文/邹平辉
作为无线传感器网络的核心，数据融合技术可以缩减传感器节点之间的传输量, 从而达到优化网络的目的。虽然数据融合技术仅仅处于研究阶段，但是通过介绍其重要性, 以及数据融合技术的现状，指出其正面对的问题，以及其发展方向。
摘 要
【关键词】无线传感器 网络 数据融合
目前，无线传感器网络面对的问题是个方面资源缺乏，比如传感器节点电池能量、存储容量和通信带宽等等。解决这个问题最为行之有效的方法就是数据融合技术，通过对来自不同数据源的信息进行融合处理，去除其中重复的信息，这样就可以将传输数据量缩减，从而达到优化无线传感器网络的目的。对于数据融合技术的研究涉及到许多方面，主要包括能量效率、数据精度、网络拓扑结构、数据压缩安全技术等等。目前，虽然数据融合技术仅仅处于研究阶段，但是通过介绍其重要性, 以及数据融合技术的现状，指出其面对的问题，以及其发展方向。
1 对于生成树和消除时空相关性的数据融合
1.1 对于生成树的数据融合
在无线传感器网络中, 汇聚节点是通过反向组播树的形式进行收集数据的, 并由分散的传感器节点汇集数据。如果将节点的数据进行融合处理，可以减轻网络压力, 降低能耗, 而且可以减少监测延时, 提高数据包的传送速率。现如今，在生成树数据融合的基础上，
采用的算法主要有以下几种，分别为近源汇集、最短路径树和贪婪增量树, 以及由它们改进的算法。动态生成树是由生成目标的周边的节点协同构成的, 这些节点通过生成树把测量数据向根节点传输, 在这个过程中, 同时需融合生成树节点所得数据。本文综合考虑了数据传输及融合开销, 并且融合节点所得数据。根据MFST 算法为基础改进的AFST 算法, 该算法除了要对数据传输的路由进行优化, 在节点传输其数据的过程中, 还要针对具体情况确定能否通过数据融合缩减能量消耗。
1.2 对于消除时空相关性的数据融合
在无线传感器网络中, 一个位置会布置一个以上的传感器, 而且相隔不远, 由于其观察值之间具有时间和空间上的联系, 所以数据会出现冗余现象。为了消除这种现象，则必须先去除多传感器之间的联系, 这样就可以降低传递数据过程中的能耗。目前，相关文献对于传感器间之间时空进行融合设计了2 种模型，分别是时间或者空间融合模型和另一类是时空融合模型。
2 关于路由驱动型的数据融合
对于路由驱动型的数据融合而言，其算法主要来源于两种路由协议，分别为定向扩散路由协议和分层聚簇路由协议。
2.1 基于定向扩散路由型的数据融合
作为一个以数据为中心的路由和融合协议，定向扩散协议可以为无线传感器网络提供有效的能量通信。在这种协议中, 数据融合包括两种融合，这两种融合存在于不同的阶段，兴趣融合存在于路径建立阶段，数据融合则存在于数据传输阶段。但是因为定向扩散协议主要解决的路由问题是存在于无线传感器网络中的, 所以其很少解决有关于数据融合技术的。
与此同时，在设计定向扩散协议中的数据融合时，是根据其提出的属性值来进行的, 这和具体应用有着十分密切的关系，因此，这种数据融合技术是以数据为中心的。
2.2 基于分层聚簇路由型的数据融合
对于低能耗自适应聚类分层协议而言，其也属于无线传感器网络路由协议, 在形成层次结构路由机制的基础上，会在一定时间选举出一些簇头节点。这种路由协议不仅可以让簇头节点中的数据融合得到支持, 还可以将数据融合的原则和优点尽早的体现出来。但是，低能耗自适应聚类分层协议没有给出清晰的融合方法，还对数据融合的重要性有所强调。除此之外, 低能耗自适应聚类分层协议设定了很多的假设。例如，在开始时，其假设所有节点都有着同样的能量, 并且各簇首消耗的能量也是一致的。
3 关于预测的时域数据融合
对于预测的时域数据融合而言, 其分析的时间序列数据，是由传感器节点采集的, 从而建立了相关的数学模型，这个模型能够对时间序列中所包含的动态依存关系有所反映, 还能预测观察值。若预测值和实际值之间存在误差，并且误差大于给定阈值, 那就需要传输数据。在预测的过程当中, 就可以让一些不必要的数据传输加以减少, 从而让网络能耗得到降低，让网络的生命周期得到延长。
在这种融合方法中, 进行数据样本和预测融合算法的选择是非常重要的，这还需要根据采集的数据类型来进行。并且现如今主要是运用同步融合, 很少的研究报道中会出现异步融合。
4 结束语
综上所述，对于数据融合技术而言，其是为适应无线传感器网络的发展而产生的。虽然我国在数据融合的研究方面已经有了很大的成就，但是这还远远不够，有很多问题我们都还没有研究到。无线传感器网络数据融合和应用高度息息相关, 我们在采用合适的数据简化技术时，应该根据各自的应用需求来进行, 并结合这种技术的特点, 在设计数据融合算法时，采用到新兴的交叉学科知识。
参考文献
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作者单位
深圳职业技术学院 广东省深圳市 518055