低層次數(shù)據(jù)融合算法

   低層次數(shù)據(jù)融合算法包含兩部分,即數(shù)據(jù)U1ZB150預(yù)處理和順序加權(quán)數(shù)據(jù)融合算法,該算法應(yīng)用于簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)上。

    數(shù)據(jù)預(yù)處理

   無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)一般部署在野外環(huán)境,節(jié)點(diǎn)易受環(huán)境的影響導(dǎo)致失效或產(chǎn)生測(cè)量值誤差,即使功能良好的傳感器,其測(cè)量值也存在一定的誤差,這些誤差數(shù)據(jù)必然會(huì)影響測(cè)量結(jié)果,尤其是由于大誤差造成的測(cè)量數(shù)據(jù)將會(huì)嚴(yán)重影響傳感器節(jié)點(diǎn)的測(cè)量精度,囚此有必要對(duì)傳感器節(jié)點(diǎn)所采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)包括拉伊達(dá)準(zhǔn)則、格拉布斯準(zhǔn)則和肖維勒準(zhǔn)則。

    拉伊達(dá)準(zhǔn)則

    大多數(shù)研究表明,傳感器測(cè)量誤差均可假定服從正態(tài)分布。當(dāng)測(cè)量值誤差為iF常誤差的概率大于∞,刀%時(shí),表明測(cè)量值為可靠值;反之概率在其他范圍內(nèi)時(shí),可認(rèn)為是小概率事件,可將此測(cè)量值直接剔除。拉伊達(dá)準(zhǔn)則就是根據(jù)上述原理進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理的。

   拉伊達(dá)法:當(dāng)某一測(cè)量數(shù)據(jù)與測(cè)量結(jié)果的算術(shù)平均值之差大于3倍標(biāo)準(zhǔn)偏差時(shí),測(cè)量數(shù)據(jù)應(yīng)舍棄。