无线传感器网络多类型数据融合技术探究

"无线传感器网络中多类型数据融合研究综述 (2012年) - 河北省自然科学基金资助项目，河北省科学技术研究与发展计划资助项目，邯郸市科学技术研究与发展计划资助项目" 本文是一篇关于无线传感器网络中多类型数据融合的研究综述，由赵继军等人于2012年发表。该研究关注的是在无线传感器网络环境下如何处理和融合不同类型的数据，以提高数据质量和决策效率。随着无线传感器网络在环境监测、健康监护、工业自动化等领域广泛应用，多类型数据融合成为了一个重要的研究课题。 首先，文章讨论了多类型数据融合面临的新挑战。这些挑战可能包括数据的异构性、多样性和实时性要求。由于传感器可能采集到温度、湿度、光照等多种不同类型的测量值，因此如何有效地将这些不同类型的数据整合并提取有用信息成为一个关键问题。 接着，作者提出了数据类型属性相关性的概念，这是进行有效融合的基础。通过分析不同数据类型之间的关联性，可以找出潜在的融合关系，例如温度和湿度可能在某些场景下存在较强的关联，这有助于提高融合结果的准确性。 文章中还概述了一般的数据融合研究流程，包括数据预处理、融合算法设计、性能评估等阶段。对于每个阶段，作者都列举了相关的研究成果，如数据清洗、特征选择、融合策略等，并对这些技术进行了比较和分析。此外，文中还探讨了当前研究的难点，如如何处理大规模数据、如何保证融合的实时性以及如何处理不确定性等问题。 论文中特别提到了预测算法在多类型数据融合中的应用，这类算法可以利用历史数据和当前观测值来预测未来的状态，从而增强决策的前瞻性和可靠性。同时，相关性分析是预测算法的重要组成部分，它可以揭示不同数据类型间的内在联系，进一步优化融合过程。 最后，作者指出了未来的研究重点，可能包括更高效的融合算法开发、数据融合的自适应性、以及如何利用机器学习和人工智能方法来提升数据融合的智能化水平。这篇综述为后续研究者提供了丰富的参考信息和研究方向，对无线传感器网络领域的多类型数据融合研究具有重要指导价值。 关键词：无线传感器网络，多类型数据融合，预测算法，相关性 中图分类号：TP393 文献标志码：A 文章编号：1001-3695（2012）08-2811-06 doi：10.3969/j.issn.1001-3695.2012.08.003