基于中介理論的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)加權(quán)數(shù)據(jù)融合。將中介理論應(yīng)用于數(shù)據(jù)融合,S08B-PASK-2用距離比函數(shù)表示各傳感器的權(quán)重。該數(shù)據(jù)融合算法運(yùn)算量比較小,不需要存儲(chǔ)傳感器節(jié)點(diǎn)的歷史數(shù)據(jù)。當(dāng)被測(cè)對(duì)象變化較快時(shí)、能進(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)的估計(jì)融合,其融合模型如圖2.3所示。

    基于代理和熵權(quán)的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合。通過(guò)對(duì)傳感器采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行相似度處理,摒除故障節(jié)點(diǎn)影響。然后采用αS模式進(jìn)行組內(nèi)融合,最后采用代理模式進(jìn)行熵權(quán)融合。

    數(shù)據(jù)融合MsTDA模型。利用粒子群優(yōu)化方法對(duì)數(shù)據(jù)源進(jìn)行特征提取,之后利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè),如果 預(yù)測(cè)的錯(cuò)誤在用戶(hù)預(yù)設(shè)的范圍內(nèi),就不必傳送數(shù)據(jù),等待下一個(gè)樣品周期即可,否則更新模型,發(fā)送數(shù)據(jù)。由于網(wǎng)絡(luò)丟失了一部分?jǐn)?shù)據(jù)包,從而減少了數(shù)據(jù)量的發(fā)送,延長(zhǎng)了網(wǎng)絡(luò)的壽命,但卻影響了數(shù)據(jù)的精度。