基于云模型的管道监测传感器网络数据融合算法
对于管道监测传感器网络，数据融合是减少数据传输量、节省网络能量、提高数据可靠性的关键技术。本文提出了一种基于隶属云模型的管道监测传感器网络数据融合算法CMDA（Cloud Model-based Data Aggregation）。利用事故发生时管道监测节点采样信息的逻辑联系性，通过模糊数学里的隶属云模型对事件信息进行融合，并在事件通知和数据传输的过程中，合理选择传输路径和聚合节点，减少信息传输次数，提高网络效率。通过仿真分析验证了CMDA的性能，模拟实验证明，与已有算法相比，CMDA 能够保证事件的恢复精度，减少信息传输量，节省网络能量。
传感器网络 管道监测 数据融合 云模型 模糊数学
郭瑛
青岛科技大学，青岛，中国，266061
国内会议
杭州
中文
202-205
2011-08-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）