通过MATLAB的模拟实验来考察数据融合算法对整个网络能耗的影响。考虑50个节点的无线传感器网络,所有节点随机部署在一个

10Om×100m的监测区域内。 VNQ6040S-BB不失一般性,假设基站位于区域的中心。采用上述的网络模型,并假设忽略由无线信道干扰和信号碰撞等随机因素带来的影响,表2.14代表试验中使用的参数。

    利用MATLAB进行仿真试验,表2.15为实验结果。

   从表2.15不难看出,将数据融合应用于无线传感器网络,大概可以节约SZI。OzI%的能量,这对于WsN采用电池供电具有重要意义。因此,将数据融合应用于WsN,大大减少了整个网络的能耗,延长了整个网络的寿命。

    本章主要介绍了与本书相关的基本理论知识。简述了数据融合的定义、作用和数据融合在无线传感器网络中的应用,WSN路由协议的特点和分类,分析了不同网络拓扑结构下的路由协议优缺点。最后介绍并分析了典型DD路由协议。介绍了无线传感器网络数据融合算法,该算法采用多层次数据融合结构。对于低层次数据融合结构,采用数据预处理和本书提出的顺序加权数据融合算法。对于高层次数据融合结构,采用BP神经网络算法。在仿真实验时,采用了某尾矿库的监测数据,并验证了本书提出的数据融合算法的有效性。最后,分析了数据融合算法对整个网络能耗的影响,通过MATLAB仿真,结果表明基于数据融合算法的WSN的整个能耗大大减少,延长了整个网络的寿命。