與回傳。目前無線傳感器網(wǎng)絡(luò)在軍事領(lǐng)域、健康醫(yī)療監(jiān)控、城市監(jiān)控
2、管理、自然環(huán)境監(jiān)測以及智能家居等諸多領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。
傳感器節(jié)點(diǎn)采用自身電池的供電方式,擺脫了線路的牽制,但是能量有限的特性就對網(wǎng)絡(luò)時(shí)效性、節(jié)點(diǎn)生命周期、算法效率提出了嚴(yán)苛的要求。通過研究我們能夠知道網(wǎng)絡(luò)中消耗的能量集中在無線射頻進(jìn)行數(shù)據(jù)通信時(shí),因此需要對網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)包的數(shù)量、冗余數(shù)據(jù)等進(jìn)行控制,提高能量的使用效率,以達(dá)到網(wǎng)絡(luò)時(shí)效性、高效性和延長網(wǎng)絡(luò)生命周期的均衡,這就是數(shù)據(jù)融合算法的任務(wù)所在。
本文主要對無線傳感器
3、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合過程進(jìn)行研究探討,基于最小生成樹結(jié)構(gòu)形成網(wǎng)絡(luò)路由、數(shù)據(jù)融合的骨干結(jié)構(gòu),設(shè)計(jì)了一套高效、實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)融合算法,創(chuàng)新的提出基于動態(tài)鏈表的N階加權(quán)移動平均跟蹤、預(yù)測環(huán)境,依據(jù)最小生成樹的路徑交叉節(jié)點(diǎn)設(shè)置數(shù)據(jù)過濾點(diǎn)。在數(shù)據(jù)逐漸向匯聚節(jié)點(diǎn)傳送的過程中形成決策數(shù)據(jù)包,保證重要數(shù)據(jù)及時(shí)回傳并盡力延長網(wǎng)絡(luò)生命周期。本文的主要研究工作如下:
(1)對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)組成方式、能量消耗及路由算法相關(guān)理論等進(jìn)行了研究,分析了數(shù)據(jù)融合算法的多
4、種過濾模型及其優(yōu)劣勢;
(2)提出將每一次發(fā)送數(shù)據(jù)動作的兩端節(jié)點(diǎn)同時(shí)納入能量距離中,權(quán)衡考慮兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的剩余能量水平,并給出了其計(jì)算公式;
(3)本文對最小生成樹路由算法進(jìn)行適應(yīng)性改進(jìn),依托該算法形成的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)置數(shù)據(jù)融合點(diǎn),發(fā)揮數(shù)據(jù)降噪、去冗余作用;
(4)提出基于動態(tài)鏈表的N階歷史數(shù)據(jù)移動平均融合算法,挖掘傳感節(jié)點(diǎn)歷史數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)關(guān)系,預(yù)測當(dāng)期數(shù)據(jù)水平,并決策是否對數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾操作;
(5)實(shí)驗(yàn)及
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