无线传感器网络中缺失数据的估计
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第３ ７卷 第 １ 期
Ｖｌ ＿７ ０ ３ ｌ・计算机工程
２１ ０ １月 １年
Ｊ ｎ ｒ ２ ａ ｕａ ｙ ０１ １
ＮＯ． １
Ｃｏ ｕ ｅ ｇｉ ｅ ｉ ｇ ｍｐ ｔ ｒＥｎ ｎｅ ｒｎ
网络 与通信 ・
文章编号：１ ｏ ４８ｏ１ｌ ｏｏ＿３ 文 ｏ —３２（ １０ ９＿０ ０ ２ ）—０ 献标识 Ａ 码：
提 出了一个到 目前为止最好 的 Ｆ Ｒ 算法 ，该算法在前面几 Ａ Ｍ 篇论文 的基础上增加了一个时间维的权值 。本文与 Ｆ Ｒ Ａ Ｍ在 缺 失数 据 估计 误 差 以及 丢包 率 方面 进 行 了 比较 ，均 优于
Ｆ ＲＭ 。 Ａ
３ 相似变化率节点集方法
定义（ 变化率）节点 ｉ ｎ时刻的数据变化率 表示数据 在 在 某 时 刻 的 后 向 差 分 与 上 一 时 刻 后 向差 分 的 比 值 ：
［ ｙｗ ｒｓ ｒｌｓ ｅ ｓｒ ｅｗｏｋ （ Ｎ）ｍｉ ｉｇｖ ｌｅ ｅｔ ｔ ｎａｐｏ ｃ Ｋｅ ｏｄ ＩＷｉ ｅｓ ｎｏ ｔ ｒｓ ｅ Ｓ Ｎ ＷＳ ； ｓ ｎ ａｕ ；ｓ ｍａｉ ｐ ｒａｈ ｓ ｉ ｏ
ＤＯｈ １ ． ６ ／ｉ ｎ１０ —４ ８２ １．１０ １ ０３ ９ｊｓ ．０ ０３２ ．０ １ ．３ ９ ．ｓ ０
中 田分类号： Ｐ９ Ｔ３３
无 线传 感 器 网络 中缺 失数据 的估 计
付意娟 ａ，任美睿 ａＩ李金宝 ，鄣龙江 ａ ， ｂ ， ｂ ＊ ， ｂ
（ 黑龙江大学 ａ 计 算机科学与技术学院 ； ． ． ｂ 黑龙江省数据库与并行计算重 点实验室 ，哈尔滨 １ ０ ８ ） ５ ００ 摘 要 ：针对无线传感器网络 中经常存在 的感知数据缺失的问题 ，提 出一个分布式算法 Ｓ Ｃ，其中包括 ２ 缺失数据估计 的方法 ，即 Ｓ Ｓ 种 Ｒ 和Ｃ Ｉ Ｎ 。算法 Ｓ Ｃ根据 当前节点的予 节点数对 Ｓ Ｓ和 Ｃ Ｉ Ｒ Ｎ 进行动态选择 。理论分析表 明，Ｓ Ｃ不增加额外的通信能量 消耗 。模拟实验结果
表明 ，Ｓ Ｃ对缺失数据的估计具有较好 的准确性 ，对于不同的拓扑结构有较好的适应性。 关健词 ：传感器 网络 ；缺失数据 ；估 计方法
Ｍ ｉｓｎ ｌ ｅＥｓｉ ａ ｉ ｎ ｉ ｉｅｅ ｓＳ ｎ ｏ ｔ ｒ ｓ ｓ ｉ ｇＶａ ｕ ｔｍ ｔ０ Ｗ ｒ ｌｓ ｅ ｓ ｒＮｅ ｗｏ ｋ ｎ
ｌ 概述
随着通信技术、传感器技术 、嵌入式技术和分 布式数据 库技术 的发展 ，传感器 网络在 国防、商业等领域具有广阔的 应 用前景。大规模传感器 网络其本质 是一个分布式数据库 ， 数据管理和数据查询是传感器 网络的核 心技术之一…。 目前
传感器 网络数据管理和查询技 术 都假设感 知数据 中数据
Ｆ ｕ－ ａ ， ＮＭ ｅ ｒ ｉ ， Ｉ ｉ・ａ ａ， Ｕｔ Ｌ ｎ －ａ ｇ＇ Ｕ Ｈ ｉ ｕ ｎ ＲＥ ｉ Ｉ。 Ｌ ｎｂ ｏ Ｇ ｏ ｇｊ ｎ ￣ ｊ － ｌ Ｊ ｉ ｂ
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ｖ， ‘ ＝ｖ ， ｌ／ ｆ ｆ
． ，
缺失的问题 已经解决 。而 由于环境影响以及感知器件 自身的
稳 定性 ，传感器 网络中经常存在感知数据缺失 的现象 。针对
。
