基于无偏灰色马尔科夫预测WSN数据融合算法
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  • 英文篇名:WSN Data Fusion Algorithm Based on Unbiased Grey Markov Prediction
  • 作者:余修武 ; 张可 ; 周利兴 ; 张枫 ; 胡沐芳 ; 刘琴
  • 英文作者:YU Xiuwu;ZHANG Ke;ZHOU Lixing;ZHANG Feng;HU Mufang;LIU Qing;School of Environment and Safety Engineering,University of South China;State Key of Safety and Health for Metal Mines;
  • 关键词:无线传感器网络 ; 数据融合 ; 灰色预测 ; 马尔科夫链
  • 英文关键词:Wireless Sensor Network;;data fusion;;gray prediction;;Markov chain
  • 中文刊名:CGJS
  • 英文刊名:Chinese Journal of Sensors and Actuators
  • 机构:南华大学环境与安全工程学院;金属矿山安全与健康国家重点实验室;
  • 出版日期:2018-08-31 16:50
  • 出版单位:传感技术学报
  • 年:2018
  • 期:v.31
  • 基金:湖南省重点研发计划项目(2018SK2055);; 应急管理部安全生产重特大事故防治关键技术科技项目(hunan-0001-2018AQ);; 金属矿山安全与健康国家重点实验室开放基金资助项目(2016JSKSSYS04)
  • 语种:中文;
  • 页:CGJS201808021
  • 页数:4
  • CN:08
  • ISSN:32-1322/TN
  • 分类号:130-133
摘要
为了降低无线传感器网络节点的能量消耗,延长网络工作时间,提出基于无偏马尔科夫链预测的井下数据融合算法。该算法考虑矿井下监测数据的时间相关性,通过无偏灰色马尔科夫链预测模型,利用以往的数据对未来的数据进行预测,并设置阈值来判断是否需要上传数据,减少数据上传量,从而减少整个网络传输数据的能量消耗,延长网络寿命。仿真结果表明随着阈值的增加,上传的数据比率越小,网络的能量消耗更少,网络的寿命得到有效的延长。
        For the purpose of reduce energy consumption we proposed a data fusion algorithm based on Markov optimized unbiased gray prediction,which use past data to predict future data and set up a threshold,nodes only upload the data beyond threshold,to reduce the transmission consumption and extend network lifetime. Simulation shows that as the threshold increases,the rate of upload data and transmission consumption is smaller,the lifetime of the network has been extended.
引文
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