基于数据融合的无线传感器网络节能算法研究

论文摘要

无线传感器网络是由许多无线传感器节点以多跳路由、无线通信的方式组成的网络。无线传感器负责采集信息,向基站传送数据。在基站对数据进行分析、处理、决策。由于无线传感器网络的成本低、精度高、多跳路由,可实行远程监控等优点,因此在许多方面得到应用。除外,它的自组织分布式的特点使得它在众多领域有着广泛的发展前景。无线传感器节点主要由电池供电。由于每个节点具有较少的能量,较弱通信能力和计算能力,部署的面积广,所以在不更换能源的前提下增加网络生存时间就变得较为复杂。节约网络能量成为网络研究的一个方向。本文首先叙述了课题研究的意义、课题来源和国内外研究状况及本文的主要工作。叙述了无线传感器网络的基本知识和目前在数据处理方面常用的处理办法。根据该网络的特殊情况对数据融合问题展开讨论,比较了现有数据融合方法对处理该网络节能问题的优点和存在的问题。其次,根据无线传感器网络测量数据在时间和空间上的相似性,本论文提出数据融合算法-—TFA算法。该算法通过对传感器节点设定阈值来控制传感器节点的数据传输量,进而在传感器节点处,对采集的数据进行融合；再在控制中心处,对采集的数据进行补偿和拟合。TFA算法在解决了节能问题的同时提高了数据融合的精度。仿真结果表明,TFA算法与主成分分析法、可靠性分析法和模糊加权等一步的算法相比更节省能量,数据精度更高。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题研究背景和意义
• 1.1.1 研究背景
• 1.1.2 无线传感器网络数据融合的意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 国外研究现状
• 1.2.2 国内研究现状
• 1.3 无线传感器网络应用
• 1.4 本文的主要研究内容及安排
• 第2章 网络简介
• 2.1 网络基础
• 2.1.1 网络体系结构
• 2.1.2 数据管理平台
• 2.1.3 MAC协议
• 2.1.4 路由协议
• 2.1.5 拓扑结构
• 2.2 节点结构
• 2.2.1 数据采集系统
• 2.2.2 无线传感器类型
• 2.2.3 节点硬件
• 2.2.4 无线传感器网络（C51RF-WSN）
• 2.3 通信标准
• 2.3.1 IEEE802.15.4
• 2.3.2 ZigBee
• 2.3.3 各类短距离无线通信技术比较
• 2.4 本章小结
• 第3章 数据融合
• 3.1 多源数据融合的特点
• 3.2 融合结构
• 3.2.1 属性融合模型
• 3.2.2 状态融合模型
• 3.3 简化模型
• 3.4 本章小结
• 第4章 无线传感器网络节能数据融合（TFA）算法研究
• 4.1 关于时空相关性的融合观点
• 4.1.1 时空相关性的特点
• 4.1.2 时空相关性信息在本文中的应用
• 4.2 模型设计
• 4.2.1. 下位机（节点）数据处理
• 4.2.2. 上位机数据补偿
• 4.2.3. 上位机数据融合
• 4.2.4 仿真实验与分析
• 4.3 本章小结
• 结论与展望
• 结论
• 展望
• 参考文献
• 在攻读硕士期间发表的论文
• 致谢