数据融合策略在传感器网络部署中的应用研究

"一种基于数据融合的传感器网络部署策略* (2011年) - 工程技术 论文" 本文发表于2011年2月的《传感技术学报》第24卷第2期，作者提出了一种创新的无线传感器网络（WSN）部署策略，该策略侧重于解决确定性部署问题，并引入了数据融合的概念以提高网络性能。针对传感器网络的部署，研究者采用了Neyman-Pearson值融合感知模型，这是一种统计决策理论中的方法，用于判断假设检验的最优阈值。在这个模型中，传感器节点根据接收到的数据进行决策，然后通过融合中心进行信息整合，以提高检测的准确性和效率。 在理论分析的基础上，文章探讨了等边三角形和正方形两种常见的部署模式。通过计算，确定了这两种模式下最小覆盖概率点的位置，这对于确保网络覆盖范围至关重要。进一步地，作者根据不同的覆盖质量需求和环境参数，求解出了这两种部署模式下的最大网格边长。这有助于在满足特定覆盖要求的同时，优化网络的布局和节点分布，减少不必要的硬件成本和能源消耗。 为了降低协作能耗，文中还介绍了一种基于退避机制的GridFusionAlgorithm（GFA）。该算法能够在保持有效数据融合的同时，限制融合的范围只在部署的网格内部，避免了不必要的通信开销，从而降低了整个网络的能耗。通过这种方式，网络的能量效率得到了提升。 仿真实验结果显示，等边三角形部署在覆盖效率上略微优于正方形部署，表明在某些情况下，更复杂但优化的部署模式可能带来更好的性能。另一方面，尽管数据融合增加了协作活动，但其对整体网络能耗的影响相对较小，证明了所提出的策略在能量效率方面的有效性。 总结来说，这篇论文提供了一种结合数据融合和智能部署策略的方法，旨在提高无线传感器网络的覆盖效率和能效。它对实际WSN部署具有重要的参考价值，特别是在考虑环境因素和网络寿命的情况下。同时，提出的GFA算法对于未来WSN设计和优化的研究提供了新的思路。