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题名局域通信传感网络数据转发异常强恢复方法研究
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作者
曾明霏
谢朋宇
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机构
南方电网广西电网有限责任公司信息中心
中山大学信息管理学院
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出处
《传感技术学报》
北大核心
2025年第8期1470-1475,共6页
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基金
南方电网创新项目(0400002022080201XX00142)。
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文摘
传感网络存在多个节点之间的数据传输路径,当数据转发过程中发生异常时,会导致数据丢失或重复,影响数据完整性,从而降低了数据恢复的精度。为此,提出局域通信传感网络数据转发异常强恢复方法。通过分析传感网络数据转发的异常,采用聚类分析法优化提取异常数据特征;基于熵目标函数最优化方法,识别检测出异常转发数据类型;将其作为训练样本,建立深度置信网络模型,寻找替代节点,实现局域通信传感网络转发过程中异常数据的强恢复。仿真结果表明,所提方法的异常数据类型识别正确率在95%以上,恢复效率高,且能够有效降低局域通信传感网络的数据转发时延,提高网络的通信能力。
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关键词
局域通信传感网络
数据转发异常
强恢复方法
熵目标函数优化
深度学习
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Keywords
local area communication sensor network
abnormal data forwarding
strong recovery method
entropy objective function opti-mization
deep learning
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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