无线传感器 网络中经常存在的感知数据缺失 的问题 ，本文提 出了一个分布式缺失数据估计算法 Ｓ 其 中包括本文提 出的 Ｃ， ２ 种缺失数据估 计的方法 ：相 似变化率节 点集 方法（ｉ ｌ Ｓｍｉ ｒ ａ
Ｒ ｔ—ｅ，Ｓ Ｓ 和基于 牛顿插值 法的一种 变形 方法（ ｈｎ ｅ ａｅＳ ｔ Ｒ ） Ｃ ａ ｇｄ Ｎｅ ｔｎＩｔ ｐ ｌｔ ｎ Ｃ Ｉ。算法 Ｓ ｗ ｏ ｎ ｒｏａ ｏ ， Ｎ ） ｅ ｉ Ｃ根据 自身子节点的数 目
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文章编号：１ ｏ ４８ｏ１ｌ ｏｏ＿３ 文 ｏ —３２（ １０ ９＿０ ０ ２ ）—０ 献标识 Ａ 码：
提 出了一个到 目前为止最好 的 Ｆ Ｒ 算法 ，该算法在前面几 Ａ Ｍ 篇论文 的基础上增加了一个时间维的权值 。本文与 Ｆ Ｒ Ａ Ｍ在 缺 失数 据 估计 误 差 以及 丢包 率 方面 进 行 了 比较 ，均 优于
Ｆ ＲＭ 。 Ａ
３ 相似变化率节点集方法
定义（ 变化率）节点 ｉ ｎ时刻的数据变化率 表示数据 在 在 某 时 刻 的 后 向 差 分 与 上 一 时 刻 后 向差 分 的 比 值 ：
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中 田分类号： Ｐ９ Ｔ３３
无 线传 感 器 网络 中缺 失数据 的估 计
付意娟 ａ，任美睿 ａＩ李金宝 ，鄣龙江 ａ ， ｂ ， ｂ ＊ ， ｂ
（ 黑龙江大学 ａ 计 算机科学与技术学院 ； ． ． ｂ 黑龙江省数据库与并行计算重 点实验室 ，哈尔滨 １ ０ ８ ） ５ ００ 摘 要 ：针对无线传感器网络 中经常存在 的感知数据缺失的问题 ，提 出一个分布式算法 Ｓ Ｃ，其中包括 ２ 缺失数据估计 的方法 ，即 Ｓ Ｓ 种 Ｒ 和Ｃ Ｉ Ｎ 。算法 Ｓ Ｃ根据 当前节点的予 节点数对 Ｓ Ｓ和 Ｃ Ｉ Ｒ Ｎ 进行动态选择 。理论分析表 明，Ｓ Ｃ不增加额外的通信能量 消耗 。模拟实验结果
表明 ，Ｓ Ｃ对缺失数据的估计具有较好 的准确性 ，对于不同的拓扑结构有较好的适应性。 关健词 ：传感器 网络 ；缺失数据 ；估 计方法
Ｍ ｉｓｎ ｌ ｅＥｓｉ ａ ｉ ｎ ｉ ｉｅｅ ｓＳ ｎ ｏ ｔ ｒ ｓ ｓ ｉ ｇＶａ ｕ ｔｍ ｔ０ Ｗ ｒ ｌｓ ｅ ｓ ｒＮｅ ｗｏ ｋ ｎ
ｌ 概述
随着通信技术、传感器技术 、嵌入式技术和分 布式数据 库技术 的发展 ，传感器 网络在 国防、商业等领域具有广阔的 应 用前景。大规模传感器 网络其本质 是一个分布式数据库 ， 数据管理和数据查询是传感器 网络的核 心技术之一…。 目前
传感器 网络数据管理和查询技 术 都假设感 知数据 中数据
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缺失的问题 已经解决 。而 由于环境影响以及感知器件 自身的
稳 定性 ，传感器 网络中经常存在感知数据缺失 的现象 。针对
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无线传感器 网络中经常存在的感知数据缺失 的问题 ，本文提 出了一个分布式缺失数据估计算法 Ｓ 其 中包括本文提 出的 Ｃ， ２ 种缺失数据估 计的方法 ：相 似变化率节 点集 方法（ｉ ｌ Ｓｍｉ ｒ ａ
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