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基于神经网络的无线传感器网络数据融合方法*(2011年)

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简介：
本文提出了一种基于神经网络的数据融合算法，用于提高无线传感器网络的数据处理效率和准确性。通过优化信息整合过程，增强了系统的可靠性和鲁棒性。 为了减少无线传感器网络的通信量并降低能量消耗，设计了一种基于神经网络的数据融合算法（BPNDA）。该算法将BP神经网络与传感器网络分簇路由协议有机结合，并在每个簇中构建一个神经网络模型。通过这种方式，可以提取原始数据中的少量特征信息，并将其发送到汇聚节点，从而提高数据收集效率并延长整个网络的使用寿命。仿真实验表明，相较于LEACH算法，该算法能够有效减少通信量和降低节点能耗。

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  • 基于神经网络的无线传感器网络数据融合方法*(2011年)
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    本文提出了一种基于神经网络的数据融合算法，用于提高无线传感器网络的数据处理效率和准确性。通过优化信息整合过程，增强了系统的可靠性和鲁棒性。 为了减少无线传感器网络的通信量并降低能量消耗，设计了一种基于神经网络的数据融合算法（BPNDA）。该算法将BP神经网络与传感器网络分簇路由协议有机结合，并在每个簇中构建一个神经网络模型。通过这种方式，可以提取原始数据中的少量特征信息，并将其发送到汇聚节点，从而提高数据收集效率并延长整个网络的使用寿命。仿真实验表明，相较于LEACH算法，该算法能够有效减少通信量和降低节点能耗。
     
  • 无线传感器网络中数据融合的技术方法.ppt
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    本PPT探讨了无线传感器网络中的数据融合技术方法，包括信息处理、能量效率提升及传输准确性增强等内容。 无线传感器网络（WSNs）是近年来随着微电子技术、无线通信技术和分布式信息处理技术的发展而兴起的一种新型网络技术。其主要特点是节点数量众多，分布广泛，能够实时感知、处理和传输环境或特定对象的信息。WSNs在军事、环境监测、医疗、交通管理、工业监控等多个领域有着广阔的应用前景。 数据融合（Data Aggregation）是WSNs中的核心研究领域，它的主要目标是通过整合来自多个传感器节点的数据，提高信息的准确性和有效性，同时减少网络的能耗和通信负载。数据融合对于解决WSNs的能量限制、减少冗余信息和优化网络资源分配至关重要。 在数据融合的研究现状中，有多种不同的方法和技术。基于分布式数据库的聚集操作方法允许节点在接收到查询请求后进行本地运算并仅发送结果，如TAG和TiNA算法；网络层的数据融合则结合路由策略进行，比如定向扩散（Directed Diffusion）利用缓存机制避免重复数据传输；基于层次的路由，如LEACH和TEEN，则采用分簇结构，簇首节点负责融合和转发数据。PEGASIS通过构建单链结构来优化能量效率，但可能增加延迟；而基于事件的路由策略则针对特定事件的发生快速有效地处理并传递信息。 数据融合具有显著的优点，包括节省能源、提高数据收集效率、增强数据准确性以及提供综合性信息等。然而，它也可能导致网络时延增加和网络鲁棒性下降的问题。因此，设计高效且适应性强的数据融合算法是WSNs研究的重点和热点问题。 在安全机制方面，数据融合也需要考虑如何防止数据篡改、保护隐私及确保通信安全等问题。例如，可以应用卡尔曼滤波器、预测模型或神经网络技术来提高数据的可信度并过滤噪声。此外，考虑到WSNs的动态性特点，融合算法应具备自适应性和鲁棒性以应对网络拓扑变化和节点故障。 未来的WSNs研究将更加关注数据融合算法创新，在节能、实时性、容错性和安全性等方面寻求突破。同时，随着物联网（IoT）技术的发展，WSNs与云计算及大数据分析等领域的结合也将成为新的趋势，旨在实现更智能高效的信息处理和决策支持。
     
  • 基于BP神经网络的多传感器数据融合技术.pdf
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    本文探讨了利用BP（Back Propagation）神经网络进行多传感器数据融合的技术方法。通过优化算法提高数据处理和分析的准确性与效率，旨在为复杂环境下的信息综合提供一种有效的解决方案。 无线传感器网络（WSN）在众多领域得到广泛应用，但其节点通常具有有限的能量与带宽资源。因此，在减少数据冗余、优化传输效率及延长设备使用寿命方面，多传感器数据融合技术显得至关重要。BP神经网络由于具备强大的非线性映射能力和自适应学习能力，在该领域的应用前景广阔。 BP（Back Propagation）神经网络是一种基于梯度下降法的前馈型多层结构，通过调整各节点间的权重来最小化输出与目标之间的误差差异。其架构包括输入层、隐藏层和输出层，数据依次经过这些层次进行处理，直至达到预期效果或满足预设条件。 在执行多传感器数据融合任务时，BP神经网络的流程如下： 1. **数据预处理及特征选择**：需对来自不同传感器的数据进行噪声过滤、错误校验与格式标准化等步骤，以确保输入信息的质量。此外还需通过特征选择降低维度复杂度，并保留关键信息。 2. **数据归一化**：为了便于后续的融合计算，需要将所有原始数值调整到同一量级上。常用的方法是最大最小值规范化，即将每个变量缩放到0至1区间内（公式为x = (x - min(x)) / (max(x) - min(x))）。 3. **模型训练与验证**：依据特定的应用场景选择适当的样本集进行BP神经网络的训练过程。完成训练后还需利用测试数据来评估模型的准确性和泛化能力。 4. **预测及融合结果输出**：将处理过的传感器信息输入到经过充分学习后的网络中，得到最终的结果分析报告或决策建议。通过整合来自多个源的数据，可以得出更加精确和全面的信息结论。 在无线传感网的应用场景下，BP神经网络数据融合方法的优势在于能够自动适应复杂的非线性关系，并减少无效信息的传输量从而提高整体效率与性能表现。尽管如此，在实际操作中仍可能存在训练时间长及易陷入局部最优解等问题，需要通过优化算法设计和参数设定等手段加以解决。 综上所述，BP神经网络为多传感器数据融合提供了一种有效的解决方案，能够帮助从海量信息源中提取出有价值的数据内容，并进一步提升无线传感系统的整体效能。未来的研究可以考虑探索更多种类的深度学习模型以应对更加复杂的应用场景需求。
     
