[发明专利]序列预测的农田无线网络簇内数据稀疏基生成方法有效

专利信息
申请号: 201410712457.5 申请日: 2014-11-28
公开(公告)号: CN104469797B 公开(公告)日: 2017-12-05
发明(设计)人: 吴华瑞;孙想;缪祎晟;顾静秋;朱华吉 申请(专利权)人: 北京农业信息技术研究中心
主分类号: H04W16/22 分类号: H04W16/22;H04W52/02;H04W84/18
代理公司: 北京路浩知识产权代理有限公司11002 代理人: 李相雨
地址: 100097 北京市海淀区*** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明公开一种序列预测的农田无线网络簇内数据稀疏基生成方法,所述方法包括簇头节点在接收到普通节点上传的环境数据初步融合结果之后,根据普通节点之间的位置关系,得出环境数据初步融合结果之间的空间关联性;簇头节点根据环境数据初步融合结果之间的空间关联性,对环境数据初步融合结果进行二次融合,得到农田无线传感网络簇内数据的融合结果。本发明的方法构建层次型成簇网络,以时间关联性进行监测数据预测,以空间关联性进行簇内数据融合,根据监测数据的周期性变化规律以及空间数据上的稀疏性,快速生成簇内稀疏映射矩阵,减小网络数据通信负载,进而减小网络总体能耗,并最终达到延长网络生命周期,提高网络传输效率的目的。
搜索关键词: 序列 预测 农田 无线网络 数据 稀疏 生成 方法
【主权项】:
序列预测的农田无线网络簇内数据稀疏基生成方法,其特征在于,所述方法包括:普通节点定时采集并缓存环境数据;利用缓存的环境数据预测当前采集的环境数据,得到环境数据预测值,所述环境数据预测值通过下式得到:SHk′=Σi(ak(i)×ESk(i));]]>其中,SH'k为第k个环境数据的预测值,ESk(i)为第k个环境数据的缓存值,i为环境数据的缓存值的时间逆序,ak(i)为环境数据的缓存值的时间关联因子;利用天气模型对所述环境数据预测值进行修正,得到环境数据修正值,所述环境数据修正值通过下式得到:SHk=W(t)×SH'k;其中,SHk为第k个环境数据的修正值,W(t)为天气模型,W(t)=k×t+d;其中,k、d为天气模型因子,由汇聚节点确定,t为当前采集时间;将所述环境数据修正值与当前采集的环境数据进行差分处理,得到差分结果;根据预设的传感器精度,对所述差分结果进行滤波修正,得到滤波修正结果,所述滤波修正结果为环境数据初步融合结果;簇头节点在接收到普通节点上传的环境数据初步融合结果之后,根据普通节点之间的位置关系,得出所述环境数据初步融合结果之间的空间关联性;簇头节点根据所述环境数据初步融合结果之间的空间关联性,对所述环境数据初步融合结果进行二次融合,得到农田无线传感网络簇内数据的融合结果。
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