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[摘 要]随着低功耗无线通信技术的发展以及传感器的微型化，无线传感器网络已成为当今的热点研究领域。数据融合技术是无线传感器网络（WSN） 的关键技术，其目的是减少网络通信量，降低网络能耗，提高数据精确度，优化WSN 整体性能。如何有效地利用数据融合算法来减小网络数据的传输量，延长网络寿命迫在眉睫。本文的主要研究内容是为了进行无线多媒体传感器网络的相关研究，介绍了WSN 数据融合的技术特点，分析提出新型分布式融合算法，并与传统数据融合进行比较，最后介绍该数据融合算法的最新应用领域。
[关键词]无线传感器 网络 数据融合算法
中图分类号：TN 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2015）14-0368-01
无线传感器网络是由大量具有特定功能的传感器节点通过自组织的无线通信方式，协同地完成特定功能的智能专用网络。它具有体积小、价格低等良好性质，在工业、农业、交通、军事、安全、医疗、空间探测，以及家庭和办公环境等众多领域都有着广泛的应用。
目前，传统网络的路由机制往往选择源节点到汇聚节点间跳数最小的路径传输数据，但是在无线传感器网络中，如果频繁使用同一条路径传输，就会造成该路径上节点能量消耗过快而过早失效，从而使整个网络被分割成互不相连的孤立部分，缩短了整个网路的生存期。
无线传感器网络路由协议设计上以节约能源为主要目标，要求路由算法实现简单、占用资源少，以提高网络的生存周期。新型分布式多路径算法成为一种趋势。根据路径上节点的通信能量消耗以及节点的剩余能量情况，为每条路径赋予一定的选择概率，使得数据传输均衡消耗整个网络的能量，延长整个网络的生存期。然而该算法的概率计算过于复杂，使得计算复杂度过高。
如何延长无线传感器网络生命期是研究热点，本文主要介绍了利用新型分布式数据融合算法来减少网络通信量，对节点进行高效管理，提高能源有效性，从而达到增加网络生命期的目的。在WSN 中，数据融合技术已成为非常有用的方法。它可以被看作是一种自动整理数据的方法，把来自许多传感器节点的数据整合成一组有意义的信息。其主要思想是将不同传感器的数据进行综合，删除冗余、无效和可信度较差的数据，同时将来自不同节点的信息结合起来进行融合处理，在满足应用需求的前提下将需要传输的数据量最小化，并提供被监控环境丰富、有用的信息。
数据融合技术的产生背景来自于数据融合的几个重要作用。
① 节省能量。由于部署无线传感器网络时，考虑了整个网络的可靠性和监测信息的准确性（即保证一定的精度），需要进行节点的冗余配置。采用数据融合技术，就能够保证在向汇聚节点发送数据之前，处理掉大量冗余的数据信息，从而节省了网内节点的能量资源。
② 获取更准确的信息。由于环境的影响，来自传感器节点的数据存在着较高的不可靠性。通过对监测同一区域的传感器节点采集的数据进行综合，有效地提高获取信息的精度和可信度。
③ 提高数据收集效率。网内进行数据融合，减少网络数据传输量，降低传输拥塞，降低数据传输延迟，减少传输数据冲突碰撞现象，可在一定程度上提高网络收集数据的效率。
如今传感器网络广泛应用的情况下，传感器节点随机分布在一个区域，检测并收集传感数据。每个节点进行数据处理，并与位置邻近的节点综合它们的信息（ 即数据融合） ，然后将聚集的数据向前传送给专门的网关节点或基站。在传感器网络的实际应用中，各节点靠电池供电，节点的设计是关键。大量的节点都保持静止状态或很少移动，只有当少量节点“失效”时，网络拓扑才会发生变化。因此传感器节点所存储能量的多少和能量消耗的快慢就成了传感器网络寿命长短的决定性因素。传感器的能量保存问题，即如何提高传感器网络的生命周期，成为研究传感器网络关注的焦点。
于是提出新型分布式的数据融合算法，每个节点都是静止的，汇聚节点固定在传感器网络的中心，接受其余各点传输的数据包；传感器网络的各个节点的初始能量是相同的，汇聚节点的能量无限大；每一轮通信结束后，计算当前各个节点的剩余能量；所有的节点有相同的计算能力支持信号处理和计算路由，并且地位平等。可以得出以下结论分布狭小区域时多路径算法的效果没有较大区域的效果显著；在网络区域增大时，多路径算法节点的生存期比单路径算法有了较大的延长；更显著的是前几个死亡节点的生存期都有了较大的延后。
当融合开销较大，特别是数据相关性不大时，传输开销最小的路由策略不能保证整个网络的总能耗开销最小。与此同时，不同的节点组合会引起不同的融合开销，并最终影响到路由拓扑。所以，设计减小能耗的融合路由算法，需要对融合开销和传输开销作联合优化。另一方面，决定数据是否进行融合，关键因素在于数据的相关性。
