基于矩阵的无线传感器网络数据融合方案.pdf

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1、2015年第34卷第2期传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)13研究与DOI：10．13873／J．1000-9787(2015)02-0013-03一探～讨基于矩阵的无线传感器网络数据融合方案黄海辉，王海丽，张晓迪(重庆邮电大学通信与信息工程学院，重庆400065)摘提出要一种：数基据于融矩合阵是的降层低簇无式线数传据感融器合方网络案(。W在．SNs)能耗的重要手段，为了有效地节省WSNs节点的能量，簇头选举时，考虑节点的剩余能量和相对密度，并利用矩阵运算对簇内成员节点采集的数据进行数据

2、融合处理。最后将所提方案与传统的LEACH协议进行仿真比较，实验结果表明：相比于传统的LEACH协议，所提方案可以有效降低数据冗余，减少数据传输量，节约节点能耗，进而延长网络生存期。关键词：无线传感器网络；数据融合；矩阵；剩余能量；相对密度中图分类号：TN915；TP393文献标识码：A文章编号：1000-9787(2015)02-0013-03DatafusionschemebasedonmatrixforWSNsHUANGHai—hui，WANGHai-li，ZHANGXiao-di(SchoolofCommunicationandInf

3、ormationEngineering，ChongqingUniversityofP0stsandT，Chongqing400065，China)Abstract：Datafusionisanimpo~antmeanstoreduceenergyconsumptionofwirelesssensornetworks(WSNs)，andinordertosaveenergyofWSNsnodes，alayer—clusterdatafusionschemebasedonmatrixtheoryisproposed．Residualenergya

4、ndrelativedensityofnodesareconsideredinelectionofclusterhead，besides，datascollectedbyclustermembernodesatefusedbyusingmatrixoperationsrespectively．Atlast，thisnewschemeiscomparedwithtraditionalLEACHprotocol，andexperimentalresultsshowthatcomparedwithtraditionalLEACHprotocol，t

5、heproposedschemecaneffectivelyreducedataredundancyandamountofdatatransmission，saveenergyconsumptionofnodesandtherebyextendlifetimeofnetwork．1Keywords：wirelesssensornetworks(WSNs)；datafusion；matrix；~'esidualenergy；relativedensity0引言点，但是也都存在一定缺陷，而且没有一种是用矩阵的概念无线传感器网络(wirelesss

6、ensornetworks，WSNs)由于来解决数据融合的问题。本文针对数据变化范围大、数据大量的传感器节点随机分布，会出现相邻节点的监测区域交需要分段处理的情况，提出新的数据融合算法，即基于矩阵叉重叠，所以，采集的信息可能具有很大的冗余度。如果数的数据融合方案。该算法架构于分簇路由协议基础上，在据不加处理地发送到汇聚节点，将极大地消耗网络能量，同确定新的簇头选举机制的同时，利用矩阵的思想对簇内节时存储过多的数据还会导致网络拥塞。实验表明：传输1bit点进行融合处理，以减少能量消耗，延长网络生存期∞。数据100m需要的能耗大约可以用来执行30

7、00条计算指1网络模型的构建令⋯，因此，在WSNs中采用数据融合技术显得尤为重要。本文假设有n个传感器节点随机部署在监测区域内，随着WSNs理论研究向实际应用的加速进展，WSNs数监测区域假设是边长为a的正方形区域，基站设置在监测据融合技术成为重要研究方向，也是当今热门研究领区域外。网络节点通过自组织形成WSNs，在分簇式网络域。数据融合技术就是充分利用传感器节点本地计算中，节点又被分为簇头节点和簇内普通节点两类，每个节点能力和处理能力，将多份数据或者信息去除冗余、提取互除具有采集和传递数据的功能外，还具备数据融合的功能。补，组合出更有效、更

8、符合用户需求的数据，从而达到节省对网络模型作如下假设J：能量和带宽以及延长网络生存期的目的。1)监测区域是一个静态网络，传感器节点和基站分布目前提出的WSNs数据融