[发明专利]一种基于稀疏字典的无线传感器网络缺失数据重构方法

摘要

本发明公开了一种基于稀疏字典的无线传感器网络缺失数据重构方法，该方法包括以下步骤：1)根据缺失数据确定需重构的数据帧总数N；在历史数据中，选择M个数据帧作为训练数据，其中M为大于K的整数；2)调用K‑SVD算法获得大小为K的字典D；3)对字典D，采用L1范数最小化算法获得每个字典原子di对应的稀疏系数αi；4)根据步骤2)和3)的计算结果重构当前时刻的数据帧；5)判断字典更新条件是否满足，若满足则调用字典更新方法更新字典中的数据；6)完成数据重构。本发明考虑了当前时刻重构数据帧对下个时刻待重构数据帧的影响，设置字典更新条件，自适应对稀疏字典进行更新，使重构数据帧整体更贴近真实数据，重构精度更高。

主权项

1.一种基于稀疏字典的无线传感器网络缺失数据重构方法，其特征在于，包括以下步骤：1)根据缺失数据确定需重构的数据帧总数N；2)调用K‑SVD算法获得大小为K的字典D；在历史数据中，选择M个数据帧作为训练数据，其中M为大于K的整数；3)对字典D，采用L1范数最小化算法获得每个字典原子di对应的稀疏系数αi；4)根据步骤2)和3)的计算结果重构当前时刻的数据帧，重构当前时刻的数据帧采用以下公式：y≈Dα＝α1d1+α2d2+……+αKdK，并将重构的当前时刻的数据帧即最新估计的数据帧加入历史数据中；5)判断字典更新条件是否满足，若满足则转到步骤6)，否则转到步骤7)；判断方法如下：5.1)设为最新估计的数据帧；α_i为每个字典原子d_i对应的稀疏系数；5.2)如果最新的数据帧与d_m的相似性小于ε则判定字典更新条件满足，其中，d_m为最大稀疏系数α_m对应的数据帧，ε为字典更新条件阈值；6)调用字典更新方法更新字典中的数据，然后转到步骤2)；更新方法如下：6.1)计算每个字典原子对应的数据帧的权重wi＝||di||2；6.2)根据数据帧的稀疏系数更新数据帧的权重，更新公式为6.3)根据更新权重后的最小权重wi对应的下标，获得其对应的数据帧；6.4)用替换上述数据帧；6.5)计算所有字典原子的平均权重作为数据帧的权重，完成字典的更新；7)判断需重构的N个数据帧是否已经完成，若完成则结束，否则转到步骤(2)。