一种基于分布式神经网络的无线传感器网络数据融合方法技术
【技术实现步骤摘要】
一种基于分布式神经网络的无线传感器网络数据融合方法
本专利技术涉及无线传感器网络的数据融合领域。
技术介绍
在无线传感器网络(WSN)的各项技术中，数据是核心问题之一。无线传感器网络必须依靠大规模传感器节点协作，通过低功耗无线电通信技术连成网络才能够发挥其整体和综合作用。而无线传感器网络一般要求系统生命期必须达到数月，而传感器节点一般能源有限无法补充。在传感器网络中最主要的通信是从传感器节点到用户的感知数据，每一个传感器节点都有可能对环境进行感知或作为对其他节点产生的数据进行转发的中继节点。这些节点产生的数据有可能使网络发生拥塞。然而，传感器网络大规模密集部署的特点导致这些数据中的大部分是无效的，因此可以在传送过程中处理数据，减少无效数据，从而出现了数据融合的概念。数据融合的主要思想是删除冗余、无效和可信度较差的数据，同时将来自不同节点的信息结合起来进行融合处理，达到减少网络数据传输的数据数量的目的，同时要以牺牲延迟和鲁棒性为代价。这与传统的多传感器数据融合技术有所不同。传统的多传感器数据融合是对不同的知识源和传感器采集的数据进行融合，以实现对观测现象更好的理解。...
【技术保护点】
本专利技术公开一种基于分布式并行神经网络算法的无线传感器网络数据融合方法：首先各传感器节点以87m为传输半径广播自己的节点编号和位置，并接受其他传感器节点发送过来的数据；而后各节点启用一个回退定时器，定时器的起始值正比于N‑S
【技术特征摘要】
1.本发明公开一种基于分布式并行神经网络算法的无线传感器网络数据融合方法：首先各传感器节点以87m为传输半径广播自己的节点编号和位置，并接受其他传感器节点发送过来的数据；而后各节点启用一个回退定时器，定时器的起始值正比于N-S1j，N是传感器节点总数，S1j是各传感器节点本轮竞争中收到的数据包的个数，则最先回退结束即收到最多数据包个数的节点成为主簇头并广播，主簇头收到的节点加入网络；接着被主簇包含的节点进行第二轮竞争成为次级簇头组，回退定时器起始值正比于N-S2j，S2j为节点收到的并异于主簇头收到的数据包个数，依此直至所有节点都被加入网络为止；组网完成后，所有节点采用分布式并行神经网络算法进行数据处理，处理完成后将生成的多项式发送给所属簇头，簇头对多项式进行累加，进而逐级传送至主簇头，再由主簇头完成最终的累加融合，发送给汇聚节点；本算法中，所有的数据发送距离都在87m以内，数据量较直接发送显著降低，总体上降低了传感器网络整体的能量消耗。2.根据权利要求1所述的基于分布式并行神经网络算法的无线传感器网络数据融合方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：李长庚，周子傲，刘昌童，
申请(专利权)人：中南大学，
类型：发明
国别省市：湖南,43
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。