多節(jié)點(diǎn)協(xié)作的傳感器網(wǎng)絡(luò)缺失值重構(gòu)方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種多節(jié)點(diǎn)協(xié)作的傳感器網(wǎng)絡(luò)缺失值重構(gòu)方法，包括：根據(jù)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)O和鄰居節(jié)點(diǎn)A的空間相關(guān)性，得到鄰居節(jié)點(diǎn)A關(guān)于目標(biāo)節(jié)點(diǎn)O缺失值的意見：目標(biāo)節(jié)點(diǎn)O缺失值的論斷為x″(On+1)，意見為{b，u，a}；類似的，分別計(jì)算目標(biāo)節(jié)點(diǎn)O的其它鄰居節(jié)點(diǎn)關(guān)于缺失值的論斷及對(duì)應(yīng)意見；綜合目標(biāo)節(jié)點(diǎn)O的多個(gè)鄰居節(jié)點(diǎn)的論斷和對(duì)應(yīng)意見，得到最終意見及對(duì)應(yīng)的論斷集合；期望ei為論斷xi出現(xiàn)的概率，對(duì)期望ei進(jìn)行基于權(quán)重的合并，還原目標(biāo)節(jié)點(diǎn)O的缺失值x″(On++1)。本發(fā)明充分利用傳感器節(jié)點(diǎn)感知數(shù)據(jù)存在時(shí)間相關(guān)性和空間相關(guān)性特點(diǎn)，客觀量化每個(gè)鄰居節(jié)點(diǎn)關(guān)于目標(biāo)節(jié)點(diǎn)缺失值的意見，并且準(zhǔn)確的融合多個(gè)鄰居節(jié)點(diǎn)的意見，使還原的缺失值誤差減少，不需要用戶過多參與，魯棒性更強(qiáng)，還原準(zhǔn)確率更高。
【專利說明】
多節(jié)點(diǎn)協(xié)作的傳感器網(wǎng)絡(luò)缺失值重構(gòu)方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明設(shè)及無線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域，特別設(shè)及一種多節(jié)點(diǎn)協(xié)作的傳感器網(wǎng)絡(luò)缺 失值重構(gòu)方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)就是由部署在監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)大量的廉價(jià)微型傳感器節(jié)點(diǎn)組成，通過 無線通信方式形成的一個(gè)多跳的自組織的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，其目的是協(xié)作地感知、采集和處理網(wǎng) 絡(luò)覆蓋區(qū)域中被感知對(duì)象的信息，并發(fā)送給觀察者。傳感器節(jié)點(diǎn)通信范圍內(nèi)的節(jié)點(diǎn)為1跳鄰 居節(jié)點(diǎn)，鄰居節(jié)點(diǎn)默認(rèn)為1跳鄰居節(jié)點(diǎn)，衡量鄰居節(jié)點(diǎn)最為常見的方法是根據(jù)節(jié)點(diǎn)之間的物 理距離是否在通信范圍內(nèi)。由于噪音、碰撞、不可靠的連接，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)經(jīng)常會(huì)丟失部 分傳感器節(jié)點(diǎn)所感知的數(shù)據(jù)。
