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无线传感器网络节能型数据融合算法

多传感器信息融合方法综述

万方数据

多传感器信息融合方法综述作者：吴秋轩，曹广益作者单位：上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海,200030 刊名：机器人英文刊名：ROBOT 年，卷(期)：2003,25(z1) 被引用次数：2次参考文献(5条) 1.周锐;申功勋;房建成基于信息融合的目标图像跟踪 1998(12) 2.张尧庭;桂劲松人工智能中的概率统计方法 1998 3.何友;王国宏;彭应宁多传感器信息融合 2000 4.罗志增;叶明Bayes方法的多感觉信息融合算法及其应用[期刊论文]-传感技术学报 2001(03) 5.张文修;吴伟业;梁吉业粗糙集理论与方法 2001 本文读者也读过(8条) 1.臧大进.严宏凤.王跃才.ZANG Da-jin.YAN Hong-feng.WANG Yue-cai多传感器信息融合技术综述[期刊论文]-工矿自动化2005(6) 2.多传感器信息融合及应用[期刊论文]-电子与信息学报2001,23(2) 3.赵小川.罗庆生.韩宝玲.ZHAO Xiao-chuan.LUO Qing-sheng.HAN Bao-ling机器人多传感器信息融合研究综述[期刊论文]-传感器与微系统2008,27(8) 4.范新南.苏丽媛.郭建甲.FAN Xin-nan.SU Li-yuan.GUO Jian-jia多传感器信息融合综述[期刊论文]-河海大学常州分校学报2005,19(1) 5.咸宝金.陈松涛智能移动机器人多传感器信息融合及应用研究[期刊论文]-宇航计测技术2010,30(2) 6.韩增奇.于俊杰.李宁霞.王朝阳信息融合技术综述[期刊论文]-情报杂志2010,29(z1) 7.肖斌多传感器信息融合及其在工业中的应用[学位论文]2008 8.丁伟.孙华.曾建辉.DING Wei.SUN Hua.ZENG Jian-hui基于多传感器信息融合的移动机器人导航综述[期刊论文]-传感器与微系统2006,25(7) 引证文献(2条) 1.武伟.郭三学基于多传感信息融合的轮胎气压监测系统[期刊论文]-轮胎工业 2006(5) 2.魏东.杨洋.李大寨.宗光华基于多传感器融合的机器人微深度环切[期刊论文]-传感器技术 2005(11) 本文链接：https://www.wendangku.net/doc/d52927264.html,/Periodical_jqr2003z1037.aspx

基于多传感器数据融合的火灾预警系统

基于多传感器数据融合的火灾预警系统赵英,陈淑娟 (北京化工大学,北京 100029) 摘要:为避免火灾造成的严重损失,实现火灾早期报警,本系统通过对火灾发生过程和产物的研究比较,采用多种传感器对火灾发生初期火灾特征较明显的几个参数进行监测,并实时反馈回采集的数据。系统利用D S 证据理论对多传感器数据进行融合分析,实现对同一目标的判断;本系统通过利用D S 证据理论对多传感器数据融合的方法,不仅弥补了采用单一传感器的不足,而且很大程度上降低系统判断结果的不确定性,提高了系统预警的准确性和可靠性。关键词:D S 证据理论;多传感器;数据融合;火灾预警中图分类号:T N919 34;T P212.9 文献标识码:A 文章编号:1004 373X(2010)24 0173 03 Fire Early Alarm System Based on Mu lti sensor Data Fusion ZH A O Y ing,CH EN Shu juan (Beijing U niversity of Chem i cal Technolog y,Beiji ng 100029,China) Abstract :Fire early alarm system is used to prev ent damages caused by fire.T he system uses many kinds o f a ppro pr iate sensor s t o monito r several par ameters which have the o bv ious fire characterist ic accor ding to the research o n fire process,and to feedback the data r eal timely.T he sy stem realizes the multi sensor data fusion using the D S evidence theo ry to determine the tar get.T he method no t only makes up insufficiency of sing le senso r,but also reduces the uncertainty of judg ment result and enhances the accur acy and r eliability of the fir e ea rly ala rm system. Keywords :Dempster Shafter evidence theor y;multi senso r;data fusio n;fir e ear ly alar m 收稿日期:2010 07 17 火灾探测是关系人民生命财产安全的重大课题。随着火灾探测技术的不断发展,人们对火灾的认识也越来越深入,不断涌现出新的探测手段。然而现有的大多数火灾探测器只能在火灾发生到难以控制的形势下才发出报警信号[1] 。而那些由于长期运行导致设备过载、过热、短路产生火灾的场所,如计算机机房、精密仪器实验中心、网络数据中心等,需要对火灾进行严格控制,确保在火灾发生初期就能及时发现火情并进行扑灭,否则造成的损失燃烧物都很少,因此如何能在火灾处于萌芽状态时,准确实现火灾早期探测,避免严重损失是目前亟待解决的一个重大问题。火灾的早期探测难题主要集中在探测对象难以选择、探测方法单一及准确预警概率低[2] 。本系统针对这些问题,在对火灾发生的过程和产物作了详细了解以后,选择适当的传感器对具有明显火灾特征的几个参数进行监测,再利用D S 证据理论对所有监测数据进行融合处理得到更为准确的判定结果。 1 火灾探测对象的选定在火灾探测过程中,可以利用的火灾信息很多[3 4]:(1)固态高温产物:来源于可燃物中的杂质,以及高温状态下可燃物热裂解所形成的物质。 (2)燃烧音:燃烧过程中产生的高温,加热周围空气,使之膨胀,产生一种频率仅在数赫兹左右的压力声波,即是燃烧音。 (3)火焰光谱:主要由炽热微粒的光谱辐射和燃烧气体的特征辐射所构成。 (4)气态燃烧产物:气态燃烧产物的主要成分为H 2O 、CO 、CO 2、H 2和O 2,由于环境中湿度的影响,通常不把H 2O 作为火灾探测参数。由于前三点火灾信息都是在火灾已经发生很严重的情况下才产生的,且以火焰光谱进行火灾探测,虽然可以有效避免环境中大部分干扰因素的影响,但为了进一步消除相关干扰因素的影响,还需要利用火焰的闪烁特征。然而,CO 和CO 2在空气中的含量较低,正常大气环境中CO 含量在10ppm 以下,CO 2含量大约为360ppm 。从表1中可以看到,绝大多数试验火的CO 含量均在20ppm 以上。根据火灾特性,在火灾初期阴燃时,CO 含量更是达到最高。由图1[5]可知,各种不同材质在燃烧时,CO 2含量也在不断增加,且在初始成长期间,曲线斜率的变化范围是2.5~6.5ppm/s 。因此,将气体作为早期报警探测对象具有明显优势[3],针对以上2种气体进行监测,将会在很大程度上反映出环境中有无燃烧现象的产生。本系统将CO 的浓度、CO 2的浓度变化率、环境温度三者作为探测火灾的特征参量。现代电子技术 2010年第24期总第335期新型元器件

