无线传感器网络中基于卡尔曼滤波的数据融合方法

摘要

本发明公开了一种无线传感器网络中基于卡尔曼滤波的数据融合方法，在采样节点采集数据之后到传输数据之前加入一个数据过滤过程，节点采集到数据后，将该数据通过卡尔曼滤波器可以有效去除噪声，去除噪声后的数据再通过数据融合模型进行处理，这样新的数据融合模型可以更加准确的预测数据；该方法的具体步骤是：首先，在传感器节点端和基站端选择相同的时间序列预测模型和误差阈值；然后，在传感器和基站端工作，所述工作的方式为在传感器节点端工作与在基站处工作。本发明用户可以得到比较精准的采样数据，并且能有效降低网络中的能量消耗，从而延长无线传感器网络的生存期。