无线传感器网络中数据融合隐私保护技术研究

在无线传感器网络中,数据融合是解决节点资源和能量受限的重要技术手段。传感器节点采集敏感私密数据时,融合操作会造成这些隐私数据的暴露。因此,如何在对数据进行充分融合的同时保证其隐私性是无线传感器网络研究面临的一个挑战。首先,根据方案中实现数据隐私保护的根本方法,对现有基于隐私保护的数据融合技术研究现状进行了分类介绍。然后,深入分析比较了典型算法的性能指标,如隐私保护能力、通信开销、运算开销等。在此基础上,探讨了该领域的未来研究方向。     

环境监测中多传感器数据融合研究

[目的]针对环境监测中单一传感器测量数据精度低、可靠程度低的问题,本文提出在无线传感网络监测系统中,通过改进自适应加权融合算法并利用模糊神经网络算法实现多传感器数据融合,来提高环境监测的准确性。[方法]基于多传感器同一时段采集的数据,先采用欧式距离及相关函数改进的自适应加权算法进行同质传感器数据融合,再设计模糊神经网络分类器把异质传感器的数据转化为环境质量等级信息。[结果]仿真实验显示出本文提出的同质传感器数据融合算法融合精度较高于其他几种算法、模糊神经网络算法通过对350组训练样本的学习后能够对96%的验证样本的环境等级进行正确分类且预测曲线基本可以拟合实际输出。[结论]本文的同质传感器数据融合算法提高了数据融合精度,异质传感器数据融合算法能够对整体环境质量得出较可靠的评价。     

多传感器数据融合技术在温室控制中的应用

传统的温室往往受到地域、温度、时令等多种参数的影响,在实际农作物生长的监测控制中存在着很多的问题。鉴于目前温室的实际情况,本研究提出了一种适合花卉生长的基于多源异构传感器和数据融合技术相结合的环境测控方法。实验表明:这种方法能够提高环境参数检测的精度和数据融合的客观性,为花卉的生长提供了较为适宜的温室生长环境。     

生猪养殖环境监测多传感器数据融合模型研究

近年来,随着国家农业信息化进程的不断推进,在农业领域应用多传感器数据融合技术越来越受到学者们的重视。生猪养殖是湖南省的传统优势产业,研究生猪养殖环境监测多传感器数据融合技术,有利于提高我省生猪养殖的信息化、科学化水平。本文以对生猪养殖环境的监测为研究背景,对猪舍中温度、湿度、氨气浓度、二氧化碳浓度进行实时监测,利用提出的两级多传感器数据融合模型对观测数据进行融合,最终得到对实验猪舍实际情况的综合判断,并给出相应的环境调控意见,保证生猪能在适宜的环境中成长。     

浅谈多传感器信息融合技术

多传感器的集成与融合技术已经成为智能机器与系统领域的一个重要的研究方向。它不仅可以描述同一环境特征的多个冗余的信息,而且可以描述不同的环境特征。多个传感器的使用还可以使信息采集和处理过程并行化,不仅可以得到更全面、更准确的信息,而且减少时间和成本,提高整个系统的性能。本文对信息融合技术的概念及重要融合方法进行初探。     

无线传感器网络数据查询体系结构研究

对感知数据的查询处理是传感器网络应用的重要目标之一，传感器网络中节点产生的数据源源不断，这使得传感器网络在类似分布式数据库系统的同时，又具有自己的特点。分析了传感器网络中的数据模型，数据查询语言，数据查询体系结构，并提出了一种半分布式的网内数据处理查询体系结构，该体系结构将数据查询在网内进行处理，通过数据汇聚减少数据传输量。     

基于多传感器数据融合的早期林火识别

针对我国林火监测现状,为加强近地面监测中的早期林火发现,提出采用多传感器数据融合算法对早期林火进行识别的方法。通过设计林火仿真试验,采集CO₂浓度、CO浓度、烟雾浓度与空气温湿度等多传感器数据,并通过初步分析从中选取关键贡献率传感器数据。然后分别采用BP神经网络算法、神经模糊系统算法与支持向量机算法对数据进行识别与分析, 并在每个算法中均设置三输入与九输入2种不同输入向量数以进行比较。最后通过定义的识别性能评价参数对识别效果进行比较,得出支持向量机算法在一定范围内能较好地实现对早期林火的识别。     

温室控制系统多传感器数据融合方法的设计

为了减少温室控制系统中的数据处理量,提出了一种温室控制系统多传感器数据融合方法。采用狄克逊准则对采集节点多点测温将采集到的每组数据进行较大误差剔除,然后基于算数平均值法对余下数据融合处理后发送到协调器节点,最后采用自适应加权融合算法对协调器节点数据进行最终融合处理。结果表明,该方法相比其他算法更能反映温室真实环境状况,融合效果更好,使控制系统更稳定。     

基于多传感器融合技术的苹果成熟度检测研究

苹果是消费者十分喜爱的水果之一,其成熟程度直接决定其口感和可接受性等消费指标,因此对其成熟度的研究有着十分重要的意义[1].以往对苹果成熟度的测定都是采用单一的检测方法,或者是2种方法简单地叠加来,而苹果的成熟度指标是多方面的,单一的检测手段往往是不全面的[2].如计算机视觉可以较好的分析检测苹果的外部品质,却无法检测内部品质;敲击振动可以和苹果的硬度、脆性等联系紧密,在外形、颜色等方面显得无能为力.如何充分利用各种检测方法的长处,取长补短,提高检测的全面性、可靠性和灵敏度,是苹果成熟度快速无损检测的新趋势.为此我们拟探讨一种基于计算机视觉和敲击振动两传感器信息融合技术进行无损检测苹果成熟度的方法.     

