文章提出了一种适用于无线传感器网络(WSN)汇聚节点的信息融合方法.该方法在无线传感器网络网内分布式信息处理的前提下,以高性能汇聚节点为硬件平台,使用反向传播(BP)神经网络对其接收数据做集中式融合处理.文章首先介绍了WSN水情监测系统原理并为其构建了集中式数据融合框架;然后使用一种适用于连续运动矢量移动(MVM)计算的脉动阵列结构在现场可编程逻辑门阵列(FPGA)上对此融合方法进行实现;最后以8×5×2的BP神经网络在洪水预报系统中的应用为例,对系统的性能改善做了对比分析.结果表明,与传统的在监控中心处做信息处理方法相比,文章融合方法可将汇集节点数据发送量减少至25％,并大幅降低系统的决策延迟,显著提高了系统性能.
WSN信息融合 FPGA BP神经网络 水情预报