基于UKF的無線傳感器異步數據融合優化算法

張 輝，黃向生

(1.山西大學 商務學院，太原 030031；2.中國科學院自動化研究所，北京 100190)

無線傳感器網絡融合了傳感器技術、無線通信和電子技術等多個領域，從根本上解決了傳感器網絡龐大、布線困難的問題。無線傳感器網絡的基本功能是收集和返回傳感器節點所在監測區域的信息。然而，網絡節點的資源非常有限，主要是電池能量、處理能力、存儲容量和通信帶寬[1-3]。目前，無線傳感器網絡數據融合方法大多是基于查詢模式的，適用范圍比較窄[4]。應用中，需要對整個網絡中各個區域的信息進行監控，聚合節點不僅需要獲取整個網絡節點采集到的數據，還需要對數據生成的區域信息進行更有針對性的分析，在這種情況下，有些融合方法不能滿足實際需要。另外，當網絡規模較小時，可以不使用融合方法來實現數據傳輸[5-7]。然而，當網絡規模非常大且是異步的情況下，在整個網絡中獲取數據是非常耗費能量的，在傳輸數據時添加相應的精確位置信息會更消耗能量。如果不使用適當的融合方法，網絡中的許多節點將因能量耗盡而迅速失效，嚴重時，整個網絡可能崩潰[8-9]。因此，迫切需要設計一種有效的無線傳感器網絡數據融合方法。以下是目前主要的研究成果：

文獻[10]提出了一種基于密度的無線傳感器數據融合算法。通過對無線傳感器網絡在一定時間內的分析，有效數據和變化幅度主要集中在相對時間內，所需采樣點更密集；而隨機變化較小的數據則更分散、更需要采樣點稀疏。……