一種無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合方法及裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合方法及裝置，方法包括：A)利用多個無線傳感器節(jié)點，在各信噪比下采集多組特征信號，形成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集；B)從無線傳感器節(jié)點的權(quán)值空間中，隨機選取N組權(quán)值作為N個權(quán)值個體，形成一個權(quán)值種群；C)利用所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集,得到權(quán)值種群中每個權(quán)值個體的適應(yīng)度值，并確定具有最大適應(yīng)度值的權(quán)值個體；D)將所述最大適應(yīng)度值與適應(yīng)度閾值進行比較；E)若所述最大適應(yīng)度值大于所述適應(yīng)度閾值，則按照所述權(quán)值個體，提取對應(yīng)于各信噪比下的相應(yīng)組特征信號；F)若所述最大適應(yīng)度值小于等于所述適應(yīng)度閾值，則通過對所述權(quán)值種群進行遺傳處理，得到新的權(quán)值種群，并重復(fù)步驟C)和D)。
【專利說明】一種無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合方法及裝置
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及無線傳感器網(wǎng)絡(luò)，特別涉及一種無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合方法及相關(guān)
裝直。
【背景技術(shù)】
[0002]目前主要的分類器包括決策樹分類器、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器和支持向量機分類器，但都立足于單節(jié)點采集的特征信號進行識別。對于大量的數(shù)據(jù)不具備數(shù)據(jù)融合能力，對大量數(shù)據(jù)進行處理時計算復(fù)雜，耗時久，不適用于基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)進行的調(diào)制識別，容易導(dǎo)致傳感器網(wǎng)絡(luò)能量消耗過快。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]本發(fā)明的目的在于提供一種無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合方法及裝置，主要解決利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行單節(jié)點分類識別時，系統(tǒng)復(fù)雜度高，數(shù)據(jù)存在冗余的問題。
[0004]根據(jù)本發(fā)明的一個方面，提供了一種無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合方法，包括:
[0005]Α)利用無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的多個無線傳感器節(jié)點，在各信噪比下采集多組特征信號，形成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集；
[0006]B)從無線傳感器節(jié)點的權(quán)值空間中，隨機選取N組權(quán)值作為N個權(quán)值個體，形成一個權(quán)值種群，其中，每個權(quán)值個體對應(yīng)于各信噪比下提取的特征信號組數(shù)；
[0007]C)利用所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集，得到權(quán)值種群中每個權(quán)值個體的適應(yīng)度值，并確定具有最大適應(yīng)度值的權(quán)值個體；
[0008]D)將所述最大適應(yīng)度值與適應(yīng)度閾值進行比較；