睡眠机制无线传感器网络中负载平衡的数据融合调度方法

研究节点睡眠的情况下无线传感器网络数据融合调度方法,以解决睡眠延时与节点负载平衡的折中问题。以最短路径树作为路由结构,寻找一种相邻层父亲和孩子节点分配与调度方法。首先,将该调度分配问题描述为多个目标的优化问题,并转化为寻找加权二部图中的最优半匹配问题,然后设计一种延时最小负载平衡分配的算法,近似解决该问题。模拟实验结果显示,所提算法能显著地提升延时和网络生命周期等性能。     

温室物联网多传感器数据融合算法设计与应用

基于CC2530嵌入式系统与温湿度、光照度、CO_2等传感器构建的温室物联网系统,设计实现了卡尔曼滤波、欧几里德距离公式及多元聚类统计技术相结合的多传感数据融合算法,对温室冬茬黄瓜挂果期的温度、湿度、光照度3个参数进行了数据融合试验。试验结果表明,该算法能较好地实现数据融合,减小因各类误差引起的数据不确定性及误差,温度、湿度、光照度的相对误差明显小于算术平均值算法,优化了系统对各类环境参数的决策调控依据,有助于提高温室生产的经济效益。     

地面多传感器数据融合算法分析与软件实现

对地面多传感器的探测特性和工作原理进行了描述,再与数据融合算法中的理论相结合,分析研究了广泛使用的目标身份的识别算法贝叶斯推理与D-S证据理论,就地面传感器固有的特性进行比较,另外对地面目标跟着经常使用的模糊数据关联的算法、动态多因子方法以及联合概率数据的关联算法、最近邻域法于理论上进行了简单的分析。再与地面传感器检测特征结合对此类算法进行了比较,分析其优缺点。于普遍使用算法的基础上,改进了模糊数据关联的算法。     

基于时空关联性的温室环境多传感器数据融合

为满足温室环境测控系统中传感器数据需具有鲁棒性的要求,提出一种基于时空关联性的温室环境多传感器数据融合算法。利用时间预测算法对环境数据的时间相关性进行预测,利用同质和异质传感器的特点对环境参数进行空间相似性预测。利用改进型支持度函数算法对基于时空关联性的预测值进行数据融合,并对数据融合的效果进行验证。结果表明,时间相关性、空间相似性预测算法的预测效果较好,且以时空预测值为输入变量时,改进型支持度函数的数据融合算法能够有效地将环境数据预处理的时空关联性预测值赋予动态的加权值,并且其数据融合结果优于平均值算法、传统支持度函数算法,数据融合产生的最优估计值更能真实地反映温室环境的变化,具有可靠性和准确性。     

基于多传感器数据融合的温室温湿度控制系统设计

介绍了1种基于多传感器数据融合的温室温湿度控制系统的设计,包括系统组成、多传感器数据融合算法的设计以及具体实现。本系统利用改进的拉依达准则剔除异常值,再通过自适应加权平均算法对温湿度分别进行数据融合,根据融合后的温湿度数据确定控制策略,调整温室环境参数,提高了系统的精确度和可靠性。     

日光温室内环境科学数据监测传感器的布设

从传感监测数据准确性的角度,研究日光温室内环境科学数据监测传感器布设位置。以温度为例,在辽宁省冬茬西红柿种植日光温室内进行试验,将作物、环境、监控设备作为整体考虑,采用农业环境监控设备在日光温室内多点(M1~M11)测量空气温度。通过对数据的整体分析,并依据数据特点采用最佳平方逼近最小二乘法计算,研究现有生产方式下,日光温室内哪个位置的传感数据能够代表日光温室内温度的整体情况。结果表明,日光温室种植区域的中心点(监测点M6)及附近区域的温度最能代表日光温室内温度的整体情况,该区域即为温度传感器的最佳布设区域。该结论为日光温室内温度数据监测的准确性提供了理论支撑,也为日光温室内其他环境监测传感器布设研究提供了思路。     

基于水产品保活运输的多传感器数据融合算法

为了解决水产品保活运输中的多传感器监测数据误差大的问题,提高数据融合的精度,提出了一种多传感器数据融合算法。先剔除某时刻温度传感器采集差异较大的数据,在分批估计的基础上,加入修正因子,构造修正样本方差,实现某时刻各个批次温度融合值权重自适应调节,得到车厢内精确的温度融合值。以乌鳢运输为例进行验证,结果表明:相比于分批估计算法,该算法可更精确地获得水产品的环境温度,以便于更好地对保活温度进行控制,其融合精度更高,稳定性更好。     

农业机器人多传感器信息融合技术的研究进展

多传感器信息融合技术是近年来发展起来的一门新兴技术,在农业机器人领域有着广阔的应用前景。文章介绍了多传感器信息融合技术的发展历程、工作原理和研究方法,详细阐述了多传感器信息融合技术在农业机器人领域的应用与进展。指明了农业机器人领域中多传感器信息融合技术未来的发展方向。     

内蒙古地区多源土壤水分数据融合研究

综合利用内蒙古地区多源土壤水分数据,结合CLDAS土壤水分数据和地面站点实测数据,实现对研究区内的10cm多源土壤水分融合。使融合结果数据分辨率达到0.01°,并对结果进行精度验证和误差分析,为内蒙古地区干旱监测提供科学依据。     

电容式水流泥沙含量传感器数据融合的研究

用电容传感器测量水流泥沙含量时,电容传感器的输出受环境温度的影响。为了消除环境温度的干扰,采用人工神经网络方法对传感器的输出进行数据融合处理。以电容传感器的泥沙测量值和环境温度作为网络的输入,并用改进的BP算法对网络进行训练得到融合输出值。试验结果表明采用基于人工神经网络的数据融合方法可有效地消除环境温度对电容传感器所产生的影响,从而得到精确、稳定的输出值。