基于递推最小二乘和改进支持度的WSN数据融合算法

• 作者: 倪培洲 腾达 许广富 陈俊杰
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: WSN 数据融合 递推最小二乘 支持度函数 分批融合
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 网络技术与应用
• 页码范围: 65-68,74
• 页数: 5页
• 分类号: TP274+.2
• 字数: 3667字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19708/j.ckjs.2019.02.014

摘要

无线传感器网络(WSN)在空间和时间上均存在数据冗余问题.为了在保证精度的前提下减少冗余量,提出了基于递推最小二乘和改进支持度的WSN数据融合方法.针对单个传感器节点,采用递推最小二乘法进行数据融合.针对节点之间的冗余问题,应用分批融合思想对系统降维,将灰色接近度理论与自支持度结合改进支持度函数,对各子系统分别采用基于改进支持度函数的加权算法进行融合.采用一个包含7个传感器节点的无线传感器网络对该算法进行了检验.结果 表明,该融合算法能够显著减少数据计算量与传输量.融合后的数据均方误差为0.1597,能够满足实际应用对精度的要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈俊杰	东南大学仪器科学与工程学院	52	653	15.0	23.0
2	倪培洲	东南大学仪器科学与工程学院	3	7	2.0	2.0
3	许广富	东南大学仪器科学与工程学院	2	7	2.0	2.0
4	腾达	东南大学仪器科学与工程学院	1	5	1.0	1.0