[發明專利]一種基于決策樹分類器的跳數矩陣恢復方法

有效

• 申請號: 202110278022.4
• 申請日: 2021-03-15
• 公開（公告）號: CN112884067B
• 公開（公告）日: 2023-08-01
• 發明（設計）人: 劉星成;趙瑩瑩
• 申請（專利權）人: 中山大學
• 主分類號: G06F18/214
• 分類號: G06F18/214;G06F17/16;G06F18/2431
• 代理公司: 廣州粵高專利商標代理有限公司 44102
• 代理人: 劉俊

本發明公開了一種基于決策樹分類器的跳數矩陣恢復方法，其包括步驟如下：S1：通過泛洪過程，獲取的跳數矩陣中含有缺失項；S2：根據跳數矩陣中部分被觀測到的跳數之間的關系構建訓練集，將跳數矩陣中觀測到的跳數值建模為訓練集的標簽，最大跳數值表示為類別數；S3：根據步驟S2中得到的訓練樣本集合訓練決策樹分類器；S4：為沒有觀測到的跳數值構造特征，得到未知樣本；將未知樣本輸入到訓練好的決策樹分類器，得到未知樣本的類別，即得到矩陣中對應位置的缺失的跳數值，從而恢復出完整的跳數矩陣H。本發明對缺失跳數的預測結果更為準確，對跳數矩陣的恢復能力大大提高。

技術領域

本發明涉及無線傳感器網絡技術領域，更具體的，涉及一種基于決策樹分類器的跳數矩陣恢復方法。

背景技術

物聯網廣泛應用于社會的各個領域，對于電子醫療、軍事監測、農業生產等都具有重要意義。無線傳感器網絡作為物聯網的基礎，包含了大量的體積小、價格便宜的傳感器節點。傳感器節點隨機分布在監控區域，無線傳感器網絡的核心功能是感知和報告數據，只有知道數據產生的位置，觀測到的數據才有意義。因此，獲取節點的位置信息是節點部署后的首要任務，這對于理解應用背景起著至關重要的作用。由于傳統的全球定位系統(GlobalPosition?System,GPS)系統需要昂貴的硬件設施和較大的能耗，基于GPS的定位方法不適合大規模的無線傳感器網絡。另外，GPS的室內定位能力很弱，不能滿足無線傳感器網絡的多種應用場景。

目前，無線傳感器網絡定位方案可分為兩大類：基于測距的定位方案和基于非測距的定位方案。在實際場景中，用于非測距定位方案的跳數矩陣比用于測距定位方案的距離矩陣更容易獲得，因為距離測量會受到噪聲、多徑效應、信號衰落或陰影的影響。在非測距定位方案中，傳感器節點在泛洪過程中記錄自身和其他節點的跳數信息，跳數矩陣是在泛洪結束后構造的。即使可以通過這樣一個簡單的方法獲得跳數矩陣，在實施過程中觀測到的跳數矩陣仍然可能包含一些缺失的項目。

眾所周知，傳感器節點的能量非常有限，甚至一些具有監測任務的傳感器都具有能量采集功能。在泛洪過程中，節點需要不斷地發送和接收數據，這需要大量的能量消耗。由于部分節點能量有限，在很多情況下，在跳數矩陣收斂之前必須終止泛洪，只能利用網絡中的部分跳數值。此外，監控區域內惡意節點的攻擊也會污染跳數信息，惡意節點在泛洪過程中會偽裝成正常節點篡改轉發的信息，這將極大地危害節點的定位。盡管許多現有的方案能夠檢測到惡意節點，并且排除受污染的跳數值，但它們并沒有恢復這些缺失的跳數值。因此，在很多情況下，我們只能得到一個不完整的跳數矩陣。若采用不完整的跳數矩陣進行定位，將大大降低定位精度。

一般來說，如果獲得的跳數矩陣中含有缺失項，為了保證定位性能，一般選擇第二次泛洪獲得新的跳數矩陣。然而，傳感器節點的能量本身是有限的，非測距定位方案中泛洪過程的高能量消耗是一個眾所周知的缺陷，這種方法會帶來大量的能量損失。因此，如何在不影響定位性能的情況下恢復出跳數矩陣，避免第二次泛洪造成的能量損失，是非測距定位方案中亟待解決的問題。

現有技術如：基于樸素貝葉斯的跳數矩陣補全方法[Zhao,Y.,Liu,X.,Han,F.,Han,G.(2020).Recovery?of?hop?count?matrices?for?the?sensing?nodes?in?internetof?things.IEEE?Internet?of?Things?Journal,7,5128-5139]，其對網絡中節點之間的跳數進行學習，利用單個特征來對缺失的跳數進行預測，使用樸素貝葉斯分類器來學習矩陣中的跳數和鄰居節點跳數的關系。

然而該現有技術依舊存在以下不足：

1.通過構造單一的特征來對跳數矩陣中缺失的值進行判斷，單一的特征對于類別的判別能力有限，所以矩陣恢復的效果不好。

2.跳數矩陣中所包含的節點之間的信息雖然部分缺失了，但是不同節點之間存在的關系仍然被觀測到，該現有技術中沒有很好的利用被觀測到的部分信息。