【摘要】：近年來,傳感器網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)量呈指數(shù)增長,數(shù)據(jù)融合技術(shù)是減少數(shù)據(jù)傳輸量和節(jié)約節(jié)點資源的主要手段�？紤]現(xiàn)有傳感器節(jié)點有限的計算能力和能量資源,本研究分別對時間序列數(shù)據(jù)和多媒體數(shù)據(jù)兩種不同數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計數(shù)據(jù)融合模型。具體工作內(nèi)容如下:1.針對現(xiàn)有傳感器數(shù)據(jù)融合未考慮時空冗余導(dǎo)致通信成本較高的問題,研究一種基于聚類和預(yù)測算法的數(shù)據(jù)融合模型,保證無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)精度并節(jié)約節(jié)點能源。在訓(xùn)練階段,利用歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練一個在線循環(huán)極限學(xué)習(xí)機(jī),并對節(jié)點進(jìn)行聚類,基于實際地理距離得到節(jié)點強(qiáng)連接。在數(shù)據(jù)融合過程中,終端用戶和傳感器節(jié)點使用相同的預(yù)測機(jī)制預(yù)測未來的傳感數(shù)據(jù),保證數(shù)據(jù)序列同步更新。最后,通過基于節(jié)點強(qiáng)連接的協(xié)作傳輸模式,減少預(yù)測失敗時的冗余傳輸。仿真結(jié)果表明:給出的數(shù)據(jù)融合模型在有效預(yù)測傳感器數(shù)據(jù)的同時,降低了通信成本。2.針對多媒體數(shù)據(jù)聚類算法未考慮到傳輸過程中數(shù)據(jù)受損導(dǎo)致的聚類精度低與數(shù)據(jù)不完整問題,研究一種優(yōu)化變分自編碼網(wǎng)絡(luò),用于學(xué)習(xí)缺失數(shù)據(jù)的特征,并利用高階張量模糊C均值算法提高不完整數(shù)據(jù)的聚類性能。初始化過程中,優(yōu)化基于變分自編碼器的特征提取模型,學(xué)習(xí)并提取不完整數(shù)據(jù)的低維特征。為了捕獲低維數(shù)據(jù)特征空間中的非線性相關(guān)性,采用張量距離作為距離度量,對低維特征進(jìn)行基于高階張量的模糊C均值算法聚類。最后,解碼器輸出最終聚類結(jié)果和利用低維特征重建的圖像數(shù)據(jù)。仿真結(jié)果表明:給出的模型不僅能有效提取不完整數(shù)據(jù)的特征,而且能提高聚類性能和完成數(shù)據(jù)重建。
【圖文】：

送至終端用戶。由于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)能有效、實時地監(jiān)控物理世界，交通、健康醫(yī)療，災(zāi)難預(yù)警、環(huán)境維護(hù)等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用[6]。絡(luò)體系與結(jié)構(gòu) 2.1 所示，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)主要由傳感器節(jié)點、監(jiān)測區(qū)域、匯聚節(jié)點站組成。另外，還需要互聯(lián)網(wǎng)或衛(wèi)星移動通信系統(tǒng)來實現(xiàn)與終端用戶傳感器節(jié)點可以通過隨機(jī)播撒或人為部署方式，布置到需要監(jiān)測的區(qū)方式形成網(wǎng)絡(luò)，達(dá)到協(xié)同工作收集目標(biāo)信息的功能[1]。原始信息數(shù)據(jù)，由傳感器節(jié)點通過單跳或者多跳的數(shù)據(jù)傳輸方式傳輸至匯聚節(jié)點。具備足夠的能源，它與外層網(wǎng)絡(luò)連接并將數(shù)據(jù)發(fā)送至用戶接收方，用網(wǎng)絡(luò)對匯聚節(jié)點發(fā)布指令。匯聚節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中扮演著特殊的角色發(fā)出監(jiān)測指令，同時執(zhí)行與終端用戶之間的信息交換。

圖 2.2 層次型網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渥赃m應(yīng)集簇分層協(xié)議適應(yīng)集簇分層協(xié)議(Low Energy Adaptive Clustering Hierarch中較為常見的算法[65]。該算法周期性對網(wǎng)絡(luò)分簇，使每個傳絡(luò)的能量負(fù)載，旨在削減節(jié)點能耗、延長網(wǎng)絡(luò)生命周期。段(Setup phase)和穩(wěn)定階段(Ready phase)。在分簇階段，，傳感,1 之間的隨機(jī)數(shù)，并與閾值 T n 比較大小，T n 按照公式 11 mod0pif n GT np rpotherwise 預(yù)設(shè)置的簇頭比例當(dāng)前輪數(shù)
【學(xué)位授予單位】：重慶郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP212.9;TN929.5

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10 徐生偉 李W毩

本文編號：2656511