多传感器数据融合技术的理论及应用

多传感器数据融合技术的理论及应用张宁110101256 摘要：多传感器数据融合技术是一门新兴前沿技术。近年来，多传感器数据融合技术已经受到广泛关注，它的理论和方法已经被应用到许多研究领域。本文主要论述了多传感器数据融合的基本概念、工作原理、数据融合特点与结构、数据融合方法及其应用领域，并总结了当前数据融合研究中存在的主要问题及其发展趋势。关键词：多传感器；数据融合；融合方法 1引言多传感器数据融合是一个新兴的研究领域，是针对一个系统使用多种传感器这一特定问题而展开的一种关于数据处理的研究。多传感器数据融合技术是近几年来发展起来的一门实践性较强的应用技术，是多学科交叉的新技术，涉及到信号处理、概率统计、信息论、模式识别、人工智能、模糊数学等理论。近年来，多传感器数据融合技术无论在军事还是民事领域的应用都极为广泛。多传感器数据融合技术已成为军事、工业和高技术开发等多方面关心的问题。这一技术广泛应用于复杂工业过程控制、机器人、自动目标识别、交通管制、惯性导航、海洋监视和管理、农业、医疗诊断、模式识别等领域。实践证明：与单传感器系统相比，运用多传感器数据融合技术在解决探测、跟踪和目标识别等问题方面，能够增强系统生存能力，提高整个系统的可靠性和鲁棒性，增强数据的可信度，并提高精度，扩展整个系统的时间、空间覆盖率，增加系统的实时性和信息利用率等。 2基本概念及融合原理 2.1多传感器数据融合概念数据融合又称作信息融合或多传感器数据融合，对数据融合还很难给出一个统一、全面的定义。随着数据融合和计算机应用技术的发展，根据国内外研究成果，多传感器数据融合比较确切的定义可概括为：充分利用不同时间与空间的多传感器数据资源，采用计算机技术对时间序列获得的多传感器观测数据，在一定准则下进行分析、综合、支配和使用，获得对被测对象的一致性解释与描述，进而实现相应的决策和估计，使系统获得比它的各组成部分更充分的信息。

无线传感网络在军事领域的应用

传感网络结课报告论文题目：无线传感器网络在军事领域的应用分析学院：光电信息与计算机工程学院专业：光电信息工程班级：光电三班学号：学生姓名：指导教师：年月日

摘要 ........................................................................................................................................................ I I 第一章绪论 . (1) 1.1背景及国际形势 (1) 1.2无线传感器网络的发展现状 (1) 1.3本文的组织结构 (2) 第二章无线传感器网络简介 (3) 2.1体系结构 (3) 2.1.1 节点组成 (3) 2.1.2 网络体系结构 (3) 2.2路由协议 (4) 2.2.1平面路由协议 (4) 2.2.2层次路由协议 (6) 第三章特点及应用优势 (7) 3.1无线传感器网络特点 (7) 3.1.1无线传感器网络的主要特点 (7) 3.1.2与其他网络相比主要区别 (7) 3.2应用优势 (8) 3.2.1潜在优势 (8) 3.2.2与导弹雷达相比潜在优势 (8) 第四章在军事领域的应用 (9) 4.1战场侦察与监视 (9) 4.2战场态势感知 (10) 4.3核、生、化监测 (10) 4.4装备、弹药、后勤物资管理 (10) 4.5智能尘埃 (10) 第五章结束语 (12) 第六章调研照片 (12) 第七章参考文献 (13)

无线传感器网络在军事领域的应用摘要无线传感器网络是新兴网络,它采用无线通信技术,由微小的传感器组成,无线传感器网络节点具备感应能力、信息处理能力和无线通信能力,使无线传感器网络有广阔的应用前景,可广泛用于军事、环境、医疗保健、空间探索及各种商业应用。文中对无线传感网络的构建，路由协议以及定位算法做了简介，着重讲了它在军事领域的重要地位，以及当下的主要应用研究方向。关键词：WSN，体系结构，军事应用 Abstract Wireless Sensor Network is a burgeoning network,which is composed of tiny sensors with wireless communication technology. Node of WSN have influence, information handing and wireless communication abilities, making WSN have wide application foreground, including military,environment, medical treatment, space imploring and various business applications. In this paper, i first provide a brief introduction to the construction of WSN, routing protocol and the Relocation Arithmetic, and then focus on its important position in the military field, main application and research direction now. Keyword: WSN, Construction, Application in the military field.

