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[期刊论文]

无线传感器网络中基于马尔科夫链的数据预测算法

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author:

吏济新 (吏济新.) [1] | 张雅云 (张雅云.) [2] | 黄福川 (黄福川.) [3] | Unfold

Indexed by:

PKU CSCD

Abstract:

无线传感器节点持续感知的数据具有高度的时间关联性,所产生的冗余数据会给传感器节点带来不必要的数据传输和能量消耗.数据预测算法通过预测节点的感知数据序列可以有效避免上述问题.提出一种基于马尔科夫链的数据预测算法(MC-DP),该算法首先对传感器节点感知的数据进行弱化处理来提高数据序列的光滑性,然后采用离散灰色预测模型对节点需要向sink传输的数据序列进行预测,当节点预测的数据精度不够时,进一步使用基于马尔科夫链的数据修正过程来对其进行改进.实验结果表明,MC-DP算法预测准确率更高,预测序列的数据误差率更低,使用该预测算法使得传感器节点可以节约更多能量.

Keyword:

数据预测 无线传感器网络 离散灰色模型 马尔科夫链

Community:

  • [ 1 ] 福州大学数学与计算机科学学院
  • [ 2 ] 福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室

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Source :

小型微型计算机系统

ISSN: 1000-1220

CN: 21-1106/TP

Year: 2016

Issue: 11

Volume: 37

Page: 2498-2503

Cited Count:

WoS CC Cited Count:

30 Days PV: 0

Affiliated Colleges:

Online/Total:93/10272011
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