[0003] 為了解決運(yùn)一問題，人們往往利用節(jié)點(diǎn)所感知數(shù)據(jù)具有時(shí)間相關(guān)性和空間相關(guān)性 的特點(diǎn)來還原缺失值。所謂時(shí)間相關(guān)性是指?jìng)鞲衅鞴?jié)點(diǎn)所感知的數(shù)據(jù)前后具有一定的聯(lián) 系，利用時(shí)間相關(guān)性，可W根據(jù)過去一段時(shí)間的數(shù)據(jù)來估計(jì)將來的（當(dāng)然也可W是缺失的） 數(shù)據(jù);所謂空間相關(guān)性是指?jìng)鞲衅鞴?jié)點(diǎn)與相鄰節(jié)點(diǎn)所感知的數(shù)據(jù)往往也存在一定聯(lián)系，例 如兩個(gè)部署于戶外的相鄰傳感器節(jié)點(diǎn)感知溫度，當(dāng)某個(gè)節(jié)點(diǎn)感知溫度下降，另一個(gè)節(jié)點(diǎn)也 會(huì)感知溫度下降。然而，運(yùn)就引出一個(gè)新的問題，如何將時(shí)間相關(guān)性和空間相關(guān)性合理融 合，來準(zhǔn)確還原無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的缺失數(shù)據(jù)。
[0004] 潘立強(qiáng)等人將時(shí)間相關(guān)性和空間相關(guān)性結(jié)合起來，采用線性插值模型，對(duì)數(shù)據(jù)缺 失值進(jìn)行還原，但并沒有更好地解決多個(gè)缺失值的融合問題。運(yùn)主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面：首 先，作者試圖用簡(jiǎn)單的模型直接刻畫時(shí)間相關(guān)性和空間相關(guān)性，運(yùn)就導(dǎo)致其方法存在明顯 的缺陷，例如：自回歸模型不區(qū)別鄰居節(jié)點(diǎn)與當(dāng)前節(jié)點(diǎn)之間的相關(guān)性，增加此方面的考慮會(huì) 極大增加計(jì)算量，不解決此問題又會(huì)導(dǎo)致缺失值還原誤差增加;其次，作者試圖用加權(quán)求平 均的方法，將兩種不同方法生成的缺失值進(jìn)行融合，運(yùn)種方法嚴(yán)重依賴權(quán)重的設(shè)置，而權(quán)重 的設(shè)置又依賴用戶對(duì)缺失值的主觀預(yù)期，很容易引入誤差值，使得所還原的缺失值誤差增 加?？偟膩碚f，現(xiàn)有工作在綜合考察多個(gè)缺失值的方法時(shí)，沒有合理的數(shù)據(jù)支持，容易導(dǎo)致 還原的缺失值與真實(shí)值存在較大的誤差。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中的不足，本發(fā)明提供一種多節(jié)點(diǎn)協(xié)作的傳感器網(wǎng)絡(luò)缺失值重構(gòu)方 法，首先立足于目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的各個(gè)鄰居節(jié)點(diǎn)，根據(jù)時(shí)間相關(guān)性和空間相關(guān)性還原缺失值，而后 利用意見增量融合規(guī)則融合各個(gè)鄰居節(jié)點(diǎn)所還原的缺失值，從而還原得到缺失值;采用多 個(gè)鄰居節(jié)點(diǎn)協(xié)作的方法還原缺失值，減少還原過程的誤差，提高缺失值還原的準(zhǔn)確率。
[0006] 按照本發(fā)明所提供的設(shè)計(jì)方案，一種多節(jié)點(diǎn)協(xié)作的傳感器網(wǎng)絡(luò)缺失值重構(gòu)方法， 包含如下步驟：
[0007] 步驟1.根據(jù)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)0的歷史數(shù)據(jù)序列，采用插值公式，獲取缺失值的還原值χ/ (On+1)，并根據(jù)鄰居節(jié)點(diǎn)A的數(shù)據(jù)序列修正目標(biāo)節(jié)點(diǎn)ο的還原值χ/ (On+1)，得到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)ο的缺 失值X" (Οη+1)，依據(jù)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)0和鄰居節(jié)點(diǎn)A的歷史數(shù)據(jù)序列計(jì)算缺失值X" (Οη+1)的不確定性 U、信念b及相對(duì)原子度a,得到鄰居節(jié)點(diǎn)A關(guān)于目標(biāo)節(jié)點(diǎn)0缺失值的意見：目標(biāo)節(jié)點(diǎn)0缺失值的 論斷為X"(0n+1)，意見為{b，u，a};
