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摘要:
数据融合是无线传感器网络中重要的研究领域之一.在无线传感器网络中,数据融合的作用主要体现在节省能量、提高数据收集效率、增强数据准确性以及获取综合性信息等几个方面.时间序列分析是一种根据动态数据揭示系统动态结构以及规律的统计方法.基于监测数据的时间序列模型以及时间序列预测,提出适用于无线传感器网络的基于预测的时域数据融合方法,以部署于故宫博物院的环境监测网络采集的温度数据作为样本,通过仿真时该方法进行有效性验证以及性能分析.结果表明,一阶自回归预测算法与其它预测算法相比,具有更好的适用性,当误差阈值为0.05℃-0.50℃时,预测成功率为21%-83%;当误差网值为0.05℃时,节能收益达到68%.
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文献信息
篇名 无线传感器网络中基于预测的时域数据融合技术
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 无线传感器网络 预测 数据融合 能量
年,卷(期) 2007,(21) 所属期刊栏目 网络、通信与安全
研究方向 页码范围 121-125,146
页数 6页 分类号 TP393
字数 7001字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2007.21.038
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 崔莉 中国科学院计算技术研究所 59 3965 16.0 59.0
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研究主题发展历程
节点文献
无线传感器网络
预测
数据融合
能量
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研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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