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时间:2018-10-15
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1、基于结构化噪声矩阵补全的WSNs收集〔据重建方法良正宇麵鏈金陵科技学院电子信息工程学院江苏省无线传感网高技术研宄重点实验室南京邮电大学计算机学院摘要:许多科学研宄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IX域内的无线传感器网络(Wirelesssensornetworks,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/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
2、一种基于结构化噪声矩阵补全的WSNs收集数据重建方法(Datareconstructionapproachviamatrixcompletionwithstructuralnoise,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。关键词:无线传感器网络;数据收集;矩阵补全;数据重建;作者简介:陈正宇(1978-),男,博士,副教授,研究方向:无线传感器网络、机器学习和信号与信息处理,E-mail:zych@jit.edu.cn。作者简介:陈蕾(19
3、75-),男,博士,副教授,研究方向:机器学习、服务计算和信息安全。作者简介:胡国兵(1978-),男,博士,副教授,研究方向:数字信号处理、认知无线电等。作者简介:戴华(1982-),男,博士,副教授,研究方向:数据管理与安全、数据库安全等。收稿日期:2017-07-26基金:江苏省自然科学基金(BK20130096,BK20161516,BK20161104)资助项目DataReconstructioninWSNsviaMatrixCompletionwithStructuralNoiseChenZhengyuChenLeiHuGuobing
4、DaiHuaSchoolofElectronicandInformationEngineering,JinlingInstituteofTechnology;JiangsuHighTechnologyResearchKeyLaboratoryforWirelessSensorNetworks;CollegeofComputerScience^Technology,NanjingUniversityofPosts&Telecommunications;Abstract:Manyscientificworkneedstoanalyzetheenvir
5、onmentaldatawhichareusuallycollectedbywirelesssensornetworks(WSNs)deployedinresearchareas.Theintegrityandaccuracyofthecollecteddatadeterminethereliabilityoftheresearchresults.However,datalossanderrorusuallyoccurduringtheprocessofdatacollection,whichaffecttheavailabilityofcoll
6、ecteddata.Therefore,itisnecessarytoreconstructtheenvironmentaldatafromtheincompleteanderroneoussensorydata.Basedonthelowrankfeatureoftheenvironmentaldata,anefficientdatareconstructionapproachviamatrixcompletionwithstructuralnoise(DRMCSN)isproposedbyformulatingdatareconstructi
7、onproblemasaL2,1-normregularizedmatrixcompletionmodel.Finally,experimentalresultsonarealdatasetdemonstratethattheproposedapproachcannotonlyeffectivelyreconstructtheenvironmentaldata,butalsorecognizethesensornodesthatcollecterroneousdata.Keyword:wirelesssensornetworks;datacoll
8、ection;matrixcompletion;datareconstruction;Received:2017-07-26引言无线传感
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