CPF-EDAS：无线传感器网络中簇势场的数据融合策略

"CPF-EDAS:无线传感器网络中一种基于簇势场的高效数据融合策略 (2011年)" 本文介绍了 CPF-EDAS（Cluster Potential Field - Efficient Data Aggregation Strategy），这是一种针对无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSNs）的数据融合策略，旨在提高数据融合效率，减少节点能耗，从而延长网络寿命。该策略的核心是通过引入势场理论，分为簇内的序列势场和簇头与Sink之间的混合势场。 在CPF-EDAS中，序列势场被应用于簇内的数据融合过程，通过这种方式，簇内的各个节点可以有序地将数据传递给簇头，减少了数据冲突和重复传输，从而提高了效率。同时，簇头与Sink间的混合势场用于指导簇头选择最佳路径将融合后的数据发送到Sink，这个过程考虑了簇头的局部信息，使得簇头能够快速构建出低能耗的传输路径。 实验结果对比了CPF-EDAS与DP（可能是另一个数据融合策略）的性能，显示CPF-EDAS在性能上具有显著优势。此外，CPF-EDAS不仅适用于静态路由场景，还能够适应如火灾监测等动态环境，显示出了良好的可扩展性和适应性，对于大规模的无线传感器网络尤其适用。 文章的作者们指出， CPF-EDAS的创新之处在于将势场理论引入到WSNs的数据融合中，这一方法不仅降低了能量消耗，还优化了数据传输路径，从而提高了整个网络的生存时间。同时，由于其灵活性和适应性，该策略有潜力在多种实际应用中发挥作用，比如环境监测、工业控制网络以及RFID技术等领域。 文章的发表得到了国家自然科学基金、广东省自然科学基金和广东省科技计划项目的资助，反映了该研究的学术价值和实践意义。作者冯芳和程良伦分别作为硕士研究生和教授，他们的研究方向涵盖了射频识别技术、传感器网络、工业控制网络等多个领域，体现了他们在相关领域的专业素养。 CPF-EDAS是一种创新的数据融合策略，它利用势场理论优化了无线传感器网络中的数据处理和通信，提升了网络性能并延长了其生命周期，对于未来WSN的设计和优化提供了有价值的参考。