摘要
信息处理是无线传感器网络的核心技术,必须采取简单、高效的处理策略.本文通过对传统Apriori算法的改进,提出了一种节点关联规则挖掘方法来发现大量节点之间的有用关联或相关联系,以此消除节点之间信息的冗余.这种方法可以帮助用户对数据进行有效的融合、分类、查询、分析、理解和决策.仿真结果表明该方法能够有效减少信息处理中通信和计算所消耗的能量,缩短数据查询响应的时间,从而延长整个网络的寿命.
Information processing is the main issue of wireless sensor networks, which is attracting more and more attention recently. Based on modified Apriori algorithm, this paper proposes a novel node association rule mining algorithm for exploiting the inherent correlations between sensor readings. This approach can help users to manage data efficiently during aggregation, classification, prediction, query, understanding and decision-making. The simulation results show that the proposed method can reduce computation and communication energy in information processing effectively, shorten data query response time and then prolong the network lifetime.
出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第8期1875-1880,共6页
Chinese Journal of Sensors and Actuators
基金
国家自然科学基金资助(20206027
60604029)
国家十五科技攻关计划资助(2004BA210A01)
国家973计划资助(2002CB312200)
浙江省院士基金项目资助(2005A1001-13)
浙江省科技计划重点项目资助(2005C21087
2006C31051)
高等学校博士学科点专项科研基金资助(20050335020)
作者简介
董辉（1979-），男，现在浙江大学攻读博士学位，主要研究方向为无线传感器网络中的信息处理、嵌入式系统及其应用，dh9089@gmail．com
卢建刚（1968-），男，1995年于浙江大学博士学位，现为浙江大学工业控制国家重点实验室副教授，主要研究方向为科学仪器的研制与开发，jglu@iipc．zju．edu．cn.
王智（1969-），副教授，从事网络控制和传感器网络研究．
孙优贤（1940-），男，教授，中国工程院院土，研究方向为复杂系统理论、分布控制系统以及企业综合自动化等．
