基于中介理论的无线传感器网络加权数据融合。将中介理论应用于数据融合,S08B-PASK-2用距离比函数表示各传感器的权重。该数据融合算法运算量比较小,不需要存储传感器节点的历史数据。当被测对象变化较快时、能进行实时动态的估计融合,其融合模型如图2.3所示。

    基于代理和熵权的无线传感器网络数据融合。通过对传感器采集的数据进行相似度处理,摒除故障节点影响。然后采用αS模式进行组内融合,最后采用代理模式进行熵权融合。

    数据融合MsTDA模型。利用粒子群优化方法对数据源进行特征提取,之后利用BP神经网络对数据进行预测,如果 预测的错误在用户预设的范围内,就不必传送数据,等待下一个样品周期即可,否则更新模型,发送数据。由于网络丢失了一部分数据包,从而减少了数据量的发送,延长了网络的寿命,但却影响了数据的精度。