基于异常数据驱动的WSN簇内数据融合方法

引入数据驱动的思想,提出了一种基于异常数据驱动的簇内数据融合方法.在节点数据采集过程中,仅当异常数据发生时才发送给簇头,减少了监测网络的数据传输量.在簇头数据融合过程中,建立了各传感器之间的相互支持度矩阵,支持度值较低的监测数据将被剔除,支持度值较高的监测数据进行最优加权融合,从而保证了融合结果的准确性和有效性.仿真实验结果表明,与算术平均值法及自适应加权融合法相比,本文方法能有效去除冗余信息,在融合精度、能量消耗方面具有明显的优势.