基于灰色预测的无线传感器网络数据融合算法
2016-12-22梁青,朱婷
西安邮电大学学报 2016年6期
梁 青, 朱 婷
(西安邮电大学 电子工程学院, 陕西 西安 710121)
基于灰色预测的无线传感器网络数据融合算法
梁 青, 朱 婷
(西安邮电大学 电子工程学院, 陕西 西安 710121)
针对无线传感网络监测信息具有很高时间相关性,给出一种基于动态灰色预测模型的数据融合算法。对节点采集的历史数据,应用动态灰色模型预测其未来数据值,若预测误差大于设定阈值,传输本轮数据,若预测误差小于设定阈值,不传输本轮数据,以此减少网络数据传输量。仿真实验表明,与未采用数据融合的低功耗自适应集簇分层协议算法相比,所给算法的数据传输量可减少34%,网络寿命可延长39%。
无线传感器网络 ;数据融合;预测算法;动态灰色模型
由大量传感器节点以自组织方式组成的无线传感器网络,可用以监测传感器区域中的一些物理现象[1]。无线传感器网络由4个主要子系统组成:感知监测区域物理量的传感模块,处理(执行)与感知、通信和自组织相关指令的数据处理模块,传输处理数据的通信子模块,和为其他模块提供工作能量的电源模块。
节点实时地将监测信息传输到监测基站,需要消耗大量能量,而无线传感器网络节点的能量有限,故有必要考虑减少网络数据传输,降低网络能耗,延长网络生命周期。
无线传感器网络中,节点采集的数据有很高时间相关性和空间相关性,会产生大量冗余数据,对这些冗余数据的处理及转发必然带来很大的能量开销,缩短网络生存时间,而且,处理大量冗余数据还会给sink节点带来不必要的开支。……
登录APP查看全文
