摘要：針對無線傳感器網絡的節點能量有限，且在進行信息傳輸時存在數據沖突、傳輸延時等問題，提出并設計了基于最大生存周期的無線傳感器網絡數據融合算法。該算法將整個網絡中的節點分成多個簇，并根據節點的傳輸范圍，將每個簇中的節點均勻分布，每個節點根據自己的本地信息和剩余能量選擇通信方式向簇頭節點傳輸數據，從而形成傳輸數據的最短路徑;并根據集中式TDMA(時分多址)調度模型，運用基于微粒群的Pareto優化方法，使得網絡在完成規定的信息傳輸時每個節點耗費的平均時隙和平均能耗最優。仿真結果表明，上述算法不但可以最大化網絡的生存時間，還可以有效的降低數據融合時間，減少網絡延時。

無線傳感器網絡(Wireless Sensor Network，WSN)是由分布在檢測區域內大量的靜止或移動的傳感器組成，它們是通過自組織和多跳的方式形成的無線網絡，可以協作地感知、采集和處理檢測區內的各種信息，并把信息傳送給用戶終端，是一種新興的信息獲取和處理技術。WSN可應用于惡劣環境和無人環境下信息的采集和傳送，同時，它還具有布設靈活、成本低、范圍大等特點，日益受到人們的關注，是當前國際備受關注的研究熱點之一。

在無線傳感器網絡中，若各個節點在采集信息時，采用單獨傳送信息到匯聚節點的方法，則會造成網絡過多能量的消耗和傳輸信息的頻繁沖突碰撞。因此，使用數據融合的方法來減少網絡中信息傳輸的總量，從而達到節能和提高信息傳輸效率的目的。它不但可以采用一定的算法將傳感器節點采集到的大量原始數據進行網內處理，去除其中的冗余信息，而且還可以在融合前減少匯聚節點等待非匯聚節點信息

傳輸的時間，減少網絡中數據融合的延時時間。

1 無線傳感器網絡的數據融合算法

1.1 數據融合概念的描述

在無線傳感器網絡中，數據融合是在一定的準則下對按時間順序獲得的若干傳感器節點的檢測信息進行自動分析、融合，以完成所需要的估計任務和決策進行的信息處理過程。

1.2 節點剩余能量的計算

假定節點的初始能量為Er，并且在T1時刻之前，網絡分別進行了n1次、n2次的信息發送和接收，則節點i存T1時刻的剩余能量可用公式(1)表示