【摘 要】
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研究网络数据融合优化问题,传统的网络数据融合算法需要获得对象比较精确的数学模型,会造成计算复杂度高。针对无线传感器网络自身特点,将无线传感器网络和数据融合技术相结
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研究网络数据融合优化问题,传统的网络数据融合算法需要获得对象比较精确的数学模型,会造成计算复杂度高。针对无线传感器网络自身特点,将无线传感器网络和数据融合技术相结合,提出了一种基于无线传感器网络扩展的Kalman滤波分批估计融合算法。主要是通过将传感器节点收集的同一性质的信息进行分批,通过一系列加权公式使计算出的融合信息更逼近真实值。从源头节能出发,通过减少数据传输量,进而减少传输过程中的能量消耗,达到延长整个网络生命周期的目的。最后仿真结果表明提出的算法有效,具有一定的实际应用价值。
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