作者：高红菊,刘艳哲,陈莎 单位：中国农业机械学会;中国农业机械化科学研究院 出版：《农业机械学报》2015年第S1期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFNYJX2015S10270 DOC编号：DOCNYJX2015S10279 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 无线传感器网络数据融合能够减少节点能耗、延长网络生命周期，近年来受到了广泛关注。已有的应用于农业监测的空间数据融合算法多采用取平均值等方法将一定区域内监测到的数据融合成一个值。而农田环境监测具有监测范围广、监测点多、监测数据量大的特点，监测数据间除了冗余性还具有差异性，因此数据融合应该在消除冗余的同时保留数据的差异。针对农业监测的这一特点，提出在簇头节点应用聚类算法进行空间数据融合，通过聚类减少数据发送量，降低能耗；同时将差异较大的参量聚类到不同类别中以保留数据间的差异。此外，还提出了一种应用于WSN簇头节点的自适应改进K-means聚类算法，仿真结果表明，所提算法融合后的数据上传量比没有融合减少41.19%，消除了数据冗余；算法融合前后最大误差低于取平均值法误差的36%，保留了数据差异性。在没有明确误差要求时，该算法能够在尽量减少数据上传量的同时保持相对误差低于10%，避免了因聚类个数不当引起的巨大误差。而在有具体误差要求时，该算法融合前后的绝对误差严格低于要求误差。

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