[发明专利]一种基于空间结构的无线传感器网络缺失值估计方法

摘要

本发明公开了一种基于空间结构的无线传感器网络缺失值估计方法，属于无线传感器网络领域。本发明在进行数据恢复的同时，不仅考虑到了WSNs时间上的关联，结合传感器节点数据具有时空相关性的特点，通过增加正则化项的方式来约束矩阵补全的解空间对数据进行缺失值估计，本发明基于WSNs的空间结构约束，无论连续缺失值如何变化，本发明总能具备较好的准确率和稳定性，能够显著提高数据恢复的准确度。

主权项

1.一种基于空间结构的无线传感器网络缺失值估计方法，其特征在于：步骤如下：步骤1、利用矩阵奇异值的稀疏性，根据已知矩阵部分元素恢复出原始矩阵；步骤2、将传感器网络数据中的结构信息转换成数学上的图结构，基于结构约束对步骤1恢复出的原始矩阵进行矩阵补全：在传感器网络中，传感器为传感器网络的顶点，传感器之间关系为传感器之间的空间关系；将其抽象为数学模型如下：给定无向加权网络G＝(V,E,W)，其中顶点V＝{1,...,n}，边由非负权重矩阵W表示；为一个矩阵，其列向量为m维向量，表示为X＝(x₁,...,x_n)；其行向量为n维向量，表示为X＝((x¹)^T,...,(x^m)^T)；定义列值x₁,...，x_j，...,x_n为顶点V的值，若(j,j')∈E则得到：其中，L＝D‑W为图G的拉普拉斯矩阵；将上述得到的平滑项作为正则化项加入矩阵求解问题中：求解得到矩阵缺失值的最优解，补全传感器网络。