区域决策距离均值融合算法在无线传感器网络中的应用

"无线传感器网络中基于区域决策的距离均值融合算法的研究论文，发表于2009年9月的《传感技术学报》第22卷第9期，作者包括WANG Shengcai、LI Aihua、XIAO Qi等。文章探讨了无线传感器网络中的距离基础决策融合算法，并提出了一种改进的区域决策距离均值融合算法，旨在提高检测概率和抗噪声性能。" 在无线传感器网络（WSN）中，数据融合是关键的技术之一，用于整合来自多个传感器节点的信息，以提高目标检测的准确性和可靠性。传统的基于距离的决策融合算法存在一些局限性，如对噪声敏感、定位精度不高等问题。为此，该研究提出了一种新的融合算法——基于区域决策的距离均值融合算法。 首先，算法通过目标定位算法估计出目标源的位置，然后设定一个以目标源为中心的有效区域。这个有效区域的选择有助于筛选出与目标关联度较高的传感器节点，减少无效信息的影响。 接下来，算法引入了距离均值模型来计算有效区域内每个传感器节点的可信度权重。距离越近的节点，其对目标的感知更准确，因此其权重通常会更高。这种权重分配方法考虑了传感器节点到目标的距离信息，使得距离近的节点在决策融合过程中起更大的作用。 随后，每个传感器节点将它的决策和相应的权重发送到融合中心。融合中心利用这些信息进行综合处理，通过加权平均或其他融合策略，生成最终的决策结果。这种方法可以有效地结合各个节点的观测数据，提高整体决策的准确性。 仿真实验结果显示，提出的区域决策距离均值融合算法相比于其他基于距离的融合算法，具有更高的检测概率，意味着它在目标检测上表现更出色。同时，由于考虑了距离和权重，算法在噪声环境下的性能也得到了显著提升，增强了WSN在复杂环境中的适应性。 这一研究成果对于中大规模的无线传感器网络尤其有价值，因为它能够提高网络资源的利用率，降低误报率，提高系统效率。在军事监控、环境监测、工业自动化等领域有广阔的应用前景。