数据融合方法优缺点

数据融合方法随着交通运行状态评价研究的不断发展，对数据的准确性和广泛覆盖性提出了更高的要求，在此基础上，不同的数据融合模型被引进应用于交通领域中来计算不同检测设备检测到的数据。现阶段，比较常用的数据融合方法主要有：表决法、模糊衰退、贝叶斯汇集技术、BP神经网络、卡尔曼滤波法、D．S理论等方法。 1现有方法应用范围结合数据融合层次的划分，对数据融合方法在智能交通领域的应用作以下归纳总结：表数据融合层次及对应的方法 2各种融合方法的优缺点主要指各种融合方法的理论、应用原理等的不同，呈现出不同的特性。从理论成熟度、运算量、通用性和应用难度四个方面进行优缺点的比较分析，具体内容如下： (1)理论成熟度方面：卡尔曼滤波、贝叶斯方法、神经网络和模糊逻辑的理论已经基本趋于成熟；D—S证据推理在合成规则的合理性方

面还存有异议；表决法的理论还处于逐步完善阶段。 (2)运算量方面：运算量较大的有贝叶斯方法、D．S证据推理和神经网络，其中贝叶斯方法会因保证系统的相关性和一致性，在系统增加或删除一个规则时，需要重新计算所有概率，运算量大；D．S证据推理的运算量呈指数增长，神经网络的运算量随着输入维数和隐层神经元个数的增加而增长；运算量适中的有卡尔曼滤波、模糊逻辑和表决法。 (3)通用性方面：在这六种方法中，通用性较差的是表决法，因为表决法为了迁就原来产生的框架，会割舍具体领域的知识，造成其通用性较差；其他五种方法的通用性相对较强。 (4)应用难度方面：应用难度较高的有神经网络、模糊逻辑和表决法，因为它们均是模拟人的思维过程，需要较强的理论基础；D．S证据推理的应用难度适中，因其合成规则的难易而定：卡尔曼滤波和贝叶斯方法应用难度较低。 3 适用的交通管理事件之前数据融合技术在交通领域中的应用多是在例如车辆定位、交通事件识别、交通事件预测等交通事件中，但是几乎没有数据融合技术在交通运行状态评价的应用研究，而本文将数据融合技术应用在交通运行状态评价中，为了寻找到最适用于交通运行状态评价的数据融合技术方法，有必要将之前适用于其它交通管理事件的数据融合技术进行评价比较。表2 各种融合方法适用的交通管理事件的比较

多传感器数据融合

多传感器数据融合多传感器数据融合1引言数据融合一词最早出现在20世纪70年代末期。几十年来，随着传感器技术的迅速发展，尤其在军事指挥系统中对提高综合作战能力的迫切要求，使其得到了长足的发展。其早期主要是应用在军事上，而随着工业系统的复杂化和智能化，近年来该技术推广到了民用领域，如医疗诊断、空中交通管制、工业自动控制及机械故障诊断等。数据融合是针对一个系统中使用多个传感器这一问题而展开的一种信息处理的新的研究方向，所以数据融合也称为传感器融合。数据融合一直没有一个统一的定义，一般认为：利用计算机技术，对按时间顺序获得的若干传感器的观测信息，在一定的准则下加以自动分析、综合，从而完成所需要的决策和估计任务而进行的信息处理过程称为数据融合。2

数据融合技术的分类多传感器数据融合涉及到多方面的理论和技术如信号处理、估计理论、不确定性理论、模式识别最优化技术、神经网络和人工智能等。很多学者从不同角度出发提出了多种数据融合技术方案。从技术原理角度，可分为假设检验型数据融合、滤波跟踪型数据融合、聚类分析型数据融合、模式识别型数据融合、人工智能型数据融合等；按判决方式分有硬判决型和软判决型数据融合；按传感器的类型分有同类传感器数据融合和异类传感器数据融合按对数据的处理方式，可分为象素级融合、特征级融合和决策级融合；从方法来分有Bayes推理法、表决法、D-S 推理法、神经网络融合法等。从解决信息融合问题的指导思想或哲学观点加以划分，可分为嵌入约束观点、证据组合观点和人工神经网络观点三大类。3常用的数据融合方法数据融合方法种类繁多，图1归纳了常用的一些信息融合方法。估计方法

无线传感网络(习题)

无线传感网络习题、选择题：（20 题） 1.下列不属于传感器网络三个基本要素的是 A、用户 C、感知对象B使用者 D、传感器 2.传感器网络的基本功能是 A、主动式感知C、数据处理 B、数据删减 D、隐藏感知信息 3.扩频技术按照工作方式的不同，可以分为几种： A、3 种 B、5 种 C、4 种 D、2 种 4.下列阶段不属于定向扩散路由机制的是 A、兴趣扩展阶段C、梯度建立阶段 B、路径选择阶段D、路径加强阶段 5.无线通信物理层的主要技术不包括 A、介质选择C、扩频技术 B、幅度选择D、调制技术 6.IEE 802.115.4的标准包括A、运输层B、物理层 C、介质访问控制层 D、应用层 7.下列不属于无线传感网络的关键技术的是 A、网络拓扑控制C、时间同步 B、网络协议D、物理层技术 8.无线传感网络后台管理软件结构与组成不包括下列哪个选项 A、数据库管理系统 B、数据处理引擎 C、图形用户界面 D、后台组件 9.下列不属于数据融合的内容是 A、多传感器的目标探测C、跟踪与识别 B、数据连接 D、情况评估和预测 10.无线传感网络的节点基本功能不包括 A、数据采集 B、数据处理 C、储存数据 D、通信

