針對基于矩陣補全技術(shù)、基于事件序列檢測以及基于最近鄰的三種追蹤方法對于誤刪的關(guān)鍵無線傳感數(shù)據(jù),存在不能及時進(jìn)行追蹤,性能不足的問題,提出一種無線傳感器網(wǎng)絡(luò)誤刪數(shù)據(jù)自匹配追蹤方法。通過采集感知對象的信息,獲取采樣矩陣及傳感器網(wǎng)絡(luò)信號,實現(xiàn)對基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集的提取;分解K-稀疏的信號,進(jìn)行數(shù)據(jù)信號稀疏變換;經(jīng)過稀疏變換的數(shù)據(jù)信號,使用追蹤算法對誤刪信號進(jìn)行高概率的追蹤,構(gòu)建數(shù)據(jù)信號匹配矩陣;根據(jù)得到的結(jié)果實現(xiàn)誤刪數(shù)據(jù)追蹤。結(jié)果表明:與基于矩陣補全技術(shù)、基于事件序列檢測法以及基于最近鄰的三種追蹤方法相比,利用匹配追蹤方法進(jìn)行無線傳感器網(wǎng)絡(luò)誤刪數(shù)據(jù)追蹤后,與原始信號匹配度達(dá)到98.7%,完整性更高、誤差更小,解決了三種傳統(tǒng)追蹤方法性能不足的問題,能有效減少關(guān)鍵數(shù)據(jù)丟失,保障監(jiān)測結(jié)果的準(zhǔn)確性。 

【文章來源】：計算機仿真. 2020,37(05)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

原始完整PH信號變化幅度圖像

圖4 分析工具

誤刪后的PH信號變化幅度圖像

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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本文編號：3300229