无线体域网数据融合：同步预测算法

"王汝言、翟美玲和吴大鹏在2015年的《通信学报》上发表了一篇名为“带有同步预测的WBAN时序数据融合算法”的研究文章，提出了一种针对无线体域网（Wireless Body Area Network，简称WBAN）的数据融合方法，旨在提高预测精度并降低网络能耗。该方法结合了多分辨率分析、最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine，LSSVM）以及同步预测机制，以处理人体生理数据的非线性和非平稳性，减少冗余数据传输。 文章指出，由于WBAN传感器收集的生理数据具有非线性和非平稳的特性，传统的基于时间域趋势的数据融合方法可能效率不高。为了解决这个问题，研究者首先利用多分辨率分析，如小波分析，对原始数据进行预处理，以提取能反映人体生理状态的关键特征。多分辨率分析允许数据在不同尺度上被解析，从而更好地捕捉数据的局部和全局信息。 接下来，研究中引入了同步预测机制。在感知节点和汇聚节点上，分别构建轻量级的预测模型，这些模型通常是基于LSSVM的。LSSVM是一种有效的机器学习模型，特别适合处理小样本、非线性问题，能提供较好的预测性能。通过这种方式，可以在节点层面预测未来数据，减少需要在网络中传输的实际数据量，从而节省能量，降低WBAN的能耗。 实验结果显示，提出的融合算法具有较高的预测精度，同时实现了低开销的数据融合，证明了该方法在WBAN环境中的适用性和有效性。关键词包括无线体域网、数据融合、多分辨率分析、最小二乘支持向量机和同步预测机制，这些都是该研究的核心技术点。 这项工作为WBAN的数据处理和管理提供了一种创新的解决方案，有助于优化网络性能，提高数据处理效率，同时确保了对生理数据的准确监测，对于远程健康监护和物联网医疗应用具有重要的理论与实践意义。"