基于预测模型的传感器网络近似数据采集算法

摘要：

基于模型的数据采集技术可以有效抑制不必要的数据传输,节省能量开销,已经在传感器网络中得到广泛应用.对传统基于模型的数据采集进行了改进,提出基于卡尔曼滤波器的近似数据采样算法ADCA.ADCA可以在一定误差范围内有效获取数据.空间相近的节点被组织成簇,簇头和成员分别建立卡尔曼滤波模型,并保存对方的镜像模型.簇头节点可以为成员节点产生近似的数据,所以用户查询可以通过簇头来回答.实验表明ADCA具有较好的性能.

关键词：预测模型、传感器网络、近似算法、数据采集

所属期刊栏目：36

分类号：TP274(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61202046

在线出版日期：2014-12-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：2148-2152