基于神经网络的多传感加权融合算法的研究

• 作者: 曲金帅 简必建 范菁 黄登朝
• 来源期刊: 云南民族大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 数据融合 方差估计 置信度
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 无线传感器网络技术
• 页码范围: 75-80
• 页数: 6页
• 分类号: TN92
• 字数: 5001字
• 语种: 中文
• DOI: 12.3969/j.issn.1672-8513.2016.01.016

摘要

数据融合技术是无线传感器网络的一个关键的技术,能减少传感器的传输量,从而明显提高网络的感知性能,延长网络生命周期,减少时间延迟.多传感器的数据融合可以获得比单一传感器更多,更准确的信息.针对从含有噪声的测量数据中估计出监测变量,对自适应加权融合算法进行改进,基于信任度方法对测量数据进行数据预处理,然后基于神经网络误差修正的方法实现各传感器权重的自适应匹配,从而得到较为准确的估计值.通过对比仿真实验,本文算法的融合结果在精度、容错性方面均优于均值估计算法和自适应加权融合算法;能够更好地适应当今大数据环境下对数据精确度的要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	范菁	云南民族大学云南省高校无线传感器网络重点实验室	39	132	6.0	9.0
2	简必建	云南民族大学云南省高校无线传感器网络重点实验室	1	11	1.0	1.0
3	曲金帅		1	11	1.0	1.0
4	黄登朝	云南民族大学云南省高校无线传感器网络重点实验室	1	11	1.0	1.0