14. 802.11网络的基本元素SSID 表示了一个无线服务，这个服务不包括 A 、接入速率 B 、输出速率 C 、工作信道 C 、认证加密方法 15. 传感器是将外界的信号转化为电信号的装置，传感器一般是由敏感元件、转换元件和 A 、输出元件 C 、传唤信号元件 16. 传感器节点的组成不包括 A 、传感器模块 C 、无线通信模块 17. 下列不属于物联网关键技术的是 A 、RFID 无线识别 C 、纳米技术 18.SPIN 协议中使用了三种类型的消息，不包括下列 A 、ADV 消息 B 、REQ 消息 C 、APA 消息 D 、DAT E 消肖息 19. 定向扩散协议的优点不包括下列 A 、采用多路径，健壮性好； B 、节点只需要和邻居节点通信，因而不需要全局的地址机制，实用查询时按需建立路由避免存储全网信息； C 、每个节点都需要数据融合，减少操作； D 、通过数据命名减少数据的重叠。 20. 无线传感器网络的可靠传输基本机制不包括 A 、丢包恢复机制 B 、冗余传输机制 C 、速率控制机制 D 、发送确认机制 11.无线传感器网络不可以选择的频率有 A 、2.4GHz C 、1.25GHz 12.传感器网络的电源节能方法有 A 、休眠技术机制 C 、数据单个传递 13.传感器网络的安全问题不包括 A 、机密性问题 C 、安全性鉴别问题 B 、 5GHz D 、 800MHz B 、拒接收数据 D 、轮流接收机制 B 、点到点的消息认证问题 D 、完整性鉴别问题 B 、加密原件 D 、转换电路 B 、数据融合模块 D 、能量供应模块 B 、嵌入式系统技术 D 、时间同步技术

基于神经网络的信息融合技术

基于多传感器信息融合的数控机床故障诊断研究 1.引言数控机床具有加工柔性好、加工精度高、加工质量稳定、生产率高等诸多特点，但其结构和运行工况也很复杂，一旦机床发生故障，引起故障的因素众多，有机械方面的，有电气方面的，同时同一种故障往往有不同的表现，同一种症状又常常是几种故障共同作用的结果，故障的多样性、复杂性和各故障之间的复杂联系构成了数控机床故障诊断中的重点和难点。每个传感器都有一定的功能和测量范围，单个传感器的数据从某个侧面反应被测对象或系统的情况，难免带有一定的局限性。仅仅通过单一传感器的特征提取和诊断分析将无法成功完成对数控机床的故障诊断任务。因此多传感器数据融合技术显得尤为重要，它能克服传感器使用的局限性和传感器信息的不准确性，充分地、综合地、更有效地利用多传感器信息，减少信息的模糊性，增加决策可信度，提高对数控机床的故障诊断的准确率。多传感器数据融合是一种重要的传感器信息处理方法，它起源于20世纪70年代，最早被应用于军事领域，用于解决目标识别与跟踪、状态与身份估计、态势和威胁估计等技术问题。它能充分利用不同时间与空间的多传感器数据资源，在一定准则下进行分析、综合、支配和使用，得到对被测对象的一致性解释和描述，并做出相应的判断、估计和决策。多传感器数据融合有多种算法，其中，D-S证据理论方法的应用最为广泛。本文主要建立了基于多传感器信息融合的数控机床二级故障诊断系统：基于自适应加权算法的一级融合，基于D-S证据理论的二级融合。然后利用某一论文中的数控机床的测量数据，通过MATLAB软件对其进行分析计算，最后得出结论。 2．基于多传感器信息融合的二级故障诊断系统本文介绍了一种基于多传感器信息融合的二级故障诊断系统：基于自适应加权算法的一级融合，基于D-S证据理论的二级融合，如图1所示。

传感器数据融合(20200630195849)

传感器数据融合技术数据融合也称为信息融合，是将来自多个传感器或多源的信息进行综合处理，从而得出更为全面、准确和可靠的结论。数据融合出现于2 0世纪7 0年代，源于当时军事领域的需要，称为多源相关、多传感器混合数据融合，并于20世纪80年代建立其技术。美国是数据融合技术起步最早的国家，在随后的十几年时间里各国的研究开始逐步展开，并相继取得了一些具有重要影响的研究成果。和国外相比, 我国在数据融合领域的研究起步较晚。海湾战争结束以后，数据融合技术引起国内有关单位和专家的咼度重视。一些咼校和科研院所相继对数据融合的理论、系统框架和融合算法展开了大量研究，但基本上处于理论研究的层次，在工程化、实用化方面尚未取得有成效的突破，许多关键技术问题尚待解决。多传感器数据融合是人类和其他生物系统中普遍存在的一种基本功能。人类本能地具有将身体上的各种功能器官所探测到的信息与先验知识进行融合的能力，以便对周围的环境和正在发生的事件作出估计。多传感器数据融合的基本原理就像人脑综合处理信息的过程一样，它充分利用多个传感器资源，通过对这些传感器及其获得信息的合理支配和使用，把其在时间或空间上的冗余或互补信息依据某种准则来进行综合，以获得被测对象的一致性解释或描述，使该系统由此而获得比它的各组成部分的子集所构成的系统具备更优越的性能。具体而言，多传感器数据融合基本原理如下： 1）多个不同类型的传感器获取目标的数据； 2）对输出数据进行特征提取，从而获得特征矢量； 3）对特征矢量进行模式识别，完成各传感器关于目标的属性说明； 4）将各传感器关于目标的属性说明数据按同一目标进行分组，即关联； 5）利用融合算法将每一目标各传感器数据进行合成，得到该目标的一致性解释与描述。在各种系统中，靠单一的传感器不能满足对目标、环境的识别和控制的要求。若对不同传感器采集的数据单独、孤立地进行加工，不仅会导致数据处理工作量的剧增，而且割断了各传感器数据之间的有机联系，丢失数据有机组合蕴涵的特征，造成数据资源的浪费。因此，要对多传感器的数据进行

