[发明专利]一种基于分布式神经网络的无线传感器网络数据融合方法

摘要

本发明公开一种基于分布式神经网络算法的无线传感器网络数据融合方法。首先各节点以小功率广播自己的编号和位置，并接受其他节点广播的数据。各节点启用一个回退定时器，定时器的起始值正比于N-Slj，N是节点总数，Slj是各节点收到的数据包个数，最先结束的成为主簇头，主簇头收到的节点加入网络。接着主簇包含的节点进行第二轮竞争成为次级簇头组，依此直至所有节点都加入网络为止。组网完成后，利用分布式神经网络将数据处理成Chebyshev多项式，逐级累加至主簇头，再发送给汇聚节点。算法中，所有通信距离都在87m以内，数据量显著降低，总体降低了网络能耗。本发明实现了一种能量高效、消耗均衡的无线传感器网络数据融合方案，具有一定的社会和经济效益。

主权项

本发明公开一种基于分布式并行神经网络算法的无线传感器网络数据融合方法：首先各传感器节点以87m为传输半径广播自己的节点编号和位置，并接受其他传感器节点发送过来的数据；而后各节点启用一个回退定时器，定时器的起始值正比于N‑S1j，N是传感器节点总数，S1j是各传感器节点本轮竞争中收到的数据包的个数，则最先回退结束即收到最多数据包个数的节点成为主簇头并广播，主簇头收到的节点加入网络；接着被主簇包含的节点进行第二轮竞争成为次级簇头组，回退定时器起始值正比于N‑S2j，S2j为节点收到的并异于主簇头收到的数据包个数，依此直至所有节点都被加入网络为止；组网完成后，所有节点采用分布式并行神经网络算法进行数据处理，处理完成后将生成的多项式发送给所属簇头，簇头对多项式进行累加，进而逐级传送至主簇头，再由主簇头完成最终的累加融合，发送给汇聚节点；本算法中，所有的数据发送距离都在87m以内，数据量较直接发送显著降低，总体上降低了传感器网络整体的能量消耗。