一種改進的多無線傳感器數(shù)據(jù)分批估計自適應(yīng)加權(quán)融合算法.pdf

一種改進的多無線傳感器數(shù)據(jù)分批估計自適應(yīng)加權(quán)融合算法.pdf

ID:57744382

大?。?94.17 KB

頁數(shù):5頁

時間:2020-03-27

一種改進的多無線傳感器數(shù)據(jù)分批估計自適應(yīng)加權(quán)融合算法.pdf_第1頁
一種改進的多無線傳感器數(shù)據(jù)分批估計自適應(yīng)加權(quán)融合算法.pdf_第2頁
一種改進的多無線傳感器數(shù)據(jù)分批估計自適應(yīng)加權(quán)融合算法.pdf_第3頁
一種改進的多無線傳感器數(shù)據(jù)分批估計自適應(yīng)加權(quán)融合算法.pdf_第4頁
一種改進的多無線傳感器數(shù)據(jù)分批估計自適應(yīng)加權(quán)融合算法.pdf_第5頁
資源描述:

《一種改進的多無線傳感器數(shù)據(jù)分批估計自適應(yīng)加權(quán)融合算法.pdf》由會員上傳分享,免費在線閱讀,更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。

1、第28卷第8期傳感技術(shù)學(xué)報Vol_28NO.82015年8月CHINESEJOURNALOFSENSORSANDACTUATORSAug.2015AnImprovedMultipleWirelessSensorDataBatchEstimationAdaptiveWeightedFusionAlgorithmWANGHuadong,WANGDayu(ComputerscienceandtechnologyofZhoukouNormalUniversity,ZhoukouHe.a(chǎn)n466001,China)Abstract:

2、Tosolvemultiplewirelesssensormonitoringdatafusioningreenhousestheproblemoflowprecision,thispaperproposesamodifiedbatchestimationadaptiveweightedfusionalgorithm.Firstly,thealgorithmbasedontheallowablethresholdfunctioneliminatealargeerrordata,whichcollectedoverbythe

3、wirelesstemperaturesensorwithinaperiodoftime,then,batchestimatetheseprocesseddatatoderiveoptimalestimationofthevalueofthenode,afterthisoptimalestimateofallwirelesstemperaturesensornodesintheregion,accordingtotheprincipleofoptimalallocationofweightstoadaptiveweight

4、edfusionWithinthegroup,finally,thealgorithmcalculatesovertheperiodoftimethegreenhousetemperatureexactvalues.Throughtheexperimentshows:comparedwithbatchestima—tionalgorithmandthetraditionalmethodofaveragevalue,thisalgorithmiseasytorealizedatafusion,thefusionvaluere

5、lativeerorislower.betterrobustness.Keywords:wirelesssensor;datafusion;batchestimation;adaptiveweighted;admissiblefunctionEEACC:7230doi:10.39690.issn.1004-1699.2015.08.023一種改進的多無線傳感器數(shù)據(jù)分批估計自適應(yīng)加權(quán)融合算法王華東,王大羽(周口師范學(xué)院計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,河南周口466001)摘要:為解決溫室大棚中多無線傳感器監(jiān)測數(shù)據(jù)融合精度低的問題,提出

6、了一種改進型的分批估計自適應(yīng)加權(quán)融合算法。算法首先對單個無線溫度傳感節(jié)點一段時間內(nèi)所采集的數(shù)據(jù)根據(jù)容許函數(shù)閾值剔除誤差較大的數(shù)據(jù),然后對該溫度傳感器的數(shù)據(jù)進行分批估計得出該節(jié)點某一段時間內(nèi)的最優(yōu)估計值,以此得到該區(qū)域所有無線溫度傳感節(jié)點最優(yōu)估計值后,依據(jù)權(quán)值最優(yōu)分配原則對每組傳感器數(shù)據(jù)進行組內(nèi)自適應(yīng)加權(quán)融合,從而計算得到該段時間內(nèi)溫室大棚的溫度精確值。通過實驗驗證得m:相對于平均值法與傳統(tǒng)的分批估計算法,本算法數(shù)據(jù)融合易于實現(xiàn),融合值相對誤差值更低,穩(wěn)健性更好。關(guān)鍵詞:多無線傳感器;數(shù)據(jù)融合;分批估計;自適應(yīng)加權(quán);容許函數(shù)

7、中圖分類號:TP274文獻標識碼:A文章編號:1004—1699(2015)08—1239—05大型溫室技術(shù)是利用微電子技術(shù)和現(xiàn)代控制Zigbee無線通信,無線通信最大的優(yōu)勢就是無需布技術(shù),人為調(diào)節(jié)外圍環(huán)境以適宜農(nóng)作物的生長,從線,并且監(jiān)測點設(shè)置靈活、架構(gòu)分明、單維護方便。在而達到調(diào)節(jié)農(nóng)作物繁育周期、增加農(nóng)作物產(chǎn)量、改溫室大棚生產(chǎn)中,需要實時掌握和調(diào)節(jié)大棚的環(huán)境善農(nóng)作物品質(zhì)、提高經(jīng)濟效益的目的。其發(fā)展帶動參數(shù),如溫度、濕度、光照度、CO濃度和土壤濕度等了現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術(shù)的革新,使農(nóng)作物的生長繁育不再數(shù)據(jù)信息。由于傳感器會受到各

8、種因素的干擾和受季節(jié)、時節(jié)、地域的限制。通過溫室環(huán)境調(diào)節(jié)進本身精度的影響,其監(jiān)測結(jié)果會存在一定的偏差。行反季節(jié)栽培、集約化生產(chǎn)農(nóng)產(chǎn)品,極大滿足了人若要準確的掌握溫室大棚環(huán)境參數(shù),必須采用多傳們的物質(zhì)需求。溫室大棚環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)通常采用感器協(xié)作完成監(jiān)測任務(wù)。合理的選擇多傳感器數(shù)項目來源:河南省基礎(chǔ)與前沿技術(shù)

當前文檔最多預(yù)覽五頁,下載文檔查看全文

此文檔下載收益歸作者所有

當前文檔最多預(yù)覽五頁,下載文檔查看全文
溫馨提示:
1. 部分包含數(shù)學(xué)公式或PPT動畫的文件,查看預(yù)覽時可能會顯示錯亂或異常,文件下載后無此問題,請放心下載。
2. 本文檔由用戶上傳,版權(quán)歸屬用戶,天天文庫負責整理代發(fā)布。如果您對本文檔版權(quán)有爭議請及時聯(lián)系客服。
3. 下載前請仔細閱讀文檔內(nèi)容,確認文檔內(nèi)容符合您的需求后進行下載,若出現(xiàn)內(nèi)容與標題不符可向本站投訴處理。
4. 下載文檔時可能由于網(wǎng)絡(luò)波動等原因無法下載或下載錯誤,付費完成后未能成功下載的用戶請聯(lián)系客服處理。