无线传感器网络中基于神经网络数据融合模型.pdfVIP

无线传感器网络中基于神经网络的数据融合模型 俞黎阳王能张卫 (华东师范大学计算机科学技术系 上海200241) 摘要数据融合技术通过减少传感器节点问的数据通信量，可以有效地节省传感器节点能耗，延长无线传感器网络 的寿命。提出了独特的基于神经网络的数据融合模型(NNBA)，该模型巧妙地将无线传感器网络的分簇层次结构与 神经网络的层次结构相结合，将每个簇设计为一个三层感知器神经网络模型，通过神经网络方法从采集到的大量原始 数据中提取特征数据，然后将特征数据发送给汇聚节点。以森林火灾实时监测网为应用实例，设计神经元模型及功能 函数，并给出NNBA模型的仿真测试结果。 关键词 无线传感器网络，数据融合，神经网络，森林火灾 Neural’networkBased FrameworkforWirelessSensorNetworks Aggregation ’YU WANG ZHANGWei Li-yang Neng ChinaNormal 200241，China) (Dept．ofComputerScience＆Technology，EastUniversity，Shanghai AbstractData isanefficienttosave andtO in lifetimeofnetworkwirelesssensornet— aggregation way energy prolong NNBA，adata frameworkforclusteredwirelesssensornetworks．NNBAa works．Pmposed aggregation poses three-lay- erMLPfordata intheclusteredsensornerwork．Andthe neuronand aggregation layer thefirst neuronare input layer locatedin cluster and member，whilethesecondneuronthe neuronarelocatedin cluster every layer outputlayer every heacLIneachneuron，variousnonlinearfunctionsCanbe the ofthe re- accordingrequirements applied application．The suitsofsimulationshowedthatNNBAisusefuland fordata inclusteredsensornetworks． practicableaggregation Wirelesssensornetworks，Data fire Keywords aggr