在结合路由的数据融合方面，经过分析，认识到了决定因素在于数据的相关性。同时重点分析了针对传感器监测特点的应用需求与背景。进而引入了监测区域的概念，在此基础上分析相干监测区域对于数据融合的影响。当传感器间相互的探测区域没有交集时，进行融合显然是无意义的。反之，探测区域关联程度较大时，进行数据融合就理所当然了。因此，将传感器探测区域的相干特性、待融合的数据的相关性联系起来，可以进行相关工作，至此分析完毕。结合应用实际，加入传感器探测区域、融合传输路由决策、生成树算法等因素，可以基本完成了优化网络能耗的目的。
随着传感器技术、数据处理技术、计算机技术、网络技术、人工智能技术、并行计算机的软件和硬件技术等相关技术的发展，多传感器数据融合必将成为未来复杂系统智能检测与数据处理的重要技术。目前，在我国多传感器信息融合技术还非常不够成熟，与技术发达国相差很大，在理论基础研究方面存在很多的发展空间。随着我国对高技术需求的不断提高，加上计算机技术、人工智能技术、并行计算的软件硬件技术、现代信号处理技术、网络通信技术等技术的快速发展以及新型感器的不断出现。如何能寻找到有效的数学方法，并能利用它们建立各种用于描述不确定性方法之间的联系，进一步给出多源不确定信息的统一描述和模型，以便于采用相对比较成熟的数据处理方法真正实现分布式数据信息的融合。
结论
在无线传感器网络中引入数据融合技术有效提高了信息收集效率，提高了信息采集的及时性，节省了通信带宽和能量资源，从而延长了网络生命期，这对无线传感器网络的设计与应用具有重要的意义。
数据融合技术是数据综合处理的过程，它是针对使用多个或多类传感器的系统这一特定问题而展开的一种信息处理方法，利用计算机技术和嵌入式技术对按时序获得的多传感器的信息在一定规则下，进行智能分析、综合优化，完成所需的决策和估计任务。
但由于对无线传感器网络数据融合具体方法的研究尚处于初步阶段，所以将数据融合技術应用于无线传感器网络还存在许多实际问题，本文提出新型分布式数据融合算法的主要目的就是在于此。根据不同应用场合，数据融合的方法不同，选择合适的融合算法是无线传感器网络数据融合问题的核心。由于传感器采集数据的多样性，良好的数据融合算法应具备较强的鲁棒性，同时还应具备较快的运行速度和较高的融合精度。好的理论并不能保证应用的成功，只有对理论和实际有深划的理解，并能将理沦准确地、充分地运用到实际应用中。
本文为河北省科技厅项目：项目名称是新型分布式数据融合路径机制在无线多媒体传感器网络中研究与应用 ，编号： 13210333
[关键词]无线传感器 网络 数据融合算法
中图分类号：TN 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2015）14-0368-01
无线传感器网络是由大量具有特定功能的传感器节点通过自组织的无线通信方式，协同地完成特定功能的智能专用网络。它具有体积小、价格低等良好性质，在工业、农业、交通、军事、安全、医疗、空间探测，以及家庭和办公环境等众多领域都有着广泛的应用。
目前，传统网络的路由机制往往选择源节点到汇聚节点间跳数最小的路径传输数据，但是在无线传感器网络中，如果频繁使用同一条路径传输，就会造成该路径上节点能量消耗过快而过早失效，从而使整个网络被分割成互不相连的孤立部分，缩短了整个网路的生存期。
无线传感器网络路由协议设计上以节约能源为主要目标，要求路由算法实现简单、占用资源少，以提高网络的生存周期。新型分布式多路径算法成为一种趋势。根据路径上节点的通信能量消耗以及节点的剩余能量情况，为每条路径赋予一定的选择概率，使得数据传输均衡消耗整个网络的能量，延长整个网络的生存期。然而该算法的概率计算过于复杂，使得计算复杂度过高。
如何延长无线传感器网络生命期是研究热点，本文主要介绍了利用新型分布式数据融合算法来减少网络通信量，对节点进行高效管理，提高能源有效性，从而达到增加网络生命期的目的。在WSN 中，数据融合技术已成为非常有用的方法。它可以被看作是一种自动整理数据的方法，把来自许多传感器节点的数据整合成一组有意义的信息。其主要思想是将不同传感器的数据进行综合，删除冗余、无效和可信度较差的数据，同时将来自不同节点的信息结合起来进行融合处理，在满足应用需求的前提下将需要传输的数据量最小化，并提供被监控环境丰富、有用的信息。
数据融合技术的产生背景来自于数据融合的几个重要作用。
