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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种事件驱动的传感网动态排序激活和信息融合方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117377140B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311343768.4，技术领域涉及：H04W84/18；该发明授权一种事件驱动的传感网动态排序激活和信息融合方法是由戴可人;付居腾;于航设计研发完成，并于2023-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种事件驱动的传感网动态排序激活和信息融合方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种事件驱动的传感网动态排序激活和信息融合方法，首先，将太阳能发电机和电池集成到传感节点，并基于真实辐照数据集进行发电模拟，利用泊松模型模拟目标或事件的随机发生以驱动周围节点睡眠或唤醒状态的切换。其次，根据节点重要参数计算得到每个节点的状态排序值，对激活方法中事件驱动区域和激活比例的联合参数进行设计，结合由链路质量驱动的权重，通过改进的分布式卡尔曼信息融合，进一步最大效率地利用了所有激活节点的传感信息。最后，通过仿真验证所设计方法的有效性。本发明实现了网络运行性能的优化，同时也最大效率地利用了所有激活节点的传感信息，在最小方差的意义上额外提高了传感精度。

本发明授权一种事件驱动的传感网动态排序激活和信息融合方法在权利要求书中公布了：1.一种事件驱动的传感网动态排序激活和信息融合方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，采用英特尔伯克利实验室数据集，部署无线传感器节点拓扑网络，组成通信网络，转入步骤2； 步骤2，将太阳能发电机与电池集成到拓扑网络中的传感器节点中，并基于真实辐照数据集进行发电模拟，利用泊松模型模拟目标或事件的随机发生，以驱动目标或事件周围传感器节点睡眠或唤醒状态的切换，转入步骤3； 步骤3，根据拓扑网络中每个传感器节点的能量消耗进行建模，构建拓扑网络能量模型以及链路质量模型，拓扑网络能量模型包括通信能耗模型和感知能耗模型，转入步骤4； 步骤4，根据拓扑网络能量模型中传感器节点重要参数以及链路质量模型中传感器节点重要参数计算得到其状态排序值，设计排序激活方法中事件驱动区域和激活比例的联合参数，结合状态排序值激活传感器节点，转入步骤5； 步骤5，对已唤醒的传感器节点之间采用改进的分布式卡尔曼融合方法进行信息融合，引入由链路质量驱动的权重，每个传感器节点根据自身估计数据、邻居估计数据以及权重矩阵对自身估计数据进行更新，获得精确的目标状态估计。

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