无线传感器网络数据收集和数据融合技术研究

作     者：胡小博 

作者单位：合肥工业大学 

学位级别：硕士

导师姓名：史久根

授予年度：2012年

学科分类：080904[工学-电磁场与微波技术] 0810[工学-信息与通信工程] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 080202[工学-机械电子工程] 08[工学] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 0804[工学-仪器科学与技术] 081001[工学-通信与信息系统] 0802[工学-机械工程] 

主      题：无线传感器网络 节能 数据收集 数据融合 分簇 

摘      要：无线传感器网络是物联网构成的技术和物理基础，能源的有效利用是其最关键的核心技术之一。本文从节约能源、延长网络寿命的角度研究了网络的数据收集协议和数据融合算法，主要研究成果有以下三个方面： 1、提出了高效节能的无线传感器网络数据收集协议DEEC-MR。协议中节点根据自身剩余能量竞争簇首，每个簇首节点根据相邻簇首节点与基站的距离、剩余能量等信息寻找父簇首节点，构造一颗以汇聚节点为根的近优最小汇集树。簇首将采集到的数据聚合后沿汇集树以多跳的方式传输至汇聚节点。仿真实验证明协议能有效降低网络能耗，与其他两种数据收集协议（LEACH, PEGASIS）相比，DEEC-MR不仅能显著延长网络寿命，同时使能耗均匀分布在每个节点上，使节点失效时间集中在最后，避免部分节点过早失效，具备很高的可靠性。 2、提出了特征层数据融合算法FLAKP。算法建立在DEEC-MR协议的基础上，以簇为执行单位。簇中每个传感器节点把采集到的数据通过卡尔曼滤波器滤波后把结果传输给簇首节点进行主成分分析。仿真实验证明了FLAKP融合算法在保存大部分信息的同时有效降低了传输的数据量。当网络规模增大时算法可以更有效地利用网络能量，有较好的能量有效性、可扩展性和容错性。 3、提出了决策层数据融合算法DLAAKP。算法在DEEC-MR特征层数据融合算法的基础上，由簇首把主成分分析得出的第一主成分对应的数据作为神经元网络的输入参数，若神经元网络的输出为异常则发送至汇聚节点。仿真实验证明融合算法可以对监测环境的状态做出正确的判断和决策。