数据融合技术作为无线传感器网络的核心技术，使用某些算法处理原始数据，消除冗余信息，并形成到聚合节点的高质量合并数据传输。而减少数据传输，恒温阀芯节约能源，延长网络寿命和改善。据收集的效率和准确性的目的。文对数据融合算法近年来的搜索状况进行了详尽的分析，根据合并过程中的合并方法，对现有无线传感器网络的数据融合算法进行了详细的分析。为估算方法，统计方法，信息理论方法和人工智能方法。所有四个类别中，本文总结了人工智能算法的原理，并分析和比较了所涉及的不同融合算法的性能，延迟，复杂性和功耗。线传感器网络功耗数据融合网络寿命简介无线传感器网络是由大量传感器节点组成的无线通信网络[1]。监控区域，N个传感器节点是随机分布的，这些传感器节点分为接收节点（接收节点或基站）和公共节点，无线传感器网络可以定期收集和处理数据。据[2]。节点位于监测区域之外，可以恢复能量。
视区域中的所有传感器节点（普通节点）具有相同的能量和有限的能量。有节点可以彼此通信并与基站通信。WSN的网络拓扑结构如图1所示。感器节点很小，能量非常有限，很难在以后阶段完成它们[2]。WSN中，功耗分为三个部分：数据采集，数据传输和数据处理，它们消耗的能量最多。此，减少数据传输过程中消耗的能量是节约能源的关键。据融合是指通过某些算法处理原始数据，抑制冗余信息以及在聚合节点上形成高质量的合并数据传输，从而减少数据传输，节省资金。源，延长网络寿命，提高数据收集的效率和准确性。建适当的数据融合算法对于消除冗余信息，节省网络功耗和扩展网络周期至关重要。据融合方法的分类许多数据融合算法用于无线传感器网络，分为四类：基于估计理论的数据融合，基于统计理论的数据融合基于信息论的数据融合，基于人工智能的数据融合排序如图2所示。于人工智能的数据融合算法模糊数据融合理论基于模糊理论是基于模糊集理论，在加州大学电子工程系的教授LAzadeh成立的理论在1965年开发的，伯克利，主要包括集合论模糊。糊逻辑，模糊推理和模糊控制。
糊逻辑使用模糊集成方法来研究模糊思维，语言形式及其规律。此，它适用于处理不准确和不确定的数据[3]。献[4]提出利用模糊理论中的相关函数来计算节点之间的相互支持程度，对具有高支持水平的传感器进行数据融合，并使用合并和QoS期望将冗余节点过滤到睡眠状态。方法提供了卓越的准确性和可靠性，可以有效地延长网络生命周期。文献[5]中，提出了一种基于模糊数据融合方法的模糊数据融合方法，该方法由嵌入传感器节点的模糊2型逻辑系统分布。
总收集的数据的实际价值。基站报告，减少了基站（BS）上所有数据的处理负荷。种方法可以消除冗余数据，降低功耗并延长网络寿命。于神经网络（NN）的数据融合神经元网络是一个非线性自适应自组织系统，由大量单个处理单元（神经元）组成，具有强非线性近似，大规模并行处理和自我分析功能。训，自组织和容错的好处[6，7]。[8]中，将用于分组神经网络和BP传感器的路由协议组合在一起，并提出了反向传播网络数据聚合（BPNDA）算法。
个集群都是神经网络模型，它提取少量特征数据并将其发送到聚合节点，从而提高数据收集效率，减少网络流量，延长集群的使用寿命。络。献中没有给出缺乏训练游戏的实施。献[9]的目的是减少无线传感器网络流量，降低功耗并延长网络寿命。出了一种基于自组织特征映射（SOFMDA）神经网络的数据融合算法，该算法结合了自组织映射神经网络和无线传感器聚类路由协议。个集群节点完成神经。类数据的工作根据其特点，提取相同类型数据的特征，并将特征数据发送到聚合节点，减少传输的数据量，延长网络的寿命。
了解决BP神经网络收敛速度慢，容易陷入局部最优值，泛化能力差和数据融合效应的问题，结合学习技术的AESMDA数据融合算法深入提出了一种聚类协议。SAESMDA由SAE，基于SAE（级联自动编码器）的详细了解模型.L’algorithme第一引线SAESM在汇聚节点和群集组，每个提取的节点替换神经网络BP通过SAESM获取的数据，然后分类和合并功能被发送到聚合节点。网络的功耗大致相同时，其正确的特征提取分类率更高。于遗传算法的遗传算法是一种计算机模型，它模拟受进化启发的生物进化的进化过程。适应和发展人口的能力适合于解决大规模的复杂优化问题。
有必要在解决过程中找到最佳解决方案，只消除最差的个体。此，遗传算法适用于搜索空间大，精度要求低的应用[11]。[12]中，结合遗传算法全局搜索和模拟退火算法局部搜索的优点，提出了一种基于模拟退火遗传算法的WSN数据融合方法（SA-GA）。
拟退火遗传算法用于快速找到移动代理路由的最优传感器节点序列并执行数据合并。SA-GA可以快速找到最佳的全局数据融合节点序列，恒温阀芯并有效地合并数据，同时降低功耗和网络延迟。献[13]提出了基于分类器遗传算法的算法GMLA（Genetic Machine Learning）。算法通过动态调整传感器节点向基站发送数据的概率，减少传输的数据量，节省网络的功耗，提高了数据合并的质量。而，该方案适用于高密度传感器网络，并且对于低传输速率网络效果不明显，并且数据传输存在一些延迟。于人工智能的数据融合算法将人工智能算法与自组织，自适应和自学习方法进行了比较，使其适用于解决问题。规模并发症，可以通过一些先验知识和法律有效地训练数据。测广泛用于处理无线传感器网络问题。1比较了整个文档中涉及的算法。
要由于传感器节点分布的随机性和相邻节点监测数据的相似性，无线传感器网络监测数据冗余。线传感器网络数据融合通过多级和多功能功能提取，结合基于某些优化标准的时间和空间互补性以及冗余信息。用于提高数据的可信度和效率，节省通信带宽并改善网络生命周期。
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