[0008] 步驟2.根據(jù)空間相關(guān)性，綜合目標(biāo)節(jié)點(diǎn)0的多個(gè)鄰居節(jié)點(diǎn)的當(dāng)前數(shù)據(jù)還原缺失值， 若鄰居節(jié)點(diǎn)關(guān)于目標(biāo)節(jié)點(diǎn)0缺失值的論斷相同，則根據(jù)二元意見增量融合規(guī)則融合同論斷 的意見，得到最終意見ω = {{bi，b2, . . .，bk} ,11，{曰1，曰2, . . .，ak}}及對(duì)應(yīng)的論斷集合為{xi, X2, ...，Xk};否則，采用意見同元化將不同論斷的意見映射為相同論斷的意見，保證意見期 望不發(fā)生變化的情況下，將論斷集合進(jìn)行擴(kuò)充，使單論斷的意見集合變?yōu)槎嗾摂嗟囊庖娂?合，根據(jù)多元意見增量融合規(guī)則依次兩兩融合，直至意見集合中剩余一個(gè)意見，得到最終意 見ω ={{bi，b2, . . .，bk}，u, {日1，日2,...，化}}及對(duì)應(yīng)的論斷集合為{xi，X2,...，祉};
[0009] 步驟3.根據(jù)期望計(jì)算公式ei = bi+ai · U，期望ei為論斷XI出現(xiàn)的概率，對(duì)期望ei進(jìn) 行基于權(quán)重的合并，合并公式
其中，hi為期望ei加權(quán)求平均的權(quán)值項(xiàng)，VI為 論斷Xi的缺失值大小，目標(biāo)節(jié)點(diǎn)0的缺失值X" (On+I)還原為value。
[0010] 上述的，步驟1中目標(biāo)節(jié)點(diǎn)0缺失值的還原? 根據(jù)鄰 居節(jié)點(diǎn)A歷史數(shù)據(jù)序列χ(Αι)，χ(Α2)，. . .，χ(Αη)還原
.并 與真實(shí)的Χ(Αη+1)進(jìn)行比較，根據(jù)χ/(Αη+1)和Χ(Αη+1)的差異，來修正χ/(〇η+1)，得到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)0 的缺失值X" (〇η+1) =χ/ (〇η+1)+χ/ (Αη+1)-Χ(Αη+1);根據(jù)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)0和鄰居節(jié)點(diǎn)A的η-1和η-2輪 數(shù)據(jù)得到第η輪數(shù)據(jù)χ(0\)和Χ(Α\)，并分別與真實(shí)值Χ(Αη)和χ(〇η)求差得到C和d，不確定 性U即為
并根據(jù)公式求得信念b:b=l-u;計(jì)算鄰居節(jié)點(diǎn)A數(shù)據(jù)序列x(Ai)，x (A2)，. . .，X(An)和目標(biāo)節(jié)點(diǎn)0數(shù)據(jù)序列X(化），X(化），...，X(〇n)之間的差值，得到新的數(shù)據(jù)序 列 d(tl),d(t2), . . .，d(tn)，計(jì)算數(shù)據(jù)序列 d(tl),d(t2), . . .，d(tn)的方差
其中，E為數(shù)據(jù)序列的均值，相對(duì)原子度a的 計(jì)算公??
[0011] 上述的，所述步驟2中二元意見增量融合規(guī)則具體內(nèi)容為:設(shè)ωΑ和ωΒ分別是鄰居 節(jié)點(diǎn)A和Β給出的意見，ωΑΟΒ是一個(gè)假設(shè)主體[Α，Β]，該主體根據(jù)ωΑ和ωΒ得到意見巧WS，其 計(jì)算公式如下：情況1(ι/辛0或者
情況2(ι/ = 〇且uB = 〇):
《元 意見增量融合規(guī)則具體內(nèi)容為：多論斷X=Ul，X2, . . .，Xk}的意見ωΑ和c〇B，
ω物 是一個(gè)假設(shè)主體[Α，Β]，該主體根據(jù)ωΑ和ωΒ得到意見wfs，其計(jì)算公式如下：情況l(uA辛Ο 或者
其中，
[001^ 上述的，增量融合規(guī)則中基于論斷模糊化考慮，通過設(shè)置論斷精確度，將相似論斷 進(jìn)行合并，按照增量融合規(guī)則融合對(duì)應(yīng)的意見。
[0013] 本發(fā)明的有益效果：