  • 基于BP神经网络的多传感器数据融合技术改进
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    本研究提出了一种基于BP神经网络的创新性方法来优化多传感器数据融合技术，旨在提高信息处理精度与效率。通过改良算法及结构设计，有效解决了传统方法中存在的收敛速度慢、易陷入局部极小值等问题，为复杂环境下的精准感知提供了有力的技术支撑。 传统的数据融合算法需要较为精确的对象数学模型，在复杂且难以建立模型的情况下无法有效应用。为解决这一问题，本段落提出了一种基于BP神经网络的多传感器数据融合方法，这种方法对对象先验条件的要求较低，并具备较强的自适应能力。仿真结果表明，运用BP神经网络处理传感器数据能够显著提升传感器的稳定性和精度，效果良好。
     
  • 无线传感网络中的数据融合技术
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    本研究聚焦于无线传感网络中数据融合的关键技术，包括协同处理、压缩与安全保障方法，旨在提高信息准确性及传输效率。 关于无线传感器网络数据融合的最新资源很难获取。
     
  • 基于神经网络的多传感器检测数据融合技术课件
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    本课程详细介绍了利用神经网络进行多传感器数据融合的技术原理与应用实践，旨在提升复杂环境下的感知和决策能力。 基于神经网络的传感器检测数据融合示例：由于红外光在介质中的传播速度受温度等因素影响，为了获得更准确的测量结果，需要对红外测距系统的测量数据进行处理。为确定某一红外测距传感器的数据处理算法，进行了如下实验：在不同温度下将目标放置于不同的距离处进行多次测距，在每个设定温度条件下连续测量同一目标5次。所有实验数据见附表所示，请利用BP神经网络完成该系统中的数据分析和处理工作。
     
  • 基于BP神经网络的无线传感器节点定位算法
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    本研究提出了一种利用BP（反向传播）神经网络优化无线传感器节点定位的技术。通过分析接收信号强度等参数，改进了传统定位算法的精度和效率。该方法在复杂环境中展现出优越的性能，为智能物联网应用提供了新的解决方案。 本段落研究并比较了无线传感器网络中不同定位算法对定位误差的影响。采用的七种定位算法包括基于测距的RSSI-MLE、RSSI-BP 和 RSSI-RBF，以及距离无关的HOP-BP、HOP-RBF、VN-BP和VN-RBF。在相同的仿真条件下，利用Matlab 对这七种定位算法进行了仿真研究。
     
  • 无线传感器网络定位算法的研究——结合RSSI与BP神经网络.pdf
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    本文探讨了无线传感器网络中基于RSSI和BP神经网络相结合的定位算法研究，旨在提高定位精度及系统稳定性。通过实验分析验证其有效性。 本段落基于RSSI（接收信号强度指示）和BP神经网络的基本原理，提出了一种利用神经网络减少测距误差、提高无线传感器网络定位精度的算法。该方法通过使用信标节点来实现更加精确的位置估计。
     
  • 无线传感器网络中基于邻居数据的故障检测分析(2011年)
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    本文发表于2011年，探讨了在无线传感器网络环境中，通过收集和分析节点间的数据信息来实现高效的故障检测方法。研究提出了一种新颖且实用的技术手段，旨在提高系统的可靠性和稳定性，减少维护成本与复杂性。该文为研究人员及工程师提供了深入理解并改进无线传感网性能的有效路径。 为了应对无线传感器网络（WSN）故障检测过程中产生的额外通信和计算负担问题，我们根据同一覆盖范围内的传感器节点监测数据相似的特性，提出了一种基于邻居节点数据分析的WSN故障检测方法。该方法通过分析节点的历史传感数据来评估其可信度，并据此确定可靠的邻居节点。随后，将目标节点的数据与这些可靠邻居的数据进行对比分析，以此判断目标节点是否出现故障。仿真结果显示，在保持良好的故障识别能力和临时故障容忍能力的同时，此算法并未增加额外的通信和计算负担给网络中的各个节点。