作者：苏国栋 单位：梧州学院 出版：《梧州学院学报》2017年第03期 页数：8页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFWZFX2017030030 DOC编号：DOCWZFX2017030039 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 无线传感器网络部署的成功取决于是否能够在其诸如数据的精确性、数据聚类程度以及网络生命周期最大化等问题上，提供一个高质量可靠的性能服务。其中，数据融合机制就特别具有挑战性。如果将一小部分低质量的数据作为数据融合输入，那么极可能对整个数据融合结果产生负面影响。该文提出了改进型分批估计和BP神经网络相结合的多传感器数据融合方法，旨在提高网络的服务质量并减少整个网络的能量消耗。该方法能够辨别和剔除低质量的终端数据，提高数据的精确性；同时，它还能够融合冗余的数据，以减少各站点之间的数据通信消耗，使网络生命周期最大化。通过MATLAB实验仿真，表明该文提出的方法具有良好的数据融合性能；相比于LEACH，有效减少转发数据包量，提高了网络生命期。

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