【摘要】：該文利用無線傳感網(wǎng)(WSNs)的數(shù)據(jù)空間相關(guān)性,提出一種基于數(shù)據(jù)梯度的聚類機制,聚類內(nèi)簇頭節(jié)點維護簇成員節(jié)點的數(shù)據(jù)時間域自回歸(AR)預(yù)測模型,在聚類內(nèi)范圍實施基于預(yù)測模型的采樣頻率自適應(yīng)算法。通過自適應(yīng)優(yōu)化調(diào)整采樣頻率,在保證數(shù)據(jù)采樣精度的前提下減少了冗余數(shù)據(jù)傳輸,提高無線傳感網(wǎng)的能效水平。該文提出的時間域采樣頻率調(diào)整算法綜合考慮了感知數(shù)據(jù)的時空聯(lián)合相關(guān)性特點,仿真結(jié)果驗證了該文算法的性能優(yōu)勢。
[Abstract]:In this paper, a clustering mechanism based on data gradients is proposed based on the spatial correlation of (WSNs) data in wireless sensor networks, in which cluster head nodes maintain the data time domain autoregressive (AR) prediction model of cluster members. The adaptive algorithm of sampling frequency based on prediction model is implemented in the range of clustering. By adaptively adjusting the sampling frequency, the redundant data transmission is reduced and the energy efficiency level of wireless sensor network is improved under the premise of ensuring the precision of data sampling. The proposed time-domain sampling frequency adjustment algorithm takes into account the spatio-temporal correlation of perceptual data. The simulation results verify the performance of the proposed algorithm.
【作者單位】： 浙江水利水電學(xué)院電氣工程學(xué)院;杭州電子科技大學(xué)電子信息學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61102067) 浙江省自然科學(xué)基金(Y15F030066)資助課題
【分類號】：TP212.9;TN929.5

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本文編號：2226392