傳感器網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)融合算法研究.pdf

1、傳感器網(wǎng)絡(luò)在軍事、工業(yè)、農(nóng)業(yè)和商業(yè)領(lǐng)域中已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用。為了保證傳感器網(wǎng)絡(luò)的覆蓋率，在傳感器網(wǎng)絡(luò)中會(huì)布置大量的冗余節(jié)點(diǎn)。對(duì)這些冗余節(jié)點(diǎn)發(fā)出的信息進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，可以有效減少節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)收發(fā)量，減少節(jié)點(diǎn)能量消耗，有效的延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)使用壽命，所以說(shuō)數(shù)據(jù)融合在傳感器網(wǎng)絡(luò)中具有非常重要的作用。
　　 把傳感器不同時(shí)刻發(fā)送的數(shù)據(jù)類型作為粗糙集的樣本空間，提取其傳感器典型數(shù)據(jù)形成粗糙集的條件屬性；利用某傳感器在某時(shí)間范圍可以代表某一組群的傳感器

2、構(gòu)成粗糙集中的決策屬性，把約簡(jiǎn)后的條件屬性所構(gòu)成的傳感器典型數(shù)據(jù)作為樣本送入到kohonen聚類網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行聚類，聚類中心數(shù)就是融合的分布狀態(tài)數(shù)，最終形成粗糙集-kohonen融合算法。
　　 通過(guò)添加對(duì)粒的空間拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)描述，把粗糙集理論過(guò)渡到商空間理論，然后和kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合形成新的融合算法，即商空間-kohonen融合算法；采用添加數(shù)據(jù)融合層協(xié)議來(lái)完成對(duì)傳感器拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的支持，使得商空間-kohonen融合算法傳感器網(wǎng)絡(luò)

3、中獲得成功應(yīng)用。
　　 詞計(jì)算由詞來(lái)描述粒對(duì)象，構(gòu)成基本模糊粒；采用一個(gè)實(shí)例進(jìn)行了詞計(jì)算運(yùn)算過(guò)程的演示研究；把傳感器初始測(cè)量數(shù)據(jù)各類型的狀態(tài)設(shè)為初始態(tài)、最終狀態(tài)設(shè)為終止態(tài)，形成了一個(gè)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，實(shí)現(xiàn)了詞計(jì)算在傳感器網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用。
　　 仿真實(shí)驗(yàn)表明：添加了拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的商空間-kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合算法比粗糙集-kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合算法擁有更快的速度，其形成的融合分布數(shù)目少于粗糙集-kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合算