[0014] 1、本發(fā)明根據(jù)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)和鄰居節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)序列，采用插值法構(gòu)造意見，生成論斷、 不確定性、信念及相對(duì)原子度;將目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的鄰居節(jié)點(diǎn)意見進(jìn)行融合，通過論斷模糊化和意 見同元化，利用論斷期望和加權(quán)求平均的參數(shù)，進(jìn)一步還原目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的缺失數(shù)據(jù)，充分利用 傳感器節(jié)點(diǎn)感知數(shù)據(jù)存在時(shí)間相關(guān)性和空間相關(guān)性的特點(diǎn)，客觀的量化每個(gè)鄰居節(jié)點(diǎn)關(guān)于 目標(biāo)節(jié)點(diǎn)缺失值的意見，并且準(zhǔn)確的融合多個(gè)鄰居節(jié)點(diǎn)的意見，使還原的缺失值誤差減少， 不需要用戶過多參與，魯棒性更強(qiáng)，還原準(zhǔn)確率更高。
[0015] 2、本發(fā)明融合多個(gè)鄰居節(jié)點(diǎn)根據(jù)時(shí)空相關(guān)性還原的缺失值，還原得到較為準(zhǔn)確的 缺失值，在借鑒傳感器網(wǎng)絡(luò)時(shí)間相關(guān)性和空間相關(guān)性的基礎(chǔ)上，首先描述不同來源的缺失 值，通過節(jié)點(diǎn)意見中的信念和不確定性等元素詳細(xì)刻畫缺失值;然后采用論斷模糊化和意 見同元化，將多個(gè)意見合理的融合為一個(gè)結(jié)論意見;最后根據(jù)結(jié)論意見，換算加權(quán)求平均的 相關(guān)參數(shù)，還原缺失值;與現(xiàn)有技術(shù)不同的是，本發(fā)明依托多節(jié)點(diǎn)協(xié)作，使意見融合和還原 缺失值有據(jù)可依。
【附圖說明】：
[0016] 圖1為本發(fā)明的流程示意圖。
【具體實(shí)施方式】：
[0017] 下面結(jié)合附圖和技術(shù)方案對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)的說明，并通過優(yōu)選的實(shí)施例詳 細(xì)說明本發(fā)明的實(shí)施方式，但本發(fā)明的實(shí)施方式并不限于此。
[0018] 實(shí)施例一，參見圖1所示，一種多節(jié)點(diǎn)協(xié)作的傳感器網(wǎng)絡(luò)缺失值重構(gòu)方法，包含如 下步驟：
[0019] 步驟1.根據(jù)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)0的歷史數(shù)據(jù)序列，采用插值公式，獲取缺失值的還原值χ/ (Οη+1)，并根據(jù)鄰居節(jié)點(diǎn)A的數(shù)據(jù)序列修正目標(biāo)節(jié)點(diǎn)0的還原值χ/ (Οη+1)，得到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)0的缺 失值X" (On+1)，依據(jù)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)ο和鄰居節(jié)點(diǎn)A的歷史數(shù)據(jù)序列計(jì)算缺失值X" (On+1)的不確定性 U、信念b及相對(duì)原子度a,得到鄰居節(jié)點(diǎn)A關(guān)于目標(biāo)節(jié)點(diǎn)0缺失值的意見：目標(biāo)節(jié)點(diǎn)0缺失值的 論斷為X"(0n+1)，意見為{b，u，a};
