發(fā)布時間：2023-02-07 21:27

　　傳感器網絡可以看成是一個資源受限的無線分布式數據庫系統(tǒng),如何設計低功耗高可靠的數據處理方法,從分布式的感知數據中獲取用戶感興趣的信息是一個挑戰(zhàn)性工作.現有的事件(區(qū)域)檢測方法大都基于原始的感知數據,處理大規(guī)模的原始感知數據的通信和時間開銷很大,然而這些原始數據由于本身的不精確性和不確定性,難以保證得到精確的處理結果.大多數情況,用戶并不關心這些原始感知數據或者網內過濾?融合時的數據形態(tài),而是想得到類似自然語言的"有多嚴重?"、"可信嗎?"等語義事件信息.此外,現有的事件區(qū)域檢測方法主要是利用鄰居協(xié)作來提高檢測的準確性,而鄰居協(xié)作需要大規(guī)模的網內數據交換,非常耗時耗能.鑒于上述問題,提出一種新的基于模糊方法的語義事件區(qū)域查詢處理方法,語義事件信息代替原始的感知數據用于網內過濾和融合,并設計了基于模糊方法的分布式語義事件信息表示、過濾和融合算法.基于真實數據集的仿真實驗表明了該方法在兼顧節(jié)能和可靠性方面有良好的表現.

【文章頁數】：12 頁

【文章目錄】：
1 模型與問題定義
    1.1 網絡模型
    1.2 問題定義
2 語義事件信息表示
    2.1 感知數據清洗
    2.2 事件可信度測量
    2.3 語義事件信息表示
3 語義事件區(qū)域信息查詢處理
    3.1 格內語義事件區(qū)域信息處理
    3.2 網內語義事件區(qū)域信息融合
4 實驗結果與分析
    4.1 實驗設置
        1)數據傳輸量
        2)準確性
    4.2 數據傳輸量
    4.3 準確度
5 總結



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