摘要:為了減少溫室控制系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)處理量,提出了一種溫室控制系統(tǒng)多傳感器數(shù)據(jù)融合方法。采用狄克遜準(zhǔn)則對(duì)采集節(jié)點(diǎn)多點(diǎn)測(cè)溫將采集到的每組數(shù)據(jù)進(jìn)行較大誤差剔除,然后基于算數(shù)平均值法對(duì)余下數(shù)據(jù)融合處理后發(fā)送到協(xié)調(diào)器節(jié)點(diǎn),最后采用自適應(yīng)加權(quán)融合算法對(duì)協(xié)調(diào)器節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行最終融合處理。結(jié)果表明,該方法相比其他算法更能反映溫室真實(shí)環(huán)境狀況,融合效果更好,使控制系統(tǒng)更穩(wěn)定。
關(guān)鍵詞:無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò);數(shù)據(jù)融合;狄克遜準(zhǔn)則;自適應(yīng)加權(quán)
中圖分類(lèi)號(hào):S24 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):0439-8114(2016)16-4287-03
DOI:10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2016.16.055
無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSNs)以其低功耗、低成本、分布式和自組織的特點(diǎn),在溫室控制系統(tǒng)中得到廣泛應(yīng)用[1]。但是,由于傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)分布廣泛,不可避免會(huì)產(chǎn)生覆蓋重疊,同一節(jié)點(diǎn)區(qū)域的數(shù)據(jù)會(huì)被多個(gè)節(jié)點(diǎn)的傳感器捕捉到,并進(jìn)行傳輸,從而導(dǎo)致了數(shù)據(jù)冗余[2]。而WSNs節(jié)點(diǎn)的能量是有限的,冗余數(shù)據(jù)的發(fā)送對(duì)WSNs的使用壽命造成極大損耗[3]。因此,在保證數(shù)據(jù)精度的前提下,如何對(duì)冗余數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理,減少數(shù)據(jù)發(fā)送量,延長(zhǎng)WSNs的使用壽命,成為近年來(lái)研究的熱點(diǎn)問(wèn)題[4,5]。
本研究通過(guò)采用狄克遜準(zhǔn)則、算數(shù)平均值法和自適應(yīng)加權(quán)融合算法多種算法混合式數(shù)據(jù)融合處理方法,對(duì)采集節(jié)點(diǎn)多點(diǎn)測(cè)溫,協(xié)調(diào)器節(jié)點(diǎn)匯集的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理,在保證數(shù)據(jù)精度的同時(shí),減少數(shù)據(jù)發(fā)送量。
由圖2可知,采用該方法的融合曲線較平滑,波動(dòng)相對(duì)較小,能夠真實(shí)反映溫室環(huán)境變化狀況。
5 結(jié)論
本研究提出一種采用狄克遜準(zhǔn)則剔除采集節(jié)點(diǎn)異常數(shù)據(jù)并進(jìn)行算數(shù)平均融合后發(fā)送到協(xié)調(diào)器節(jié)點(diǎn),最后采用自適應(yīng)加權(quán)融合算法對(duì)協(xié)調(diào)器節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行最終融合處理的溫室控制系統(tǒng)的多傳感器數(shù)據(jù)融合方法。該方法提高了測(cè)量精度,同時(shí)減小了粗大誤差數(shù)據(jù)對(duì)系統(tǒng)的影響,減小了數(shù)據(jù)波動(dòng),較真實(shí)地反映了溫室環(huán)境狀況,增強(qiáng)了系統(tǒng)可靠性。
參考文獻(xiàn):
[1] 王 靜.無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)溫室監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)及數(shù)據(jù)融合算法的研究[D].呼和浩特:內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué),2014.
[2] 陳任秋,劉 軍.基于格拉布斯準(zhǔn)則的ds證據(jù)理論在wsns中的應(yīng)用[J].傳感器與微系統(tǒng),2015(6):153-155,160.
[3] 宋慶恒,劉英德,馬 源,等.基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的溫室溫濕度控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué),2015,43(6):394-396.
[4] 紀(jì)乃華,王穎潔,姚惠萍.基于數(shù)據(jù)融合算法的礦井環(huán)境數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制,2013,21(9):2594-2596,2599.
[5] 王 華,王連華,鄧 軍.數(shù)據(jù)融合算法在煤自然發(fā)火實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2015,51(23):226-229.
[6] 熊艷艷,吳先球.粗大誤差四種判別準(zhǔn)則的比較和應(yīng)用[J].大學(xué)物理實(shí)驗(yàn),2010,23(1):66-68.
[7] 魏治文,程 琳,來(lái)記桃,等.幾種異常值判別準(zhǔn)則在安全監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用[J].大壩與安全,2009(1):67-69,84.
[8] 陳亞斌,王亞剛,周代仝.基于修正狄克遜準(zhǔn)則的多傳感器融合算法[J].通信技術(shù),2014(10):1178-1182.
[9] 李 瓊.溫室監(jiān)控系統(tǒng)中多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)的研究及應(yīng)用[D].銀川:寧夏大學(xué),2013.
[10] 司迎利,楊新宇,陳 勇,等.基于全局狀態(tài)估計(jì)的多傳感器加權(quán)數(shù)據(jù)融合算法[J].紅外技術(shù),2014,36(5):360-364.
[11] 唐亞鵬.基于自適應(yīng)加權(quán)數(shù)據(jù)融合算法的數(shù)據(jù)處理[J].計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展,2015,25(4):53-56.