基于静态权值组合集成模型的 WSN 时钟偏差估计

• 作者: 潘勇 熊江 鄢傲 高子林
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 无线传感器网络 时钟偏差 AdaBoost.RT 模型 集成局域模型
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 网络与通信技术
• 页码范围: 1826-1829
• 页数: 4页
• 分类号: TN918.91
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2016.06.050

摘要

针对无线传感器网络（WSN）时钟同步精度低、复杂度高等问题，提出了一种基于静态权值组合集成模型的时钟偏差预测方法。对传感器节点的时间戳观测值进行有放回抽样，将面向回归问题的 AdaBoost．RT 集成学习算法的误差函数和阈值调整方法进行改进，并以改进的 AdaBoost．RT 算法作为集成框架，采用 DPNN 作为弱学习机构建集成局域模型对时间偏差进行有效预测。实验表明，对于长期预测，AdaBoost．RT 模型和改进型AdaBoost．RT模型的预测效果相对于 DPNN 全局模型提升了20％。此外，在长期观测和短期观测两种情况下， AdaBoost．RT改进型模型的预测效果要优于 AdaBoost．RT 模型，能够更有效地减小时间估计偏差。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	熊江	重庆三峡学院计算机科学与工程学院	114	547	11.0	20.0
2	潘勇	重庆三峡学院计算机科学与工程学院	58	178	7.0	11.0
3	高子林	重庆三峡学院计算机科学与工程学院	17	10	2.0	2.0
4	鄢傲	清华大学电子工程系	4	4	1.0	2.0