《表1 相关系数矩阵：面向多变量的WSN层次化数据融合方法》

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《面向多变量的WSN层次化数据融合方法》

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OMNeT++作为仿真平台被用于评估WSN数据融合方法的性能。基于分层结构的WSN可通过路由控制协议搭建，并且实现周期性数据采集事件作为仿真应用。节点产生的感知数据来源于英特尔伯克利实验室的54个具有监测天气功能的传感器[13]。在每一个采集时隙sj=31s，传感器收集到4个变量信息，包括温度、湿度、光照和电压。以编号为5的节点的采集数据为例，得到变量相关矩阵，如表1所示。假如r Th=0.95，{温度，湿度}{温度，电压}为相关变量对，湿度和电压可被以温度为自变量的拟合方程表示。