基于PSO—BP的无线传感器网络数据融合算法研究

• 作者: 郭猛 陈秋红
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 数据融合 无线传感器网络 粒子群算法 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 算法、设计与应用
• 页码范围: 1212-1214,1218
• 页数: 4页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文

摘要

为提高无线传感器网络(WSN)数据融合效率,减少网络的通信量以及降低传感网的能量消耗,提出一种基于粒子群优化BP神经网络的无线传感器网络数据融合算法;该算法将粒子群算法优化BP神经网络的权值和阈值后,与传感器网络分簇路由协议有机结合,将无线传感器网络中簇头和节点等同于BP神经网络里的神经元,利用优化后的BP神经网络有效地提取WSN数据融合原始数据之中的少量特征数据,之后把提取的特征数据发送到汇聚节点,进而提升数据融合效率,延长网络生存周期;仿真实验证明,与LEACH算法、BP神经网络和GABP算法相比,该算法可有效减少网络通信量,降低节点总能耗的15％,延长网络生存时间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈秋红	河南城建学院计算机科学与工程学院	14	73	6.0	8.0
2	郭猛	河南城建学院计算机科学与工程学院	17	23	3.0	4.0