無線傳感器網絡中數據清洗技術的研究與實現.pdf

1、隨著無線通訊技術、微電子技術及嵌入式計算技術的快速發(fā)展，無線傳感器網絡的應用范圍越來越廣泛。但是，由于無線傳感器網絡自身的固有特點使得傳感器節(jié)點感知的數據往往存在大量的噪聲和數據缺失，使得查詢和數據挖掘結果不準確，嚴重影響了傳感器網絡的應用。針對這些問題，本文從兩個方面來進行數據清洗的研究：數據去噪和缺失數據估計。 在傳感器網絡研究領域中，去除感知數據含有的噪聲是個重要的研究課題?，F存的去噪算法沒有考慮節(jié)點密度不均勻及信息擁塞的

2、情況，從而過多的消耗了能量。本文考慮了這兩個因素，并使用了時間維加權的方法，提出了一個基于節(jié)點密度的網內自適應去噪算法—DHA(Density—based Hybrid Approach)。DHA能夠根據節(jié)點密度來進行算法決策，并且在時間維進行加權，能夠對數據變化作出快速反應并且提高數據精度。實驗結果表明，DHA方法能夠在保證良好的去噪效果、快速響應時間的前提下，比目前最好的去噪算法WMA(Weighted Moving Average

3、—based)更節(jié)省能量。 由于無線通信和感知器件的質量問題，無線傳感器網絡中經常存在感知數據缺失現象。針對此問題，本文給出了兩種缺失數據估計的方法：CNI(Changed Newton Interpolation)方法以及SRS(Similar Rate—Set)方法?；贑NI方法以及SRS方法，本文提出了一個分布式算法SC，該算法根據當前節(jié)點的子節(jié)點數來對SRS和CNI進行選擇，在同時采用SRS與CNI方法的節(jié)點上，算法S