基于深度自编码器的WSN数据融合算法

摘要

无线传感器网络(WSN)资源有限,为减少数据在传输过程中的能量消耗,提出一种基于深度自编码器的WSN数据融合算法(DESAEDA).构造深度自编码器(DESAE)并在汇聚节点完成训练,将训练好的参数传给相应的传感器节点.提出两种数据融合模型,将采集到的原始数据通过网络模型,提取得到少量特征数据,将其发送到汇聚节点,减少数据传输量.仿真结果表明,与LEACH算法相比,该算法能够显著减少能量消耗,延长网络生命周期,更适于处理较大规模网络.