[0020] 步驟2.根據(jù)空間相關(guān)性，綜合目標(biāo)節(jié)點(diǎn)0的多個(gè)鄰居節(jié)點(diǎn)的當(dāng)前數(shù)據(jù)還原缺失值， 若鄰居節(jié)點(diǎn)關(guān)于目標(biāo)節(jié)點(diǎn)0缺失值的論斷相同，則根據(jù)二元意見增量融合規(guī)則融合同論斷 的意見，得到最終意見ω = {{bi，b2, . . .，bk} ,11，{曰1，曰2, . . .，ak}}及對(duì)應(yīng)的論斷集合為{xi, X2, ...，Xk};否則，采用意見同元化將不同論斷的意見映射為相同論斷的意見，保證意見期 望不發(fā)生變化的情況下，將論斷集合進(jìn)行擴(kuò)充，使單論斷的意見集合變?yōu)槎嗾摂嗟囊庖娂?合，根據(jù)多元意見增量融合規(guī)則依次兩兩融合，直至意見集合中剩余一個(gè)意見，得到最終意 見ω ={{bi，b2, . . .，bk}，u, {日1，日2,...，化}}及對(duì)應(yīng)的論斷集合為{xi，X2,...，祉};
[0021] 步驟3.根據(jù)期望計(jì)算公式ei = bi+ai · U，期望ei為論斷XI出現(xiàn)的概率，對(duì)期望ei進(jìn) 行基于權(quán)重的合并，合并公式
其中，hi為期望ei加權(quán)求平均的權(quán)值項(xiàng)，VI為 論斷Xi的缺失值大小，目標(biāo)節(jié)點(diǎn)0的缺失值X" (On+I)還原為value。
[0022] 實(shí)施例二，參見圖1所示，一種多節(jié)點(diǎn)協(xié)作的傳感器網(wǎng)絡(luò)缺失值重構(gòu)方法，包含如 下步驟：
[0023] 步驟1.根據(jù)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)0的歷史數(shù)據(jù)序列，采用插值公式，獲取缺失值的還原值χ/ (On+l)，目標(biāo)節(jié)點(diǎn)0缺失值的還原值
根據(jù)鄰居節(jié) 點(diǎn)A歷史數(shù)據(jù)序列X(Al)，X(A2)，. . .，X(An)還房
并 與真實(shí)的X(An+l)進(jìn)行比較，根據(jù)χ/(Αη+1)和X(An+l)的差異，來修正χ/(0η+1)，得到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)0 的缺失值X" (Οη+1) =χ/ (0η+1)+χ/ (Αη+1)-Χ(Αη+1);根據(jù)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)0和鄰居節(jié)點(diǎn)A的η-1和η-2輪 數(shù)據(jù)得到第η輪數(shù)據(jù)Χ(0\)和Χ(Α\)，并分別與真實(shí)值Χ(Αη)和Χ(0η)求差得到C和d，不確定 性U即為
并根據(jù)公式求得信念b:b = l-u;計(jì)算鄰居節(jié)點(diǎn)A數(shù)據(jù)序列x(Ai)，x (A2)，. . .，X(An)和目標(biāo)節(jié)點(diǎn)0數(shù)據(jù)序列X(化），X(化），...，X(0n)之間的差值，得到新的數(shù)據(jù)序 列 d(tl),d(t2), . . .，d(tn)，計(jì)算數(shù)據(jù)序列 d(tl),d(t2), . . .，d(tn)的方差
妻中，E為數(shù)據(jù)序列的均值，相對(duì)原子度a的 計(jì)算公式
其中，dis = X(An+l)-X" (On+1)，得到鄰 居節(jié)點(diǎn)A關(guān)于目標(biāo)節(jié)點(diǎn)0缺失值的意見：目標(biāo)節(jié)點(diǎn)0缺失值的論斷為X"(0n+1)，意見為{b，u， a};
[0024] 步驟2.根據(jù)空間相關(guān)性，綜合目標(biāo)節(jié)點(diǎn)ο的多個(gè)鄰居節(jié)點(diǎn)的當(dāng)前數(shù)據(jù)還原缺失值， 若鄰居節(jié)點(diǎn)關(guān)于目標(biāo)節(jié)點(diǎn)0缺失值的論斷相同，則根據(jù)二元意見增量融合規(guī)則融合同論斷 的意見，得到最終意見ω = {{bi，b2, . . .，bk}，u, {曰1，曰2, . . .，ak}}及對(duì)應(yīng)的論斷集合為{xi, X2, . . .，Xk};否則，采用意見同元化將不同論斷的意見映射為相同論斷的意見，保證意見期 望不發(fā)生變化的情況下，將論斷集合進(jìn)行擴(kuò)充，使單論斷的意見集合變?yōu)槎嗾摂嗟囊庖娂?合，根據(jù)多元意見增量融合規(guī)則依次兩兩融合，直至意見集合中剩余一個(gè)意見，得到最終意 見ω ={{bi，b2, . . .，bk}，u, {日1，日2,...，化}}及對(duì)應(yīng)的論斷集合為{xi，X2,...，祉};
