Fusão de dados para WSN usando Método Probabilístico e Filtro de Partículas

Temos assistido a um enorme aumento na utilização e aplicação de um pequeno dispositivo chamado sensor em vários campos. Uma única rede pode ser constituída por muitos sensores minúsculos que detectam diferentes ou o mesmo tipo de dados. Todos os dados detectados podem variar devido à imprecisão, inconsistência, incorrecção e imperfeição dos dados, pelo que deve ser desenvolvido um método para obter o resultado mais exacto e correcto. A fusão de dados é a abordagem através da qual podemos obter os resultados quase correctos. Neste trabalho, simulei três métodos e dois algoritmos para obter os melhores dados posteriores. Todos os métodos foram simulados e o resultado mostra como se pode reduzir o erro a partir de dados detectados de sensores e prever dados futuros com base em dados anteriores, considerando os tipos de erro possíveis num ambiente.