多传感器数据融合算法.

一、背景介绍：多传感器数据融合是一种信号处理、辨识方法，可以与神经网络、小波变换、kalman 滤波技术结合进一步得到研究需要的更纯净的有用信号。多传感器数据融合涉及到多方面的理论和技术，如信号处理、估计理论、不确定性理论、最优化理论、模式识别、神经网络和人工智能等。多传感器数据融合比较确切的定义可概括为：充分利用不同时间与空间的多传感器数据资源，采用计算机技术对按时间序列获得的多传感器观测数据，在一定准则下进行分析、综合、支配和使用，获得对被测对象的一致性解释与描述，进而实现相应的决策和估计，使系统获得比它的各组成部分更充分的信息。多传感器信息融合技术通过对多个传感器获得的信息进行协调、组合、互补来克服单个传感器的不确定和局限性，并提高系统的有效性能，进而得出比单一传感器测量值更为精确的结果。数据融合就是将来自多个传感器或多源的信息在一定准则下加以自动分析、综合以完成所需的决策和估计任务而进行的信息处理过程。当系统中单个传感器不能提供足够的准确度和可靠性时就采用多传感器数据融合。数据融合技术扩展了时空覆盖范围，改善了系统的可靠性，对目标或事件的确认增加了可信度，减少了信息的模糊性，这是任何单个传感器做不到的。实践证明：与单传感器系统相比，运用多传感器数据融合技术在解决探测、跟踪和目标识别等问题方面，能够增强系统生存能力，提高整个系统的可靠性和鲁棒性，增强数据的可信度，并提高精度，扩展整个系统的时间、空间覆盖率，增加系统的实时性和信息利用率等。信号级融合方法最简单、最直观方法是加权平均法，该方法将一组传感器提供的冗余信息进行加权平均，结果作为融合值，该方法是一种直接对数据源进行操作的方法。卡尔曼滤波主要用于融合低层次实时动态多传感器冗余数据。该方法用测量模型的统计特性递推，决定统计意义下的最优融合和数据估计。多传感器数据融合虽然未形成完整的理论体系和有效的融合算法，但在不少应用领域根据各自的具体应用背景，已经提出了许多成熟并且有效的融合方法。多传感器数据融合的常用方法基本上可概括为随机和人工智能两大类，随机类方法有加权平均法、卡尔曼滤波法、多贝叶斯估计法、产生式规则等;而人工智能类则有模糊逻辑理论、神经网络、粗集理论、专家系统等。可以预见，神经网络和人工智能等新概念、新技术在多传感器数据融合中将起到越来越重要的作用。数据融合存在的问题 (1)尚未建立统一的融合理论和有效广义融合模型及算法； (2)对数据融合的具体方法的研究尚处于初步阶段； (3)还没有很好解决融合系统中的容错性或鲁棒性问题； (4)关联的二义性是数据融合中的主要障碍； (5)数据融合系统的设计还存在许多实际问题。二、算法介绍： 2.1多传感器数据自适应加权融合估计算法：设有n 个传感器对某一对象进行测量，如图1 所示，对于不同的传感器都有各自不同的加权因子，我们的思想是在总均方误差最小这一最优条件下，根据各个传感器所得到的测量值以自适应的方式寻找各个传感器所对应的最优加权因子，使融合后的X值达到最优。

无线传感网络选择题

1.无线传感器网络的组成模块分为：通信模块、（）、计算模块、存储模块和电源模块。A A．传感模块B。ARM模块C网络模块D实验模块 2..在开阔空间无线信号的发散形状成（）。A A．球状B网络C直线D射线 3.当前传感器网络应用最广的两种通信协议是（） . d A .IEEE802.15 B .IEEE802.16 C .IEEE802.10 D .IEEE802.14 4.ZigBee主要界定了网络、安全和应用框架层，通常它的网络层支持三种拓扑结构，下列哪种不是。D A．星型结构、B网状结构C簇树型结构D树形结构 5.下面不是传感器网络的支撑技术的技术。B A．定位技术B节能管理C时间同步D数据融合 6.下面不是无线传感器网络的路由协议具有的特点？D A．能量优先 B.基于局部拓扑信息C.以数据为中心D预算相关 7.下面不是限制传感器网络有的条件？C

