無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的無序信息融合研究.pdf

1、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)集信息采集、傳輸和處理技術(shù)于一體,被認(rèn)為是21世紀(jì)最有影響力的技術(shù)之一,具有巨大的發(fā)展?jié)摿ΑＰ畔⑷诤霞夹g(shù)對于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)至關(guān)重要,有助于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)省能量,提高網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)收集效率和信息可靠性。由于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)受到自身物理條件的約束,信息融合面臨諸多新的挑戰(zhàn):如節(jié)點信息的相關(guān)性、異步融合的復(fù)雜性、信息傳輸?shù)臒o序性等。這些挑戰(zhàn)的出現(xiàn)已成為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)信息融合算法研究的難點,本文重點對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的無序信息融合算法進行

2、研究。
　　首先,論文對傳感器無序量測算法研究現(xiàn)狀進行了較為詳盡的總結(jié)和分析,概括了當(dāng)前無序量測算法存在的問題。隨后介紹了多種傳統(tǒng)信息融合算法,分析了它們的特點及應(yīng)用,為后續(xù)研究奠定基礎(chǔ)。
　　其次,針對單傳感器任意延遲的無序量測問題,為了克服當(dāng)前算法擴展性差和難以處理復(fù)雜無序量測等問題。提出了單傳感器反饋估計算法,該算法在一旦出現(xiàn)延遲量測后,融合中心將最后更新的狀態(tài)估計回傳至本傳感器進行若干采樣周期的kalman濾波,最后

3、將狀態(tài)更新傳至融合中心。在保證實時性的同時,通過反饋估計可以獲得在線性最小均方誤差下的局部最優(yōu)估計。
　　最后,針對無線傳感器網(wǎng)中的同步與異步無序量測問題,分別提出了基于單傳感器反饋估計的同步模糊最優(yōu)加權(quán)算法和異步模糊最優(yōu)加權(quán)算法。根據(jù)傳感器節(jié)點的采集數(shù)據(jù)、剩余能量和延遲頻率建立聚類模型,通過模糊聚類把狀態(tài)相似的傳感器節(jié)點進行聚類,在各類節(jié)點中選擇能量最高的節(jié)點,對選中的節(jié)點局部估計進行最優(yōu)加權(quán)融合。經(jīng)計算機仿真實驗,結(jié)果表明兩種