[0009]Ε)若所述最大適應(yīng)度值大于所述適應(yīng)度閾值,則輸出所述具有最大適應(yīng)度值的權(quán)值個體，并按照所述權(quán)值個體，提取對應(yīng)于各信噪比的相應(yīng)組特征信號；
[0010]F)若所述最大適應(yīng)度值小于等于所述適應(yīng)度閾值，則通過對所述權(quán)值種群進行遺傳處理，得到新的權(quán)值種群，并重復(fù)執(zhí)行步驟C)和步驟D)。
[0011]優(yōu)選地，所述步驟F)中，所述遺傳處理步驟包括選擇處理子步驟，包括:
[0012]Fl)將權(quán)值種群中每個權(quán)值個體的適應(yīng)度值相加，得到權(quán)值種群適應(yīng)度值；
[0013]F2)將權(quán)值種群中每個個體的適應(yīng)度值分別與所述權(quán)值種群適應(yīng)度值相除，得到每個權(quán)值個體的選擇概率；
[0014]F3)生成選擇隨機數(shù)，并通過比較所述選擇概率與所述選擇隨機述，復(fù)制權(quán)值種群中的一個或多個權(quán)值個體，得到用于形成新的權(quán)值種群的N個新的權(quán)值個體。
[0015]優(yōu)選地，所述步驟F)中，所述遺傳處理步驟還包括交叉處理子步驟，包括:
[0016]F4)生成交叉隨機數(shù)，并將所述交叉隨機數(shù)與預(yù)設(shè)交叉概率進行比較；
[0017]F5)若所述交叉隨機數(shù)大于等于所述交叉概率，則將所述步驟F3)中得到的N個權(quán)值個體進行復(fù)制，得到用于形成新的權(quán)值種群的N個新的權(quán)值個體；
[0018]F6)若所述交叉隨機數(shù)小于所述交叉概率，則利用所述交叉隨機數(shù)，計算任意兩個權(quán)值個體中用于交叉的起始位，并將自所述起始位開始的字符值進行按位交叉，得到用于形成新的權(quán)值種群的N個新的權(quán)值個體。
[0019]優(yōu)選地，所述步驟F)中，所述遺傳處理的步驟還包括變異處理子步驟，包括:
[0020]F7)利用預(yù)設(shè)變異概率，計算權(quán)值種群中每個權(quán)值個體中待變異的字符位數(shù)；
[0021]F8)在所述步驟F5)或F6)中得到的N個權(quán)值個體中，按照所述待變異的字符位數(shù)，隨機選取相應(yīng)字符位，并改變其字符值，從而得到N個新的權(quán)值個體；
[0022]F9)利用所述N個新的權(quán)值個體，形成一個新的權(quán)值種群。
[0023]優(yōu)選地，還包括:
[0024]若對所述權(quán)值種群進行遺傳處理的次數(shù)大于預(yù)設(shè)最大處理次數(shù)，則將最后一次遺傳處理得到的權(quán)值種群中具有最大適應(yīng)度值的權(quán)值個體輸出，以便按照所述權(quán)值個體提取對應(yīng)各信噪比的相應(yīng)組特征信號。
[0025]優(yōu)選地，還包括:
[0026]若當前遺傳處理得到的新權(quán)值種群的最大適應(yīng)度值和權(quán)值種群適應(yīng)度值不再上升，則將當前遺傳處理得到的權(quán)值種群中具有最大適應(yīng)度值的權(quán)值個體輸出，以便按照所述權(quán)值個體提取對應(yīng)各信噪比的相應(yīng)組特征信號。
[0027]根據(jù)本發(fā)明的另一方面，提供了一種無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合裝置，包括:
[0028]數(shù)據(jù)集生成模塊，用于利用無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的多個無線傳感器節(jié)點，在各信噪比下采集多組特征信號，形成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集；
[0029]權(quán)值種群生成模塊，用于從無線傳感器節(jié)點的權(quán)值空間中，隨機選取N組權(quán)值作為N個權(quán)值個體，形成一個權(quán)值種群，其中，每個權(quán)值個體對應(yīng)于各信噪比下提取的特征信號組數(shù)；
[0030]適應(yīng)度確定模塊，用于利用所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集，得到權(quán)值種群中每個權(quán)值個體的適應(yīng)度值，并確定具有最大適應(yīng)度值的權(quán)值個體；
