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摘要:
许多科学研究都需要对环境数据进行分析,这些环境数据通常是通过部署在研究区域内的无线传感器网络(Wireless sensor networks,WSNs)来收集的.收集数据的完整性和准确性决定了科研结果的可靠性.然而,在数据收集过程中普遍存在的数据丢失和错误影响了收集数据的可用性,为此需要利用收集到的数据重建完整的环境数据.基于环境数据低秩特性,将数据重建问题建模为L2,1范数正则化矩阵补全模型,提出一种基于结构化噪声矩阵补全的WSNs收集数据重建方法(Data reconstruction approach via matrix completion with structural noise,DRMCSN).真实数据集上的实验结果表明,该方法性能优于现有算法,不仅能以较高的精度恢复缺失的环境数据,而且能辨识出收集到错误数据的传感器节点.
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文献信息
篇名 基于结构化噪声矩阵补全的WSNs收集数据重建方法
来源期刊 数据采集与处理 学科 工学
关键词 无线传感器网络 数据收集 矩阵补全 数据重建
年,卷(期) 2017,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 939-947
页数 9页 分类号 TP311
字数 5845字 语种 中文
DOI 10.16337/j.1004-9037.2017.05.011
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 陈蕾 36 185 8.0 12.0
3 陈正宇 金陵科技学院电子信息工程学院 38 260 7.0 15.0
4 戴华 南京邮电大学计算机学院 19 73 5.0 8.0
5 胡国兵 金陵科技学院电子信息工程学院 23 30 3.0 4.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
无线传感器网络
数据收集
矩阵补全
数据重建
研究起点
研究来源
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
数据采集与处理
双月刊
1004-9037
32-1367/TN
大16开
南京市御道街29号1016信箱
28-235
1986
chi
出版文献量(篇)
3235
总下载数(次)
7
总被引数(次)
25271
相关基金
中国博士后科学基金
英文译名:China Postdoctoral Science Foundation
官方网址:http://www.chinapostdoctor.org.cn/index.asp
项目类型:
学科类型:
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
江苏省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Jiangsu Province
官方网址:http://www.jsnsf.gov.cn/News.aspx?a=37
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导