基于預測模型的無線傳感器網(wǎng)絡數(shù)據(jù)融合研究.pdf

1、隨著科技的發(fā)展，作為新興科技的無線傳感器網(wǎng)絡（WSN），在物質追蹤，智能農(nóng)業(yè)，健康監(jiān)測，供應鏈管理及環(huán)境感知等領域中具有廣泛的應用。無線傳感器網(wǎng)絡由大量節(jié)點自動組網(wǎng)構成網(wǎng)絡，其綜合了傳感器技術、無線通訊技術、嵌入式技術等，是多學科高度交叉的前沿性研究及應用領域。數(shù)據(jù)融合技術是延長無線傳感器網(wǎng)絡生命周期的關鍵技術。數(shù)據(jù)融合利用傳感器節(jié)點處理數(shù)據(jù),在匯聚節(jié)點收集數(shù)據(jù)時進行數(shù)據(jù)融合,從而減少數(shù)據(jù)量,降低能源的限制和通信阻塞、延時等問題。

2、>　　本文首先介紹了WSN的技術構成，對不同類型的WSN數(shù)據(jù)融合算法進行了概述。然后，對基于預測模型的數(shù)據(jù)融合算法進行了詳細分析，并闡述了基于預測模型的數(shù)據(jù)融合過程。其中，基于預測原理的數(shù)據(jù)融合算法能否成功最關鍵的要求是采用合理的時序預測算法。其次，深入研究了基因表達式編程（GEP）方法在WSN上的預測應用，對GEP算法進行了詳細介紹。再次，深入研究了混沌預測算法在WSN上的應用，介紹了混沌辨識方法，詳細討論了混沌預測算法及數(shù)據(jù)融合算法

3、流程。最后，研究了基于非線性自回歸（NARX）神經(jīng)網(wǎng)絡的時序預測算法，介紹了NARX網(wǎng)絡數(shù)據(jù)融合步驟。
　　通過數(shù)據(jù)仿真實驗可知，GEP算法不依賴先驗知識，不僅能夠正確預測數(shù)據(jù)趨勢，還可以保證預測精度，其預測精度高于ARMA算法。混沌局域預測法能夠對確定性的非線性數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)預測，減少了數(shù)據(jù)通信。從而降低了能量消耗，提升了整個無線網(wǎng)絡的生存周期。NARX神經(jīng)網(wǎng)絡可以對所有特性的數(shù)據(jù)進行預測，其計算簡單，無需進行相空間重構，節(jié)省了存