[0025] 步驟3.根據(jù)期望計(jì)算公式ei = bi+ai · U，期望ei為論斷XI出現(xiàn)的概率，對(duì)期望ei進(jìn) 行基于權(quán)重的合并，合并公式
其中，hi為期望ei加權(quán)求平均的權(quán)值項(xiàng)，VI為 論斷Xi的缺失值大小，目標(biāo)節(jié)點(diǎn)0的缺失值X" (On+I)還原為value。根據(jù)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)0的歷史數(shù) 據(jù)序列，采用插值公式，獲取缺失值的還原值χ/(〇η+ι)，并根據(jù)鄰居節(jié)點(diǎn)A的數(shù)據(jù)序列修正目 標(biāo)節(jié)點(diǎn)0的還原值χ/ (On+l)，得到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)0的缺失值X" (On+l)，依據(jù)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)0和鄰居節(jié)點(diǎn)A 的歷史數(shù)據(jù)序列計(jì)算缺失值x"(〇n+i)的不確定性U、信念b及相對(duì)原子度a,得到鄰居節(jié)點(diǎn)A關(guān) 于目標(biāo)節(jié)點(diǎn)0缺失值的意見：目標(biāo)節(jié)點(diǎn)0缺失值的論斷為X"他+1)，意見為{b，u，a}。
[0026] 步驟2中二元意見增量融合規(guī)則具體內(nèi)容為:設(shè)ωΑ和ωΒ分別是鄰居節(jié)點(diǎn)A和B給出 的意見，ωΑΟΒ是一個(gè)假設(shè)主體[A，B]，該主體根據(jù)ωΑ和ωΒ得到意見其計(jì)算公式如下： 情況 或者 uB^^O)
情況 2(uA=〇 且 uB = 〇):
基于 論斷模糊化考慮，通過設(shè)置論斷精確度，將相似論斷進(jìn)行合并，按照二元意見增量融合規(guī)則 融合對(duì)應(yīng)的意見，例如：論斷1是缺失值應(yīng)該為21.123,論斷2是缺失值應(yīng)該為21.129,基于 論斷模糊化的考慮，可W設(shè)置精確度為小數(shù)點(diǎn)后兩位，從而將論斷A和論斷B視為同一個(gè)論 斷，進(jìn)而可W按照增量融合規(guī)則融合對(duì)應(yīng)的意見。用例子進(jìn)一步說明：設(shè)現(xiàn)有論斷為 (1.214，1.214，1.213，1.32}，與之對(duì)應(yīng)的意見集合為{￥1，巧2，巧3，巧4}，那么意見巧1和巧2可^直 接進(jìn)行增量融合，此時(shí)意見集合更新為扣'10>|'3，^3，^^.當(dāng)用戶將精確度設(shè)置為小數(shù)點(diǎn)后 5 兩位，可W將1.214和1.213等視為同一個(gè)論斷，可W進(jìn)一步將對(duì)應(yīng)意見融合，此時(shí)意見集合 更新為始受14?受w'3，m'4}。
[0027] 步驟2中的多元意見增量融合規(guī)則具體內(nèi)容為：多論斷X={xi，x2, . . .，xk}的意見 "A和"B，仍J = }{〇,〇，...，6主〇)^"J.{〇,〇，...，"4,，...，〇}} ,〇/={{〇'0…。b;、，〇}，"8,{〇,〇，"..<,…〇}j, ωΑΟΒ是一個(gè)假設(shè)主體[A，B]，該主體根據(jù)ωΑ和ωΒ得到意見鮮?，其計(jì)算公式如下：情況1 (uA辛ο或者uB辛0)