A电源能量有限B通信能力受限C环境受限D计算和存储能力受限 8.（）技术是一种面向自动化和无线控制的低速率、低功耗、低价格的无线网络方案。C A.WAN B. Ad hoc C.Ziggbee D. TinyOS 9.网络连接度是所有节点的邻居数目的()，它反映了传感器配置的密集程度。A A.平均值 B.最大值 C.最小值 10.传感器一般由（）、转换原件和基本转换电路组成。A A.敏感原件 B.红外原件 C.单片机DARM模块 11.传感器节点通信模块的工作模式有（）、接收和空闲。A A．发送B. 启动C.认证D.互联 12.传感器节点的能耗主要集中在（）模块。C A．连接B.电池C通信D.传感 13.主动反击能力是指网络安全系统能够主动地限制甚至消灭入侵者，下面不是具备的能力D A．入侵检测能力 B.隔离入侵者能力 C.消灭入侵者能力D.恢复能力

无线传感器网络作业

无线传感器作业：传感器网络节点使用的限制因素有哪些？ 1.电源能量有限传感器节点体积微小通常只携带能量十分有限的电池。 2.通信能力有限 3.计算和存储能力有限，传感器节点是一种微型嵌入式设备，要求他价格低功耗小，这些限制必然导致其携带的处理器能力比较弱，存储器容量比较小。：网络传感器有哪些特点？ 1.自组织性 2.数据为中心 3.应用相关性 4.动态性 5.网络规模 6.可靠性：按照节点功能和结构层次划分，将传感器网络的结构有哪几种？各有什么特点？答： 1.平面网络结构拓扑结构简单，易维护具有较好的健壮性事实上就是一种，a d h o c 网络结构的形成。由于没有中心管理节点，故采用自组织协同算法组成网络，其组网算法比较复杂。 2.分级网络结构：网络拓扑结构扩展性好，便于集中管理，可以降低系统的建设成本，提高网络覆盖率和可靠性。 3.混合网络结构：同级网络结构相比较，支持功能更强大，但所需要的硬件成本更高。 4.m e s h网络结构：由无线节点构成网络，按mes h拓扑结构部署，网内有个节点至少可以和一个其他节点通信支持多跳路由，功耗限制和移动性取决于节点类型及应用的特点，存在多种网络接入方式。：传感器半径r，被监测区域面积为A，要求达到概率为p的覆盖率，确定传感器数目。：WSN数据链路层中的媒体访问控制和误差控制的基本思想是什么？媒体访问控制：①对于感知区域内密集布置节点的多跳无线通信，需要建立数据通信链路以获得基本的网络基础设施。②为了使无线传感器节点公平有效的共享通信资源，需要对共享媒体的访问进行管理。误差控制：一般基于ARQ的误差控制，主要采用重新传送发费和管理发费。具有低复杂的编码与解码方式的简单误差控制码可能是无线传感器网络中误差控制的最佳解决方案。 :传输层中的Event-to-sink传输和Sink-to-Sensors传说的基本思想是什么？ Event-to-sink 由于无线传感网络中存在大量的数据流，Sink节点需要获得一定精度，Event-to-sink的可靠度是必要的，包括了事件特征到Sink’节点的可靠通信，而不是针对区域内各节点生成的单个传感报告/数据包进行基于数据包的可靠传递。 Sink-to-Sensors

无线传感器网络知识点归纳

一、无线传感器网络的概述 1、无线传感器网络定义，无线传感器网络三要素，无线传感器网络的任务，无线传感器网络的体系结构示意图，组成部分（P1-2）定义：无线传感器网络（wireless sensor network, WSN）是由部署在监测区域内大量的成本很低、微型传感器节点组成，通过无线通信方式形成的一种多跳自组织的网络系统，其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖范围内感知对象的信息，并发送给观察者或者用户另一种定义：无线传感器网络(WSN)是大量的静止或移动的传感器以自组织和多跳的方式构成的无线网络，目的是协作地采集、处理和传输网络覆盖地域内感知对象的监测信息，并报告给用户三要素：传感器，感知对象和观察者任务：利用传感器节点来监测节点周围的环境，收集相关的数据，然后通过无线收发装置采用多跳路由的方式将数据发送给汇聚节点，再通过汇聚节点将数据传送到用户端，从而达到对目标区域的监测体系结构示意图：组成部分：传感器节点、汇聚节点、网关节点和基站 2、无线传感器网络的特点（P2-4）（1）大规模性且具有自适应性（2）无中心和自组织（3）网络动态性强（4）以数据为中心的网络（5）应用相关性 3、无线传感器网络节点的硬件组成结构（P4-6）无线传感器节点的硬件部分一般由传感器模块、处理器模块、无线通信模块和能量供应模块4部分组成。

4、常见的无线传感器节点产品，几种Crossbow公司的Mica系列节点（Mica2、 Telosb）的硬件组成（P6） 5、无线传感器网络的协议栈体系结构（P7） 1.各层协议的功能应用层：主要任务是获取数据并进行初步处理，包括一系列基于监测任务的应用层软件传输层：负责数据流的传输控制网络层：主要负责路由生成与路由选择数据链路层：负责数据成帧，帧检测，媒体访问和差错控制物理层：实现信道的选择、无线信号的监测、信号的发送与接收等功能 2.管理平台的功能（1）能量管理平台管理传感器节点如何使用能源。（2）移动管理平台检测并注册传感器节点的移动，维护到汇聚节点的路由，使得传感器节点能够动态跟踪邻居的位置。（3）任务管理平台在一个给定的区域内平衡和调度监测任务。 6、无线传感器网络的应用领域（P8-9）（1）军事应用（2）智能农业和环境监测（3）医疗健康（4）紧急和临时场合（5）家庭应用（6）空间探索

