Fusión de datos para WSN mediante un método probabilístico y un filtro de partículas

Hemos asistido a un enorme aumento del uso y la aplicación de un diminuto dispositivo llamado sensor en diversos campos. Una sola red puede estar formada por muchos sensores diminutos que detectan diferentes o los mismos tipos de datos. Todos los datos detectados pueden variar debido a la inexactitud, inconsistencia, incorrección e imperfección de los datos, por lo que debe desarrollarse un método para obtener el resultado más preciso y correcto. La fusión de datos es el método que permite obtener resultados casi correctos. En este trabajo, he simulado tres métodos y dos algoritmos para obtener los mejores datos posteriores. Se han simulado todos los métodos y el resultado muestra cómo se puede reducir el error de los datos detectados de los sensores y predecir los datos futuros basándose en los datos anteriores teniendo en cuenta los tipos de error posibles en un entorno.