具體：設(shè)現(xiàn)有k個(gè)意見對(duì)應(yīng)k 個(gè)不同的論斷，存在一個(gè)新的論斷X包含原有的運(yùn)些論斷X= {xi，x2,...，xk}，那么某個(gè)論斷 Xi對(duì)應(yīng)的意見可W從{b，u，a}映射為{{0,0，...，b(Xi)，...，0}，u, {0,0，...，a(Xi)，...， 0} }。例如:根據(jù)鄰居節(jié)點(diǎn)A的數(shù)據(jù)推測(cè)缺失值應(yīng)該為1.1，相應(yīng)的意見{0,4,0.6,0.3};根據(jù) 鄰居節(jié)點(diǎn)B的數(shù)據(jù)推測(cè)缺失值應(yīng)該為1.2，相應(yīng)的意見{0，5，0.5，0.4};經(jīng)過整理和映射，論 斷更改為缺失值可能為1.1或者1.2,相應(yīng)的意見為{{0.4，0}，0.6, {0.3,0} }，W及{{0， 0.引，0.5, {0,0.4}}，經(jīng)過整理和映射后的意見可W繼續(xù)按照增量融合規(guī)則進(jìn)行融合。
[0028] 本發(fā)明充分利用傳感器節(jié)點(diǎn)感知數(shù)據(jù)存在時(shí)間相關(guān)性和空間相關(guān)性的特點(diǎn)，客觀 的量化每個(gè)鄰居節(jié)點(diǎn)關(guān)于目標(biāo)節(jié)點(diǎn)缺失值的意見，并且準(zhǔn)確的融合多個(gè)鄰居節(jié)點(diǎn)的意見， 使還原的缺失值誤差減少?，F(xiàn)有的方法雖然也利用傳感器節(jié)點(diǎn)感知數(shù)據(jù)存在時(shí)間相關(guān)性和 空間相關(guān)性，但是在如何考察鄰居節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)序列，如何將時(shí)間相關(guān)性和空間相關(guān)性兩種 特性所獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合等關(guān)鍵要點(diǎn)，還過多依賴用戶所設(shè)定的參數(shù)，只有在理想的情 況下才能得到較為準(zhǔn)確的還原值。相較于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明所給出的方法，不需要用戶過多 參與，魯棒性更強(qiáng)，還原準(zhǔn)確率更高。
[0029] 本發(fā)明并不局限于上述【具體實(shí)施方式】，本領(lǐng)域技術(shù)人員還可據(jù)此做出多種變化， 但任何與本發(fā)明等同或者類似的變化都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明權(quán)利要求的范圍內(nèi)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種多節(jié)點(diǎn)協(xié)作的傳感器網(wǎng)絡(luò)缺失值重構(gòu)方法，其特征在于:包含如下步驟： 步驟1.根據(jù)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)0的歷史數(shù)據(jù)序列，采用插值公式，獲取缺失值的還原值xlcw)， 并根據(jù)鄰居節(jié)點(diǎn)A的數(shù)據(jù)序列修正目標(biāo)節(jié)點(diǎn)0的還原值Y (On+1)，得到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)0的缺失值x〃 (〇n+1)，依據(jù)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)0和鄰居節(jié)點(diǎn)A的歷史數(shù)據(jù)序列計(jì)算缺失值x〃（O n+1)的不確定性u(píng)、信念 b及相對(duì)原子度a，得到鄰居節(jié)點(diǎn)A關(guān)于目標(biāo)節(jié)點(diǎn)0缺失值的意見：目標(biāo)節(jié)點(diǎn)0缺失值的論斷為 χ〃(Οη+ι)，意見為{b，u，a}; 步驟2.根據(jù)空間相關(guān)性，綜合目標(biāo)節(jié)點(diǎn)0的多個(gè)鄰居節(jié)點(diǎn)的當(dāng)前數(shù)據(jù)還原缺失值，若鄰 居節(jié)點(diǎn)關(guān)于目標(biāo)節(jié)點(diǎn)〇缺失值的論斷相同，則根據(jù)二元意見增量融合規(guī)則融合同論斷的意 見，得到最終意見ω = {{bi，b2，. . .，bk}，u，{ai，a2，. . .，ak}}及對(duì)應(yīng)的論斷集合為{χι， x2, . . .