无线传感器网络数据融合关键技术研究

无线传感器网络数据融合关键技术研究摘要：路由协议与数据融合技术已成为无线传感器网络（WSN）的一个重要研究方面。本文按照面向应用和面向层次两个分类进行了介绍，并通过联系以数据为中心的路由协议以及相关的数据融合算法，简要分析了其在节省功耗，优化网络性能方面所采取的有效措施。通过仿真实验，推断出以数据为中心的路由协议对网络内数据融合的帮助意义。关键词：无线传感器网络；路由协议；数据融合；NS2 1 引言无线传感器网络（wireless sensor network，WSN）就是由部署在监测区域内大量的廉价微型传感器节点组成，通过无线通信方式形成的一个多跳的自组织的网络系统，其目的是协作的感知、采集和处理网络覆盖区域中感知对象的信息，并发送给观察者[1]。路由协议和数据融合已成为无线传感器网络的关键技术。本文首先对现有的几种路由协议和数据融合算法进行介绍，然后通过仿真来验证以数据为中心的路由协议在性能上的优势，以及对数据融合的促进意义。 2 无线传感器网络路由协议路由协议负责将数据分组从源节点通过网络转发到目的节点，它主要包括两个方面的功能：寻找源节点和目的节点间的优化路径，将数据分组沿着优化路径正确转发。 2.2面向应用的路由协议面向应用的路由协议是众多路由协议中较为常见的一种。所谓面向应用，即是与应用模式紧密相连的路由协议。从具体应用角度出发，根据不同应用对传感器网络各种特性的敏感性不同，将路由协议分为四种类型[2]：1）能量感知路由协议；

2）基于查询的路由协议； 3）地理位置路由协议； 4）可靠的路由协议。能量路由是最早提出的传感器网络路由机制之一，它根据节点的可用能量（power available，PA）或传输路径上的能量需求，选择数据的转发路径。节点可用能量就是节点当前的剩余能量。基于查询的路由协议包括定向扩散路由和谣传路由。定向扩散是专门为传感器网络设计的路由策略，是以数据为中心的典型路由协议代表，与己有的路由算法有着截然不同的实现机制。谣传路由引入了查询消息的单波随机转发的机制，克服了使用洪泛方式建立转发路径带来的开销过大的问题。地理位置路由包括GEAR路由和GEM路由。GEAR（geographical and energy aware routing）路由假设已知事件区域的位置信息，每个节点知道自己的位置信息和剩余能量信息，并且通过一个简单的Hello消息交换机制了解所有邻居节点的位置信息和剩余能量信息。GEM（graph embedding）路由是一种适合于数据中心存储方式的地理路由。其基本思想是建立一个虚拟极坐标系统（virtual polar coordinate system ，VPCS），用来表示实际的网络拓扑结构。网络中的节点形成一个以汇聚节点为根的带环树（ringed tree），每个节点用到树根的跳数距离和角度范围来表示，节点间的数据路由通过这个带环树实现。 2.3面向层次的路由协议针对无线传感器网络中节点所处的地位，以及网络的拓扑结构，还可以将无线传感器网络的路由协议分为平面结构和分层结构。平面路由协议包括定向扩散路由协议、谣传路由协议、SPIN路由协议（基于能量感知的路由协议）、HREEMR路由协议（基于多路径的路由协议）、SPEED 路由协议、GEM路由协议、边界定位路由协议、有序分配路由协议等。前面介绍的四类面向应用的路由协议大都属于平面的路由协议。分层路由协议包括：LEACH路由协议、TEEN路由协议、GAF路由协议、GEAR 路由协议、SPAN路由协议、SOP路由协议、MECN协议、EARSN路由协议等。这里，我们重点介绍两个相似的路由协议：LEACH和TEEN协议。

无线传感器网络练习题(1)

一、填空 1.无线传感器网络系统通常包含汇聚节点、传感器节点、管理节点。 2.传感器节点一般由通信模块、传感器模块、存储模块和电源模块组成。 3.无线传感器节点的基本功能是：采集数据、数据处理、控制和通信。 4.传感器节点通信模块的工作模式有发送、接收和空闲。 5.无线通信物理层的主要技术包括介质的选择、频段的选择、调制技术和扩频技术。 6.扩频技术按照工作方式的不同，可以分为四种：直接序列扩频、跳频、跳时和宽带线性调频扩频。 7.目前无线传感器网络采用的主要传输介质包括无线电波、光纤、红外线等。 8.无线传感器网络可以选择的频段有：868MHz、915MHz、2.4GHz和 5GHz。 9.传感器网络的电源节能方法：休眠机制、数据融合。 10.根据对传感器数据的操作级别，可将数据融合技术分为一下三类：决策级融合、特征级融合、数据级融合。 11.根据融合前后数据的信息含量分类（无损失融合和有损失融合） 12.根据数据融合与应用层数据语义的关系分类（依赖于应用的数据融合、独立于应用的数据融合、结合以上两种技术的数据融合）13.定向扩散路由机制可以分为三个阶段：兴趣扩散、梯度建立、路

