[發明專利]一種基于預測的及時加權傳感器網絡數據融合方法有效
| 申請號： | 201611148506.2 | 申請日： | 2016-12-13 |
| 公開（公告）號： | CN106792771B | 公開（公告）日： | 2019-10-18 |
| 發明（設計）人： | 鄒騰躍;林壽英 | 申請（專利權）人： | 福建農林大學 |
| 主分類號： | H04W16/22 | 分類號： | H04W16/22;H04W84/18 |
| 代理公司： | 福州元創專利商標代理有限公司 35100 | 代理人： | 蔡學俊 |
| 地址： | 350002 福*** | 國省代碼： | 福建;35 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 預測 及時 加權 傳感器 網絡 數據 融合 方法 | ||
本發明涉及一種基于預測的及時加權傳感器網絡數據融合方法，首先初始化融合決策值，接著計算每個傳感節點的初始加權值，進入測試階段后，先通過Kalman濾波器預測，計算數據融合結果之后對時間及時進行控制。本發明提高了數據融合方法的及時性以及準確性。
技術領域
本發明涉及檢測技術領域，特別是一種基于預測的及時加權傳感器網絡數據融合方法。
背景技術
本發明提出一種基于預測的及時加權傳感器網絡數據融合方法。由于單個傳感器節點采集的數據可能存在誤差，因此通常需要在廣闊空間中的多個位置布置多個傳感器節點，并通過網絡進行相聯以形成傳感器網絡。結合傳感器網絡中所有傳感器節點所采集的信息，并進行綜合判斷以得出最終的結果，這一過程被稱為傳感器網絡的數據融合，所采用的方法即為傳感器網絡的數據融合方法。由于傳統傳感器網絡進行數據融合時，通常要等到所有傳感器節點的數據都被匯聚節點所接收后，才能在匯聚節點上通過計算得出最終的融合結果，這事實上減慢了系統刷新的速率，降低了實時性。
發明內容
有鑒于此，本發明的目的是提出一種基于預測的及時加權傳感器網絡數據融合方法，提高了數據融合方法的及時性以及準確性。
本發明采用以下方案實現：一種基于預測的及時加權傳感器網絡數據融合方法，具體包括以下步驟：
步驟S1：初始化處理：初始化融合決策值R0,采用全部節點的平均值作為初始融合決策值R0，具體采用下式：
其中，R0為初始化融合決策值，r0i為傳感節點i在初始化階段的檢測匯報值，n為場景中傳感節點總數；
步驟S2：初始化每個傳感加權值ω0i：
采用下式計算每個傳感節點的加權值ω0i：
ω0i＝ωiP+Δω0i；
其中，ωiP為比例加權因子，它在初始化后幾乎不變，是整個權值的重要參與因素；Δω0i為初始化時的積分加權因子，也即時刻0時的積分加權因子，其在系統運行的過程中被動態調節，從而提高系統的自適應特性；所述初始化積分加權因子Δω0i的值為0；
步驟S3：進入實時檢測：通過Kalman濾波器預測：在獲得了t-1時刻的融合值Rt-1后，系統通過Kalman濾波器預測t時刻的數據融合值Et，從而為后續的及時時間控制做出準備；
步驟S4：計算數據融合結果：在t時刻，每收到一個傳感節點i的匯報rti時都按下式計算粗略融合結果R’t：
其中，k為當前獲得的報告的傳感節點的總數，k＜n，n為場景中所有傳感節點的個數，ωti為t時刻傳感節點i的加權值,rti為t時刻傳感節點i的報告數據；
步驟S5：設置一個閾值λ，當粗略結果R’t與Kalman濾波器預測的結果Et之間的差小于閾值λ時，即：
||Et-Rt′||＜λ；
將粗略結果R’t作為t時刻的數據融合最終結果值Rt，并結束t時刻的數據融合計算，停止接收其他傳感節點的后續報告；
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