[0031]比較模塊，用于將所述最大適應(yīng)度值與適應(yīng)度閾值進行比較；
[0032]信號輸出模塊,用于當所述最大適應(yīng)度值大于所述適應(yīng)度閾值時,輸出所述具有最大適應(yīng)度值的權(quán)值個體，并按照所述權(quán)值個體，提取對應(yīng)于各信噪比的相應(yīng)組特征信號;
[0033]遺傳處理模塊，用于當所述最大適應(yīng)度值小于等于所述適應(yīng)度閾值時，通過對所述權(quán)值種群進行遺傳處理，得到新的權(quán)值種群，并重復(fù)執(zhí)行所述適應(yīng)度確定模塊和所述比較模塊的處理。
[0034]優(yōu)選地，所述遺傳處理模塊包括:
[0035]選擇處理子模塊，用于將權(quán)值種群中每個權(quán)值個體的適應(yīng)度值相加，得到權(quán)值種群適應(yīng)度值，將權(quán)值種群中每個個體的適應(yīng)度值分別與所述權(quán)值種群適應(yīng)度值相除，得到每個權(quán)值個體的選擇概率，生成選擇隨機數(shù)，并通過比較所述選擇概率與所述選擇隨機述，復(fù)制權(quán)值種群中的一個或多個權(quán)值個體，得到N個新的權(quán)值個體；
[0036]交叉處理子模塊，用于生成交叉隨機數(shù)，并將所述交叉隨機數(shù)與預(yù)設(shè)交叉概率進行比較，若所述交叉隨機數(shù)大于等于所述交叉概率，則將所述選擇處理子模塊處理得到的N個權(quán)值個體進行復(fù)制，得到N個權(quán)值個體，若所述交叉隨機數(shù)小于所述交叉概率，則利用所述交叉隨機數(shù)，計算任意兩個權(quán)值個體中用于交叉的起始位，并將自所述起始位開始的字符值進行按位交叉，得到N個新的權(quán)值個體；
[0037]變異處理子模塊，用于利用預(yù)設(shè)變異概率，計算權(quán)值種群中每個權(quán)值個體中待變異的字符位數(shù)，在所述交叉處理子模塊處理得到的N個權(quán)值個體中，按照所述待變異的字符位數(shù)，隨機選取相應(yīng)字符位，并改變其字符值，從而得到N個新的權(quán)值個體，利用所述N個新的權(quán)值個體，形成一個新的權(quán)值種群。
[0038]優(yōu)選地，所述信號輸出模塊還用于在對所述權(quán)值種群進行遺傳處理的次數(shù)大于預(yù)設(shè)最大處理次數(shù)時，將最后一次遺傳處理得到的權(quán)值種群中具有最大適應(yīng)度值的權(quán)值個體輸出，以便按照所述權(quán)值個體提取對應(yīng)各信噪比的相應(yīng)組特征信號。
[0039]優(yōu)選地，所述信號輸出模塊還用于在當前遺傳處理得到的新權(quán)值種群的最大適應(yīng)度值和權(quán)值種群適應(yīng)度值不再上升時，將當前遺傳處理得到的權(quán)值種群中具有最大適應(yīng)度值的權(quán)值個體輸出，以便按照所述權(quán)值個體提取對應(yīng)各信噪比的相應(yīng)組特征信號。
[0040]與現(xiàn)有技術(shù)相比較，本發(fā)明的有益效果在于:
[0041]本發(fā)明通過遺傳處理步驟進行優(yōu)化后，能將無線傳感器節(jié)點采集到的特征信號進行融合，使分類識別所需要的特征信號數(shù)量大幅減少，正確識別率有所提高，既可以降低系統(tǒng)計算復(fù)雜度，又可以減少無線傳感器網(wǎng)絡(luò)能量消耗。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0042]圖1是本發(fā)明實施例提供的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合方法原理框圖；
[0043]圖2是本發(fā)明實施例提供的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合方法流程圖；
[0044]圖3是本發(fā)明實施例提供的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合裝置框圖。
【具體實施方式】
[0045]以下結(jié)合附圖對本發(fā)明的優(yōu)選實施例進行詳細說明，應(yīng)當理解，以下所說明的優(yōu)選實施例僅用于說明和解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。
