计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2014年
8期
2145-2147,2154
,共4页
夏英%毕海洋%雷建军%裵海英
夏英%畢海洋%雷建軍%裵海英
하영%필해양%뢰건군%배해영
无线传感器网络%空间相关性%数据清洗%孤立点检测%数据可靠性
無線傳感器網絡%空間相關性%數據清洗%孤立點檢測%數據可靠性
무선전감기망락%공간상관성%수거청세%고립점검측%수거가고성
Wireless Sensor Network (WSN)%spatial correlation%data cleansing%outlier detection%data reliability
针对无线传感器网络(WSN)数据不精确和不可靠的问题,根据感知数据的空间相关性定义了弹性空间模型,并在此基础上提出一种自适应近邻空间清洗方法(ANSA).该方法根据感知数据波动动态调整近邻空间大小,并通过计算近邻节点测量数据的加权平均对本地数据清洗.实验结果表明,感知数据清洗后误差控制在0.5以内,与经典的加权移动平均(WMA)方法相比,所提方法的精确度更高,同时能量损耗减少约36％.
針對無線傳感器網絡(WSN)數據不精確和不可靠的問題,根據感知數據的空間相關性定義瞭彈性空間模型,併在此基礎上提齣一種自適應近鄰空間清洗方法(ANSA).該方法根據感知數據波動動態調整近鄰空間大小,併通過計算近鄰節點測量數據的加權平均對本地數據清洗.實驗結果錶明,感知數據清洗後誤差控製在0.5以內,與經典的加權移動平均(WMA)方法相比,所提方法的精確度更高,同時能量損耗減少約36％.
침대무선전감기망락(WSN)수거불정학화불가고적문제,근거감지수거적공간상관성정의료탄성공간모형,병재차기출상제출일충자괄응근린공간청세방법(ANSA).해방법근거감지수거파동동태조정근린공간대소,병통과계산근린절점측량수거적가권평균대본지수거청세.실험결과표명,감지수거청세후오차공제재0.5이내,여경전적가권이동평균(WMA)방법상비,소제방법적정학도경고,동시능량손모감소약36％.
