无线传感器网络中数据融合处理及可靠传输研究

无线传感器网络作为新时代的一项变革性技术,通过实时监测对象并采集需要的对象信息,是一个全新的信息获取平台,在军事国防、环境监测、智能家居等领域具有广泛的应用前景。未来与物联网的结合,将对社会生活带来更加深远的影响,推动社会的不断前进。 无线传感器网络由众多微小传感器节点构成,节点随机分布在监控区域,在有限能量、有限通信及计算能力的协助下完成对所在区域的监测,在网络环境中,大量节点采集到的数据信息经过融合处理,通过多跳或者单跳传送到汇聚节点,最后传送给用户,供用户进行分析决策。 本文首先分析研究了无线传感器网络的结构以及特点等,然后对数据融合方法kalman滤波法以及PEGASIS(Power-Efficient GAthering in Sensor Information Systems)协议环境下传输可靠性进行分析、研究。本文重点对数据融合前异常数据处理方法及链路数据可靠传输方面进行了分析和研究。最后针对这两者进行方法的改进和实现,提高网络性能。 数据融合处理方面。针对无线传感器网络采集到的数据信息中会有部分异常数据,与正常数据相差太多,这部分数据参与到数据融合处理中会对数据的准确度有一定的影响,通过对比采用合适的异常数据处理方法,再选用Kalman滤波法对样本数据进行融合处理。通过Matlab仿真实验,该方法能够避免异常数据对数据处理结果的不良影响,可以提高数据准确度。 数据可靠传输方面。针对无线传感器网络的恶劣生存环境,数据在传输过程中可能存在着一定的丢包率,使得数据在传输过程中存在丢失,传输变得不可靠,为此针对PEGASIS协议中的多跳环境来研究,通过在多跳过程中加入链路重传机制来使得重传不必再从端到端重传,节省传输距离。通过Matlab仿真实验,加入重传机制后,数据在含丢包率的情形下仍能传输正常且可靠。 最后,对本文工作的总结和对后续工作的展望。