[0046]圖1是本發(fā)明實施例提供的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合方法原理框圖，如圖1所示，包括:
[0047]步驟101、利用無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的多個無線傳感器節(jié)點，在各信噪比下采集多組特征信號，形成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集。
[0048]步驟102、從無線傳感器節(jié)點的權(quán)值空間中，隨機選取N組權(quán)值作為N個權(quán)值個體，形成一個權(quán)值種群，其中，每個權(quán)值個體對應(yīng)于各信噪比下提取的特征信號組數(shù)。
[0049]步驟103、利用所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集，得到權(quán)值種群中每個權(quán)值個體的適應(yīng)度值，并確定具有最大適應(yīng)度值的權(quán)值個體。
[0050]步驟104、將所述最大適應(yīng)度值與適應(yīng)度閾值進行比較。
[0051]步驟105、若所述最大適應(yīng)度值大于所述適應(yīng)度閾值，則輸出所述具有最大適應(yīng)度值的權(quán)值個體，并按照所述權(quán)值個體，提取對應(yīng)于各信噪比的相應(yīng)組特征信號；
[0052]步驟106、若所述最大適應(yīng)度值小于等于所述適應(yīng)度閾值，則通過對所述權(quán)值種群進行遺傳處理，得到新的權(quán)值種群，并重復(fù)執(zhí)行步驟C)和步驟D)。
[0053]所述步驟106中，所述遺傳處理步驟包括選擇處理子步驟，包括:將權(quán)值種群中每個權(quán)值個體的適應(yīng)度值相加，得到權(quán)值種群適應(yīng)度值；將權(quán)值種群中每個權(quán)值個體的適應(yīng)度值分別與所述權(quán)值種群適應(yīng)度值相除，得到每個權(quán)值個體的選擇概率；生成選擇隨機數(shù)，并通過比較所述選擇概率與所述選擇隨機述，復(fù)制權(quán)值種群中的一個或多個權(quán)值個體，得到用于形成新的權(quán)值種群的N個新的權(quán)值個體。
[0054]所述步驟106中，所述遺傳處理步驟還包括交叉處理子步驟，包括:生成交叉隨機數(shù)，并將所述交叉隨機數(shù)與預(yù)設(shè)交叉概率進行比較；若所述交叉隨機數(shù)大于等于所述交叉概率，則將所述步驟選擇處理子步驟中得到的N個權(quán)值個體進行復(fù)制，得到用于形成新的權(quán)值種群的N個新的權(quán)值個體；若所述交叉隨機數(shù)小于所述交叉概率，則利用所述交叉隨機數(shù)，計算任意兩個權(quán)值個體中用于交叉的起始位，并將自所述起始位開始的字符值進行按位交叉，得到用于形成新的權(quán)值種群的N個新的權(quán)值個體。
[0055]所述步驟106中，所述遺傳處理的步驟還包括變異處理子步驟，包括:利用預(yù)設(shè)變異概率，計算權(quán)值種群中每個權(quán)值個體中待變異的字符位數(shù)；在所述步驟交叉處理子步驟中得到的N個權(quán)值個體中，按照所述待變異的字符位數(shù)，隨機選取相應(yīng)字符位，并改變其字符值，從而得到N個新的權(quán)值個體；利用所述N個新的權(quán)值個體，形成一個新的權(quán)值種群。
[0056]進一步地，若對所述權(quán)值種群進行遺傳處理的次數(shù)大于預(yù)設(shè)最大處理次數(shù)，則將最后一次遺傳處理得到的權(quán)值種群中具有最大適應(yīng)度值的權(quán)值個體輸出，以便按照所述權(quán)值個體提取對應(yīng)各信噪比的相應(yīng)組特征信號。
[0057]進一步地，若當前遺傳處理得到的新權(quán)值種群的最大適應(yīng)度值和權(quán)值種群適應(yīng)度值不再上升，則將當前遺傳處理得到的權(quán)值種群中具有最大適應(yīng)度值的權(quán)值個體輸出，以便按照所述權(quán)值個體提取對應(yīng)各信噪比的相應(yīng)組特征信號。
