基于神经网络的无线传感器网络数据融合算法*
2011-05-06孙凌逸黄先祥夏梅尼
传感技术学报 2011年1期
关键词:融合
孙凌逸,黄先祥,蔡 伟,夏梅尼
1.第二炮兵工程学院 202室,西安 710025;2.中国空间技术研究院西安分院,西安 710100
无线传感器网络(WSNs)是一种新的信息收集(或事件探测)的范式,它依靠众多传感器节点协作地感知、采集和处理网络覆盖区域中的对象信息,并发送给观测者。在该网络中,部署在远程环境中的传感器节点在没有任何网络拓扑先验信息的情况下完成自行配置,其最终目标是监测传感器区域中感兴趣的特定事件。由于传感器节点的检测范围往往重叠,同样的事件通常是由众多的传感器节点报道,这就导致了数据冗余[1]。
同时,由于无线传感网络部署的环境条件可能会干扰传感器读数,甚至破坏传感器节点,传感器测量结果的准确度可能低于预期值,并且覆盖范围也可能缩小。因此,在无线传感器网络的应用中必须配置相当数量的冗余节点,用以克服节点失效和量测的不准确性。而传感器节点的能量、存储空间与计算能力有限,冗余数据的传送在一定程度将消耗过多的能量,缩短整个网络的生存期。
再者,无线传感器网络连接多类传感器,如机械、热、化学、光学以及磁传感器等,用以完成对目标的监测或对周围环境的感知。但单个传感器节点只能完成局部环境的监测或感知,而无线传感器网络关注的则是整个网络感知结果的综合。因此,从应用层面上来讲,数据融合在无线传感器网络中也是必需的。在某种意义上,对多源信息进行数据融合也将产生一个好于单信息源输出的结果[2]。……
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