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.

关键词：无线传感器网络、数据融合、深度自编码器、特征数据、生命周期

所属期刊栏目：39

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：航空科学基金项目2014ZC54012;辽宁省自然科学基金项目2013024002;辽宁省教育厅基金项目L201626

在线出版日期：2018-09-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1214-1218