[发明专利]一种铁塔倾斜传感器节点最小用量部署方法及系统

说明书

本发明公开了一种铁塔倾斜传感器节点最小用量部署方法及系统，涉及传感器部署技术领域，具体包括以下步骤：提取被测物体的特征信息；基于所述特征信息，采用基于信息熵的决策树分类方法对所述被测物体进行分类，得到分类结果；针对每个分类类别，在满足监测需求的情况下，确定每个类别下最优的传感器部署方法。本发明基于同类别被监测物体的属性相似性，求解传感器节点数目的最小部署量，通过本发明的合理部署，既可以满足监测数据的精度需求，又能达到降低供应商部署精力的目的。

技术领域

本发明涉及传感器部署技术领域，更具体的说是涉及一种铁塔倾斜传感器节点最小用量部署方法及系统。

背景技术

在基于物联网的铁塔倾斜监测场景下，物联网设备供应商需要综合考虑不同场景下数据的传输需求、传感器节点的工作寿命、以及传感器节点对环境的感知准确度等，如何在满足监测需求前提下，减少产品部署，进而节约成本是供应商们需要考虑的重要因素，亦是本领域技术人员亟需解决的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种铁塔倾斜传感器节点最小用量部署方法及系统，不仅能够满足监测数据的精度需求，还能达到降低供应商部署精力的目的。

为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种铁塔倾斜传感器节点最小用量部署方法，包括以下步骤：

提取被测物体的特征信息；

基于所述特征信息，采用基于信息熵的决策树分类方法对所述被测物体进行分类，得到分类结果；

针对每个分类类别，在满足监测需求的情况下，确定每个类别下最优的传感器部署方法。

可选的，所述被测物体的特征信息包括被测物体的基本信息和被测物体所处环境信息。

可选的，所述被测物体的基本信息包括物体高度、架构、结构材质、使用年限；所述被测物体所处环境信息包括风力特性、地质稳定性、土壤含腐成分、植被情况。

可选的，对被测物体进行分类，具体包括以下步骤：

计算所有被测物体的属性信息熵，即整体信息熵；

计算所有被测物体各个属性的信息熵，即个体属性信息熵；

基于所述整体信息熵和个体属性信息熵，获取每个属性的信息增益；

将每个属性的信息增益按照降序排列，构造分类决策树，得到分类结果。

上述技术方案达到的技术效果为：被测物体的特征信息较多，而本方案利用信息熵来提取特征属性，可有效提取属性特征，以映射特征对分类结果的影响。

可选的，所述确定每个类别下最优的传感器部署方法，具体包括以下步骤：

所述分类结果为：所有被测物体被分为K类，每个类别k下有M_k个被测物体；利用x_k,i∈{1,0}表示第k类中第i个被测物体是否布置传感器节点，其中，1表示部署，0表示不部署；

则，最小化每个类别下的传感器部署数量的表达式为：

在部署传感器的被测物体上，每个时隙下的监测数据均值、方差与整个类别样本的监测数据均值、方差之间的误差分别控制在±ε₁和±ε₂区间内，具体表达式为：

式中，和分别表示类别k下第t个时隙整体传感器数据的均值和方差；表示在t时间间隔下，部署传感器的被测物体i的传感器感知数据；ε₁和ε₂分别表示每个时隙下监测数据的均值误差范围和方差误差范围；