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摘要:
针对无线传感网中存在的能耗和网络的安全性等问题,从数据融合的角度出发,提出一种无线传感器网络数据融合模型.模型引入信息熵来实现一种新的信任度的计算方式,配合对异常数据的监测及过滤方式建立信任机制,通过信任机制来提高无线传感器网络的安全性和可靠性;采用混合簇结构来减少网络时延,降低系统能耗;根据节点的剩余能量、节点到基站的距离以及信任度等因素来完成对簇头的阶段性重选,通过对节点的阶段性重选达到负载平衡、延长网络生命周期的目的;为解决无迹卡尔曼滤波在强非线性系统中估计效果差和滤波发散的问题,该算法将无迹卡尔曼滤波算法叠加使用,同时在第一次使用无迹卡尔曼滤波时在观测噪声协方差矩阵中引入衰减因子.算法的仿真结果表明,相比于传统算法,所提算法提高了滤波结果的精度.
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文献信息
篇名 无线传感器网络异构数据融合模型优化研究
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 多传感器数据融合 信任机制 混合簇结构 无迹卡尔曼滤波 算法优化
年,卷(期) 2020,(z2) 所属期刊栏目 计算机网络
研究方向 页码范围 339-344
页数 6页 分类号 TP212.9
字数 语种 中文
DOI 10.11896/jsjkx.200100109
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 冯锋 73 182 8.0 10.0
2 黄婷婷 4 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
多传感器数据融合
信任机制
混合簇结构
无迹卡尔曼滤波
算法优化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
68
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