基于SOFM神经网络的无线传感器网络数据融合算法

被引:29
作者
杨永健
刘帅
机构
[1] 吉林大学计算机科学与技术学院
关键词
无线传感器网络; 数据融合算法; 自组织映射神经网络; 特征提取;
D O I
暂无
中图分类号
TP212.91 [];
学科分类号
摘要
为了降低无线传感器网络的通信量,降低能耗,延长网络的生命周期,提出了一种基于SOFM(Self-Organizing Feature Mapping)神经网络的数据融合算法(SOFMDA),该算法将自组织映射神经网络和无线传感器网络分簇路由协议相结合,使簇中的各个节点完成神经元的工作,按照数据的特征对其进行分类,提取同类数据的特征,将特征数据发送到汇聚节点,从而减少了数据发送量,延长网络的生命期。仿真实验表明,与普通的数据融合方法相比,SOFMDA能够在保证数据准确性的前提下,有效减少网络通信量,延长网络生命期。在文中仿真实验的时间内,达到了LEACH算法性能的1.5倍。
引用
收藏
页码:1757 / 1763
页数:7
相关论文
共 6 条
[1]
一种高性能数据融合算法在无线传感器网络中的应用 [J].
蔡宗吟 ;
刘才铭 ;
刘毅 ;
叶秋冬 .
青岛科技大学学报(自然科学版), 2013, 34 (03) :309-314
[2]
无线传感器网络基于分簇路由的数据融合研究 [J].
周冲 ;
余震虹 ;
王娜娜 ;
卜凡云 .
现代电子技术, 2012, 35 (07) :43-46
[3]
基于神经网络的无线传感器网络数据融合算法 [J].
孙凌逸 ;
黄先祥 ;
蔡伟 ;
夏梅尼 .
传感技术学报, 2011, 24 (01) :122-127
[4]
无线传感器网络中一种新的基于神经网络的自适应路由算法 [J].
冯芳 ;
程良伦 .
传感技术学报, 2010, 23 (10) :1476-1479
[5]
无线传感器网络中基于神经网络的数据融合模型 [J].
俞黎阳 ;
王能 ;
张卫 .
计算机科学, 2008, 35 (12) :43-47
[6]
Using artificial intelligence in routing schemes for wireless networks.[J].Julio Barbancho;Carlos León;F.J. Molina;Antonio Barbancho.Computer Communications.2007, 14