作者：张西广,朱思峰,郑秋生,阎保平 单位：中国科学院沈阳计算技术研究所 出版：《小型微型计算机系统》2014年第08期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFXXWX2014080190 DOC编号：DOCXXWX2014080199 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对如何兼顾WSN数据融合算法的高精度和低复杂度的要求，提出一种基于ARMA模型的低阶次WSN数据融合算法.首先介绍ARMA时间序列分析模型，利用节点采集的数据的强时空相关性预测未来数据；其次用BIC检验准则逐步升阶确定自回归部分阶次后，再用F-检验逐步降低滑动平均部分的阶次；最后利用节点的预测模型修正算法和簇头节点的预测融合算法确定适合传感器节点的ARMA模型.实验结果表明，该算法能够在保证融合高精确度的情况下，降低了预测模型的复杂度，降低了对处理能力和存储能力的需求，节约了能量。

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