[0058]圖2是本發(fā)明實施例提供的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合方法流程圖，如圖2所示，其基于遺傳算法對采集到的特征信號進行融合的步驟如下:
[0059]第一步:對于無線傳感器節(jié)點N1, N2,..., Nk提供的特征信號，相應(yīng)地賦予O到I之間的權(quán)值Wl，w2，...,wk,以表示其在融合過程中的可信程度，即確定性因子。其中k為無線傳感器節(jié)點個數(shù)。將所述權(quán)值進行編碼，轉(zhuǎn)換為二進制形式。確定搜索空間U，所述U為包含無線傳感器節(jié)點權(quán)值的所有可能取值，即U為無線傳感器節(jié)點權(quán)值的空間，用來限制權(quán)值的取值范圍。定義適應(yīng)度函數(shù)f(x)為測試特征信號的正確識別率，通過計算得到。確定種群規(guī)模N，交叉概率P。，變異概率Pm，預(yù)設(shè)最大處理次數(shù)T。其中，種群為個體的集合，每個個體對應(yīng)于一個解，該解的含義在本發(fā)明背景下為一組權(quán)值，即需要選取的特征信號組數(shù)。
[0060]第二步:權(quán)值種群初始化。
[0061]在搜索空間U中隨機選取N組權(quán)值S1, S2,..., Sn作為N個權(quán)值個體，形成初始的權(quán)值種群S= {Si，S2,, SN}，其中N為權(quán)值種群規(guī)模，置代數(shù)計數(shù)器t=l。也就是說，每個權(quán)值個體對應(yīng)一組權(quán)值，N個權(quán)值個體對應(yīng)N組權(quán)值，而每一組權(quán)值對應(yīng)無線傳感器節(jié)點的可信度，即要提取的特征信號組數(shù)。
[0062]第三步:計算S中每個權(quán)值個體的適應(yīng)度值f(x)。
[0063]所述適應(yīng)度對應(yīng)正確識別率，對特征信號調(diào)制識別的正確識別率通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算得到。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中，對比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入和輸出即可得到正確識別率。
[0064]第四步:評價權(quán)值種群。
[0065]根據(jù)每個權(quán)值個體的適應(yīng)度值,確定最大適應(yīng)度值和具有所述最大適應(yīng)度值的權(quán)值個體。[0066]第五步:判斷是否滿足終止條件。
[0067]當滿足終止條件時，取S中具有最大適應(yīng)度值的權(quán)值個體，作為所求結(jié)果，并將所述結(jié)果從二進制形式轉(zhuǎn)化為實數(shù)形式，得到使得適應(yīng)度值達到最大的一組權(quán)值，否則執(zhí)行第六步。
[0068]為便于數(shù)據(jù)處理，在計算過程中將權(quán)值個體編碼為二進制形式，最后再將其轉(zhuǎn)化為實數(shù)形式。例如，權(quán)值個體為一組50位的二進制數(shù),分為5段,每10個二進制數(shù)轉(zhuǎn)化為一個十進制數(shù)，則共有5個十進制數(shù)，每一個十進制數(shù)為一個權(quán)值，這一個權(quán)值個體中便包含5個權(quán)值。
[0069]所述終止條件可以是達到預(yù)設(shè)最大處理次數(shù)(即t=T時)，或大于給定的適應(yīng)度閾值，或最優(yōu)權(quán)值個體和權(quán)值種群適應(yīng)度值不再上升的情況。
[0070]第六步:進行遺傳操作。
[0071]1、選擇處理
[0072]按每個權(quán)值個體的選擇概率P (Xi)每次從S中隨機選擇一個權(quán)值個體，并將其染色體復(fù)制，共做N次，將所得的N個染色體組成權(quán)值種群S,。
[0073]其中，所述選擇概率P (Xi)為的計算公式為:
[0074]
【權(quán)利要求】
