低层次数据融合算法

   低层次数据融合算法包含两部分,即数据U1ZB150预处理和顺序加权数据融合算法,该算法应用于簇内节点上。

    数据预处理

   无线传感器网络节点一般部署在野外环境,节点易受环境的影响导致失效或产生测量值误差,即使功能良好的传感器,其测量值也存在一定的误差,这些误差数据必然会影响测量结果,尤其是由于大误差造成的测量数据将会严重影响传感器节点的测量精度,囚此有必要对传感器节点所采集的数据进行预处理。数据预处理技术包括拉伊达准则、格拉布斯准则和肖维勒准则。

    拉伊达准则

    大多数研究表明,传感器测量误差均可假定服从正态分布。当测量值误差为iF常误差的概率大于∞,刀%时,表明测量值为可靠值;反之概率在其他范围内时,可认为是小概率事件,可将此测量值直接剔除。拉伊达准则就是根据上述原理进行数据预处理的。

   拉伊达法:当某一测量数据与测量结果的算术平均值之差大于3倍标准偏差时,测量数据应舍弃。