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感知数据空间关联性(数据库)

时间:2022-12-21 16:30:01 | 来源:信息时代

时间:2022-12-21 16:30:01 来源:信息时代

    感知数据空间关联性 : 一定空间范围内的节点的感知数据值之间存在定量的函数关系。一般无线传感器网络的应用需要在空间上高密度地布置传感器节点来达到满意的覆盖率。多个传感器节点会共同地感知某个事件的发生。由于网络拓扑中节点的分布密度很高,空间位置上接近的节点所感知的数据就会具备一定的关联性,这种关联性会随着中间间隔节点个数的增加、节点间距离的增加而降低。当然,也存在节点位置距离较远,但感知数据仍具备很强的空间关联性的情况,如处于相同地震带的不同国家和地区尽管空间位置较远,但对于地震信息的感知却可能具有极强的感知数据空间关联性。
在无线传感器网络中,要感知的数据往往具有很强的空间关联性,而传感器网络又需要最大限度地节省传输信息的能量。在某些传感器网络中,对采集数据的要求精度不高,或者在满足一定的容忍度的情况下是可以接受的,那么应用感知数据空间关联性就可以作为一种既简单又实用的方法来减小网络中能量的开销。应用感知数据空间关联性来减小传感器网络中的数据通信量是一个普遍可行的办法。利用感知数据空间关联性还可以作为检测某些传感器节点是否失效的一个依据。如某些区域感知的数据值具有极强的相似性,而区域内某些节点的值突然与其他节点的值差异很大,应用感知数据空间关联性,就知道这个节点出现了问题。
另外,利用感知数据空间相关性,可以很好地进行传感器数据的噪声清洗,以及缺失值填补。如图1所示,六个传感器节点a、b、c、d、e、f是用于感测温度的传感器节点,并且它们具有感知数据空间相关性,即它们会共同地感知某一事件的发生。它们测量的数据如图1所示。


(a)



(b)



(c)


图1 具有感知数据空间相关性的传感器节点


图1(a)中,除c节点之外其他节点感测的温度都在25℃左右(假设已知正常值的范围0~30℃),而c节点感测的温度为60℃,远远高于其他节点的感测数据,根据感知数据空间相关性的特点,可以判断c节点所感测的数据是一个噪声值,可以通过基于感知数据空间相关性的算法将这个噪声值进行修正。图1(b)中,这六个空间相关的传感器节点同时感测到了60℃左右的异常温度值,根据感知数据空间相关性的特点,可以判断这六个异常值的产生可能是由于异常事件的发生,而不是传感器的噪声数据。图1(c)中,d传感器节点的数据由于某种原因丢失掉了,可以通过使用感知数据空间相关性的算法,根据其他的5个传感器节点的数据,来估计节点d的感测数据,进而将丢失值填补。

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