1.一種無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合方法，其特征在于，包括: A)利用無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的多個無線傳感器節(jié)點，在各信噪比下采集多組特征信號，形成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集； B)從無線傳感器節(jié)點的權(quán)值空間中，隨機選取N組權(quán)值作為N個權(quán)值個體，形成一個權(quán)值種群，其中，每個權(quán)值個體對應(yīng)于各信噪比下提取的特征信號組數(shù)； C)利用所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集，得到權(quán)值種群中每個權(quán)值個體的適應(yīng)度值，并確定具有最大適應(yīng)度值的權(quán)值個體； D)將所述最大適應(yīng)度值與適應(yīng)度閾值進行比較； E)若所述最大適應(yīng)度值大于所述適應(yīng)度閾值,則輸出所述具有最大適應(yīng)度值的權(quán)值個體，并按照所述權(quán)值個體，提取對應(yīng)于各信噪比的相應(yīng)組特征信號； F)若所述最大適應(yīng)度值小于等于所述適應(yīng)度閾值，則通過對所述權(quán)值種群進行遺傳處理，得到新的權(quán)值種群，并重復(fù)執(zhí)行步驟C)和步驟D)。
2.根據(jù)權(quán)利要 求1所述的方法，其特征在于，所述步驟F)中，所述遺傳處理步驟包括選擇處理子步驟，包括: Fl)將權(quán)值種群中每個權(quán)值個體的適應(yīng)度值相加,得到權(quán)值種群適應(yīng)度值； F2)將權(quán)值種群中每個個體的適應(yīng)度值分別與所述權(quán)值種群適應(yīng)度值相除，得到每個權(quán)值個體的選擇概率； F3)生成選擇隨機數(shù)，并通過比較所述選擇概率與所述選擇隨機述，復(fù)制權(quán)值種群中的一個或多個權(quán)值個體，得到用于形成新的權(quán)值種群的N個新的權(quán)值個體。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述步驟F)中，所述遺傳處理步驟還包括交叉處理子步驟，包括: F4)生成交叉隨機數(shù)，并將所述交叉隨機數(shù)與預(yù)設(shè)交叉概率進行比較； F5)若所述交叉隨機數(shù)大于等于所述交叉概率，則將所述步驟F3)中得到的N個權(quán)值個體進行復(fù)制，得到用于形成新的權(quán)值種群的N個新的權(quán)值個體； F6)若所述交叉隨機數(shù)小于所述交叉概率，則利用所述交叉隨機數(shù)，計算任意兩個權(quán)值個體中用于交叉的起始位，并將自所述起始位開始的字符值進行按位交叉，得到用于形成新的權(quán)值種群的N個新的權(quán)值個體。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述步驟F)中，所述遺傳處理的步驟還包括變異處理子步驟，包括: F7)利用預(yù)設(shè)變異概率，計算權(quán)值種群中每個權(quán)值個體中待變異的字符位數(shù)； F8)在所述步驟F5)或F6)中得到的N個權(quán)值個體中，按照所述待變異的字符位數(shù)，隨機選取相應(yīng)字符位，并改變其字符值，從而得到N個新的權(quán)值個體； F9)利用所述N個新的權(quán)值個體，形成一個新的權(quán)值種群。
5.根據(jù)權(quán)利要求1-4任意一項所述的方法，其特征在于，還包括: 若對所述權(quán)值種群進行遺傳處理的次數(shù)大于預(yù)設(shè)最大處理次數(shù)，則將最后一次遺傳處理得到的權(quán)值種群中具有最大適應(yīng)度值的權(quán)值個體輸出，以便按照所述權(quán)值個體提取對應(yīng)各信噪比的相應(yīng)組特征信號。
6.根據(jù)權(quán)利要求2-4任意一項所述的方法，其特征在于，還包括: 若當前遺傳處理得到的新權(quán)值種群的最大適應(yīng)度值和權(quán)值種群適應(yīng)度值不再上升，則將當前遺傳處理得到的權(quán)值種群中具有最大適應(yīng)度值的權(quán)值個體輸出，以便按照所述權(quán)值個體提取對應(yīng)各信噪比的相應(yīng)組特征信號。
