无线传感器网络中基于预测的时域数据融合技术

数据融合是无线传感器网络中重要的研究领域之一。在无线传感器网络中,数据融合的作用主要体现在节省能量、提高数据收集效率、增强数据准确性以及获取综合性信息等几个方面。时间序列分析是一种根据动态数据揭示系统动态结构以及规律的统计方法。基于监测数据的时间序列模型以及时间序列预测,提出适用于无线传感器网络的基于预测的时域数据融合方法,以部署于故宫博物院的环境监测网络采集的温度数据作为样本,通过仿真对该方法进行有效性验证以及性能分析。结果表明,一阶自回归预测算法与其它预测算法相比,具有更好的适用性,当误差阈值为0.05℃-0.50℃时,预测成功率为21%-83%;当误差阈值为0.05℃时,节能收益达到68%。