① 节省能量。由于部署无线传感器网络时，考虑了整个网络的可靠性和监测信息的准确性（即保证一定的精度），需要进行节点的冗余配置。采用数据融合技术，就能够保证在向汇聚节点发送数据之前，处理掉大量冗余的数据信息，从而节省了网内节点的能量资源。
② 获取更准确的信息。由于环境的影响，来自传感器节点的数据存在着较高的不可靠性。通过对监测同一区域的传感器节点采集的数据进行综合，有效地提高获取信息的精度和可信度。
③ 提高数据收集效率。网内进行数据融合，减少网络数据传输量，降低传输拥塞，降低数据传输延迟，减少传输数据冲突碰撞现象，可在一定程度上提高网络收集数据的效率。
如今传感器网络广泛应用的情况下，传感器节点随机分布在一个区域，检测并收集传感数据。每个节点进行数据处理，并与位置邻近的节点综合它们的信息（ 即数据融合） ，然后将聚集的数据向前传送给专门的网关节点或基站。在传感器网络的实际应用中，各节点靠电池供电，节点的设计是关键。大量的节点都保持静止状态或很少移动，只有当少量节点“失效”时，网络拓扑才会发生变化。因此传感器节点所存储能量的多少和能量消耗的快慢就成了传感器网络寿命长短的决定性因素。传感器的能量保存问题，即如何提高传感器网络的生命周期，成为研究传感器网络关注的焦点。
于是提出新型分布式的数据融合算法，每个节点都是静止的，汇聚节点固定在传感器网络的中心，接受其余各点传输的数据包；传感器网络的各个节点的初始能量是相同的，汇聚节点的能量无限大；每一轮通信结束后，计算当前各个节点的剩余能量；所有的节点有相同的计算能力支持信号处理和计算路由，并且地位平等。可以得出以下结论分布狭小区域时多路径算法的效果没有较大区域的效果显著；在网络区域增大时，多路径算法节点的生存期比单路径算法有了较大的延长；更显著的是前几个死亡节点的生存期都有了较大的延后。
当融合开销较大，特别是数据相关性不大时，传输开销最小的路由策略不能保证整个网络的总能耗开销最小。与此同时，不同的节点组合会引起不同的融合开销，并最终影响到路由拓扑。所以，设计减小能耗的融合路由算法，需要对融合开销和传输开销作联合优化。另一方面，决定数据是否进行融合，关键因素在于数据的相关性。
在结合路由的数据融合方面，经过分析，认识到了决定因素在于数据的相关性。同时重点分析了针对传感器监测特点的应用需求与背景。进而引入了监测区域的概念，在此基础上分析相干监测区域对于数据融合的影响。当传感器间相互的探测区域没有交集时，进行融合显然是无意义的。反之，探测区域关联程度较大时，进行数据融合就理所当然了。因此，将传感器探测区域的相干特性、待融合的数据的相关性联系起来，可以进行相关工作，至此分析完毕。结合应用实际，加入传感器探测区域、融合传输路由决策、生成树算法等因素，可以基本完成了优化网络能耗的目的。
随着传感器技术、数据处理技术、计算机技术、网络技术、人工智能技术、并行计算机的软件和硬件技术等相关技术的发展，多传感器数据融合必将成为未来复杂系统智能检测与数据处理的重要技术。目前，在我国多传感器信息融合技术还非常不够成熟，与技术发达国相差很大，在理论基础研究方面存在很多的发展空间。随着我国对高技术需求的不断提高，加上计算机技术、人工智能技术、并行计算的软件硬件技术、现代信号处理技术、网络通信技术等技术的快速发展以及新型感器的不断出现。如何能寻找到有效的数学方法，并能利用它们建立各种用于描述不确定性方法之间的联系，进一步给出多源不确定信息的统一描述和模型，以便于采用相对比较成熟的数据处理方法真正实现分布式数据信息的融合。
结论
在无线传感器网络中引入数据融合技术有效提高了信息收集效率，提高了信息采集的及时性，节省了通信带宽和能量资源，从而延长了网络生命期，这对无线传感器网络的设计与应用具有重要的意义。
数据融合技术是数据综合处理的过程，它是针对使用多个或多类传感器的系统这一特定问题而展开的一种信息处理方法，利用计算机技术和嵌入式技术对按时序获得的多传感器的信息在一定规则下，进行智能分析、综合优化，完成所需的决策和估计任务。
但由于对无线传感器网络数据融合具体方法的研究尚处于初步阶段，所以将数据融合技術应用于无线传感器网络还存在许多实际问题，本文提出新型分布式数据融合算法的主要目的就是在于此。根据不同应用场合，数据融合的方法不同，选择合适的融合算法是无线传感器网络数据融合问题的核心。由于传感器采集数据的多样性，良好的数据融合算法应具备较强的鲁棒性，同时还应具备较快的运行速度和较高的融合精度。好的理论并不能保证应用的成功，只有对理论和实际有深划的理解，并能将理沦准确地、充分地运用到实际应用中。
本文为河北省科技厅项目：项目名称是新型分布式数据融合路径机制在无线多媒体传感器网络中研究与应用 ，编号： 13210333