，Xk};否則，采用意見同元化將不同論斷的意見映射為相同論斷的意見，保證意見期 望不發(fā)生變化的情況下，將論斷集合進(jìn)行擴(kuò)充，使單論斷的意見集合變?yōu)槎嗾摂嗟囊庖娂?合，根據(jù)多元意見增量融合規(guī)則依次兩兩融合，直至意見集合中剩余一個(gè)意見，得到最終意 見ω ={{bi，b2, · · ·，bk}，u, {ai，a2, · · ·，ak}}及對(duì)應(yīng)的論斷集合為{χι，Χ2, · · ·，xk}; 步驟3.根據(jù)期望計(jì)算公式ei = bi+ai · u，期望ei為論斷Xi出現(xiàn)的概率，對(duì)期望ei進(jìn)行基 k 于權(quán)重的合并，合并公式其中，hi為期望ei加權(quán)求平均的權(quán)值項(xiàng)，Vi為論斷 兒 ， Xi的缺失值大小，目標(biāo)節(jié)點(diǎn)〇的缺失值Χ〃（On+1)還原為value。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的多節(jié)點(diǎn)協(xié)作的傳感器網(wǎng)絡(luò)缺失值重構(gòu)方法，其特征在于:步驟 1中目標(biāo)節(jié)點(diǎn)〇缺失值的還原根據(jù)鄰居節(jié)點(diǎn)A ln - lr,-l ， 歷史數(shù)據(jù)序列x(A〇，x(A2)，. . .，x(An)還原，并與 真實(shí)的x(An+1)進(jìn)行比較，根據(jù)x'(An+1)和 x(An+1)的差異，來修正x'(0n+1)，得到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)〇的 缺失值Χ〃（Οη+1) =χ' (Οη+ιΗχ7 (Αη+ι)-χ(Αη+ι);根據(jù)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)0和鄰居節(jié)點(diǎn)A的n-1和n-2輪數(shù) 據(jù)得到第η輪數(shù)據(jù)奴0\)和xU^)，并分別與真實(shí)值x(A n)和x(0n)求差得到c和d，不確定性u(píng) _ \c ~d\ 、 、 i 、 , %u = |cj + |^|并根據(jù)公式求得信念b:b = l_u;計(jì)算鄰居節(jié)點(diǎn)A數(shù)據(jù)序列χ(Αι)，x(A2)，. . .，x ? (An)和目標(biāo)節(jié)點(diǎn)0數(shù)據(jù)序列"(hhWOs)，...，x(0n)之間的差值，得到新的數(shù)據(jù)序列cKtihd (t2)，· · ·，d(tn)，計(jì)算數(shù)據(jù)序列 d(ti)，d(t2)，· · ·，d(tn)的方差 -其中，E為數(shù)據(jù)序列的均值，相對(duì)原子度a的計(jì)，P ，算公〕 其中，dis = x(An+i)-x〃 (On+1) D ，3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的多節(jié)點(diǎn)協(xié)作的傳感器網(wǎng)絡(luò)缺失值重構(gòu)方法，其特征在于:所述 步驟2中二元意見增量融合規(guī)則具體內(nèi)容為:設(shè)ω Α和ωΒ*別是鄰居節(jié)點(diǎn)A和B給出的意見， ω $是一個(gè)假設(shè)主體[A，B]，該主體根據(jù)ω A和〇^得到意見，其計(jì)算公式如下:情況1 (uA4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的多節(jié)點(diǎn)協(xié)作的傳感器網(wǎng)絡(luò)缺失值重構(gòu)方法，其特征在于:增量 融合規(guī)則中基于論斷模糊化考慮，通過設(shè)置論斷精確度，將相似論斷進(jìn)行合并，按照增量融 合規(guī)則融合對(duì)應(yīng)的意見。
【文檔編號(hào)】H04W28/04GK105873129SQ201610175992
【公開日】2016年8月17日
【申請(qǐng)日】2016年3月24日
【發(fā)明人】周洪偉, 原錦輝, 李福林, 張來順, 范鈺丹, 張馳
【申請(qǐng)人】中國人民解放軍信息工程大學(xué)