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摘要
针对传统数据融合方法节点抗干扰性较差、融合结果准确度低等问题,提出了一种基于物联网的农作物生长监测数据融合。对监测数据做预处理,去除监测数据中的粗大误差,提高数据融合的精准度;采用卡尔曼滤波算法建立滤波过程的状态空间模型,以此有效地减少数据采集时系统及传感器测量过程中产生的噪音,使系统当前状态估计值可以无限接近真实值;将所得的监测数据发送至簇头节点,实现基于状态补偿策略的加权数据融合。仿真结果表明,所提方法大幅提高了数据抗干扰能力,有效降低网络数据传输量和能耗,并且在数据融合精准度和融合时间方面具有较明显的优势。
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