7.一種無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合裝置，其特征在于，包括: 數(shù)據(jù)集生成模塊，用于利用無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的多個無線傳感器節(jié)點，在各信噪比下采集多組特征信號，形成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集； 權(quán)值種群生成模塊，用于從無線傳感器節(jié)點的權(quán)值空間中，隨機選取N組權(quán)值作為N個權(quán)值個體，形成一個權(quán)值種群，其中，每個權(quán)值個體對應(yīng)于各信噪比下提取的特征信號組數(shù)； 適應(yīng)度確定模塊，用于利用所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集，得到權(quán)值種群中每個權(quán)值個體的適應(yīng)度值，并確定具有最大適應(yīng)度值的權(quán)值個體； 比較模塊，用于將所述最大適應(yīng)度值與適應(yīng)度閾值進行比較； 信號輸出模塊，用于當所述最大適應(yīng)度值大于所述適應(yīng)度閾值時，輸出所述具有最大適應(yīng)度值的權(quán)值個體，并按照所述權(quán)值個體，提取對應(yīng)于各信噪比的相應(yīng)組特征信號； 遺傳處理模塊，用于當所述最大適應(yīng)度值小于等于所述適應(yīng)度閾值時，通過對所述權(quán)值種群進行遺傳處理，得到新的權(quán)值種群，并重復(fù)執(zhí)行所述適應(yīng)度確定模塊和所述比較模塊的處理。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，所述遺傳處理模塊包括: 選擇處理子模塊，用于將權(quán)值種群中每個權(quán)值個體的適應(yīng)度值相加，得到權(quán)值種群適應(yīng)度值，將權(quán)值種群中每個個體的適應(yīng)度值分別與所述權(quán)值種群適應(yīng)度值相除，得到每個權(quán)值個體的選擇概率，生成選擇隨機數(shù)，并通過比較所述選擇概率與所述選擇隨機述，復(fù)制權(quán)值種群中的一個或多個權(quán)值個體，得到N個新的權(quán)值個體； 交叉處理子模塊，用于生成交叉隨機數(shù)，并將所述交叉隨機數(shù)與預(yù)設(shè)交叉概率進行比較，若所述交叉隨機數(shù)大于等于所述交叉概率，則將所述選擇處理子模塊處理得到的N個權(quán)值個體進行復(fù)制，得到N個權(quán)值個體，若所述交叉隨機數(shù)小于所述交叉概率，則利用所述交叉隨機數(shù)，計算任意兩個權(quán)值個體中用于交叉的起始位，并將自所述起始位開始的字符值進行按位交叉，得到N個新的權(quán)值個體； 變異處理子模塊，用于利用預(yù)設(shè)變異概率，計算權(quán)值種群中每個權(quán)值個體中待變異的字符位數(shù)，在所述交叉處理子模塊處理得到的N個權(quán)值個體中，按照所述待變異的字符位數(shù)，隨機選取相應(yīng)字符位，并改變其字符值，從而得到N個新的權(quán)值個體，利用所述N個新的權(quán)值個體，形成一個新的權(quán)值種群。
9.根據(jù)權(quán)利要求7或8所述的裝置，其特征在于，所述信號輸出模塊還用于在對所述權(quán)值種群進行遺傳處理的次數(shù)大于預(yù)設(shè)最大處理次數(shù)時，將最后一次遺傳處理得到的權(quán)值種群中具有最大適應(yīng)度值的權(quán)值個體輸出，以便按照所述權(quán)值個體提取對應(yīng)各信噪比的相應(yīng)組特征信號。
10.根據(jù)權(quán)利要求8所述的裝置，其特征在于，所述信號輸出模塊還用于在當前遺傳處理得到的新權(quán)值種群的最大適應(yīng)度值和權(quán)值種群適應(yīng)度值不再上升時，將當前遺傳處理得到的權(quán)值種群中具有最大適應(yīng)度值的權(quán)值個體輸出，以便按照所述權(quán)值個體提取對應(yīng)各信噪比的相應(yīng)組特征信號。
【文檔編號】H04W52/02GK103974388SQ201310033866
【公開日】2014年8月6日 申請日期:2013年1月29日 優(yōu)先權(quán)日:2013年1月29日
【發(fā)明者】徐啟建, 張 杰, 黨月芳 申請人:中國人民解放軍總參謀部第六十一研究所