-
题名无线传感网络高维时序数据状态估计算法研究
- 1
-
-
作者
邓俊华
屠敏
-
机构
南宁职业技术学院人工智能学院
广西师范大学计算机科学与工程学院
-
出处
《传感技术学报》
北大核心
2025年第2期356-361,共6页
-
基金
2022年度广西高校中青年教师科研基础能力提升项目(2022KY1015)。
-
文摘
无线传感网络中数据量较大,准确估计存储节点中的数据状态,可以避免传感网络受高维度、冗余数据、网络状态等问题的干扰,进而提高传感网络的安全性。然而在传感网络中,对高维时序数据的状态估计一直是一个难点问题,为此,提出一种无线传感网络高维时序数据状态估计算法。采用基于信息熵的PCA降维算法对传感节点中的高维时序数据进行降维处理,基于最优集成随机森林算法提取数据的特征,将提取的状态特征数据输入到贝叶斯估计模型中,并采用粒子滤波对模型求解,完成无线传感网络高维时序数据的状态估计。仿真结果表明:所提算法的估计时间始终在1.99 s以下,节点能耗小于22.1 J,估计结果与实际结果一致,具有良好的估计效果。
-
关键词
无线传感网络
数据状态估计
贝叶斯估计模型
粒子滤波
高维时序数据
信息熵
-
Keywords
wireless sensor network
data state estimation
Bayesian estimation model
particle filtering
high dimensional temporal data
information entropy
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
