[發(fā)明專利]一種基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的WSN缺失數(shù)據(jù)重建方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910314948.7
• 申請日: 2019-04-18
• 公開（公告）號: CN110012446B
• 公開（公告）日: 2021-10-08
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 余翔;樊霞;廖明霞;段思睿
• 申請（專利權(quán)）人: 重慶郵電大學(xué)
• 主分類號: H04W4/38
• 分類號: H04W4/38;H04W28/04
• 代理公司: 北京同恒源知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11275
• 代理人: 趙榮之

1.一種基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的WSN缺失數(shù)據(jù)重建方法，其特征在于，該方法首先將每個時間周期劃分成不同時隙，每一個時隙都包括數(shù)據(jù)收集、節(jié)點評估以及缺失數(shù)據(jù)重建三個時間段；數(shù)據(jù)收集階段：含有缺失數(shù)據(jù)的傳感器節(jié)點向鄰近節(jié)點發(fā)送請求數(shù)據(jù)的信息；節(jié)點評估階段：傳感器節(jié)點根據(jù)最佳信任節(jié)點的判定標準挑選出最優(yōu)的數(shù)據(jù)候選節(jié)點；缺失數(shù)據(jù)重建階段：含有缺失數(shù)據(jù)的傳感器節(jié)點首先建立貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，然后將最佳候選節(jié)點的數(shù)據(jù)作為輔助變量引入貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型中，計算并選擇最大條件概率所對應(yīng)的數(shù)據(jù)替代傳感器的缺失數(shù)值，以此實現(xiàn)數(shù)據(jù)重建；

所述缺失數(shù)據(jù)重建方法具體包括以下步驟：

S1：將時間周期劃分為單個時隙，每個時隙用時間周期T表示；

每個T包含三個時間段，分別是數(shù)據(jù)收集時間T_g、節(jié)點評估時間T_e和數(shù)據(jù)重建時間T_r；

T＝T_g+T_e+T_r

S2：在T_g時間段，每個傳感器節(jié)點感知并收集數(shù)據(jù)，包括收集的數(shù)據(jù)信息x_ij，感知節(jié)點的地理位置信息l_ij，兩相鄰節(jié)點之間的角度θ_ij以及平均速度v_ij；

S3：當(dāng)一個傳感器節(jié)點檢測到自己收集的數(shù)據(jù)不完整時，該節(jié)點會在每個時隙內(nèi)向其鄰近節(jié)點廣播消息，該消息主要包括該節(jié)點的身份認證信息以及當(dāng)前位置信息；

S4：含有缺失數(shù)據(jù)的節(jié)點在T_e時間內(nèi)評估每一個鄰近節(jié)點的數(shù)據(jù)，確定最佳候選節(jié)點；

S5：缺失數(shù)據(jù)重建階段，含有缺失數(shù)據(jù)的節(jié)點m首先利用與其他節(jié)點之間的空間關(guān)系以及該節(jié)點前一刻和后一刻的數(shù)據(jù)建立貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型；

S6：含有缺失數(shù)據(jù)的節(jié)點根據(jù)最佳候選節(jié)點的數(shù)據(jù)確定缺失數(shù)據(jù)的每一種屬性的最大值X_max和最小值X_min，并將V＝[X_min,X_max]作為輔助變量引入貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型中，然后計算節(jié)點m的缺失數(shù)值X_m∈V＝[X_min,X_max]每一個取值的條件概率；具體包括：

S61：取V中的每個值與觀察值構(gòu)成新的序列η＝y(tǒng)₁…y_n+2,y_i∈Y_i，用表示重建序列，并且滿足：當(dāng)y_i≠-1時當(dāng)y_i＝-1時用U表示所有重建序列μ的集合；則缺失數(shù)值Y_m的真實值的條件概率為：

其中，X₁,X₂,...,X_n表示從最佳候選節(jié)點處獲得的n個傳感器的值；Y₁,Y₂,...,Y_n表示含有缺失數(shù)據(jù)節(jié)點當(dāng)前的數(shù)值；X_n+1,X_n+2以及Y_n+1,Y_n+2分別表示傳感器節(jié)點上一時刻和下一時刻的估計值與觀測值；表示Z＝x_m,Y₁＝y(tǒng)₁,...,Y_n+2＝y(tǒng)_n+2時的概率；表示Y₁＝y(tǒng)₁,...,Y_n+2＝y(tǒng)_n+2時的概率；表示在Y₁＝y(tǒng)₁,...,Y_n+2＝y(tǒng)_n+2時，X_m的真實值Z＝x_m的條件概率；

S62：利用貝葉斯理論和變量消元法化簡并選擇具有最大條件概率時對應(yīng)的數(shù)據(jù)作為缺失傳感器讀取的重建數(shù)據(jù)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的WSN缺失數(shù)據(jù)重建方法，其特征在于，所述步驟S3具體包括：每個鄰近節(jié)點估計在該節(jié)點離開傳輸范圍之前是否有足夠的時間將它們的數(shù)據(jù)發(fā)送至請求節(jié)點，確定了傳輸?shù)目尚行院螅撪徑?jié)點將自己的信息以及在時間T_g內(nèi)從任何其他節(jié)點接收到的信息一起傳輸給數(shù)據(jù)缺失的節(jié)點。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的WSN缺失數(shù)據(jù)重建方法，其特征在于，所述步驟S4中：每個候選節(jié)點的評估準則為：

τ＝w₁E_C+w₂E_ST+w₃E_S+w₄E_θ

其中，E_C表示節(jié)點可信度評估；參數(shù)E_ST表示兩點之間的時空關(guān)系評系數(shù)；E_S和E_θ分別表示速度歸一化和角度歸一化，w_i代表權(quán)重系數(shù)，i＝1,2,3,4。