径加强。 14.无线传感器网络的关键技术主要包括：时间同步机制、数据融合、路由选择、定位技术、安全机制等。 15.无线传感器网络通信安全需求主要包括结点的安全保证、被动抵御的入侵能力、主动反击入侵的能力。 16.802.11标准用于无线局域网，802.15.4标准用于低速无线个域网。 17.802.11规定三种帧间间隔：SIFS、PIFS、DIFS。 18.802.15.4标准为低速个域网制定了物理层和MAC子层协议。 19.ZigBee主要界定了网络、安全和应用框架层，通常它的网络层支持三种拓扑结构：网状网络、树形网络、星型网络。 20.传感器网络中常用的测距方法有：接收信号强度指示、到达时间差、到达角。 21.ZigBee网络分4层分别为：物理层、网络层、应用层、数据链路层。 22.与传统网络的路由协议相比，无线传感器网络的路由协议具有以下特点：能量优先、基于局部拓扑、以数据为中心、应用相关。 23.数据融合的内容主要包括：目标探测、数据关联、跟踪与识别、情况评估与预测。 24.无线传感器网络信息安全需求主要包括数据的机密性、数据鉴别、数据的完整性、数据的实效性。 25.传感器结点的限制条件是电源能量有限、通信能力有限、计算和存储能力有限。

数据融合技术在无线传感器网络中的应用

硕士研究生读书报告课程名称：信息融合理论与应用题目：数据融合技术在无线传感器网络中的应用题目类型：读书报告学院：计算机科学与工程学院专业名称：计算机科学与技术姓名：祝敏学号： 2013200546 任课教师：周华平授课时间：2014年4月29日～2014年6月24日提交时间： 2014年6月 24 日

数据融合技术在无线传感器网络中的应用摘要：在大规模的无线传感器网络中，传输数据量巨大，必然存在着数据传输可靠性、拥塞以及能耗等问题，高效的数据融合技术能够有效的解决这些问题。这篇读书报告结合分簇路由算法的特征，采用两层融合技术，首先簇内节点与簇首节点的融合，簇内节点根据阈值来判断是否需要发送数据，簇首节点根据接收到的数据，进行数据一致性检验，剔除异常数据，第二层采用BP神经网络算法对簇首节点与基站的融合，得到所需要的结果。实验表明，进行融合后的数据可靠性高，较大减少了数据的传输量与冗余度、降低了能量的消耗，从而提高了整个网络的性能。 1 引言无线传感器网络是对真实世界的感知、检测和采集，需要由大量传感器节点共同协作完成的。但是，由于传感器节点采集的数据具有很高的时空相关性，不可避免的釆集到许多重复的数据，即数据存在很高的冗余性,如果都发送到汇聚节点的话，会造成大量的资源浪费,严重影响无线传感器网络的使用寿命,并且许多时候,观察者不关心每个节点的原始数据,只关心釆集后的结果,显然，节点单独的传送数据是不合适的，因此需要在本地对数据进行融合操作，对节点传输数据进行处理，利用节点的计算与处理能力，我们可以去除掉冗余信息，进一步减少数据在网内的传输量,同时降低功耗，提高整个网络的性能。虽然数据融合会造成一定的延迟以及计算会浪费时间和能量,但都在允许的范围之内。数据融合技术涉及到检测技术、模式识别、决策论、不确定性理论、估计理论、最优化理论等众多学科领域。目前关于无线传感器网络数据融合技术的发展情况，大体可以分为有损融合、无损融合、依赖于应用的数据融合，如应用层开发面向应用的数据融合接口，在网络层开发与路由相结合的数据融合技术。独立于应用的数据融合、基于分布式数据库的数据融合、基于中心的数据融合等。这篇读书报告主要针对在网络层与路由相结合的数据融合技术的研究，目前关于该方面比较典型的方法有LEACH分簇算法，使用分簇的方法使得数据融合技术在算法中起到了非常重要的作用。

无线传感网络作业

无线传感器网络作业 2014年第一学期第一章 1.2 什么是无线传感器网络？答：传感器网络的标准定义是这样的：传感器网络是大量的静止或移动的传感器以自组织和多跳的方式构成的无线网络，其目的是协作地感知、采集、处理和传输网络覆盖地理区域内感知对象的监测信息，并报告给用户。它的英文是Wireless Sensor Network, 简称WSN。 1.5 传感器网络的终端探测节点由哪些部分组成？这些组成模块的功能分别是什么？答：由传感模块、计算模块、通信模块、存储模块、电源模块和嵌入式软件系统组成。这里传感模块负责探测目标的物理特征和现象，计算模块负责处理数据和系统管理，存贮模块负责存放程序和数据，通信模块负责网络管理信息和探测数据两种信息的发送和接收。另外，电源模块负责节点供电，节点由嵌入式软件系统支撑，运行网络的五层协议。 1.8 传感器网络的体系结构包括哪些部分？各部分的功能分别是什么？答：无线传感器网络体系结构包括物理层、数据链路层、网络层、传输层和应用层和能量管理平台、移动管理平台和任务管理平台。这些管理平台使得传感器节点能够按照能源高效的方式协同工作，在节点移动的传感器网络中转发数据，并支持多任务和资源共享。第二章 2.2 传感器由哪些部分组成？各部分的功能是什么？答：传感器一般由敏感元件、转换元件和基本转换电路组成。敏感元件是传感器中能感受或响应被测量的部分。转换元件是将敏感元件感受或响应的被测量转换成适于传输或测量的信号（一般指电信号）部分。基本转换电路可以对获得的微弱电信号进行放大、运算调制等。另外，基本转换电路工作时必须有辅助电源。 2.7 传感器的一般特性包括哪些指标？答：传感器的一般特性包括：灵敏度、响应特性、线性范围、稳定性、重复性、漂移、精度、分辨率（力）、迟滞。 2.8 什么是传感器的灵敏度？