WSN中基于多属性协助和压缩感知的数据恢复算法

摘要

无线传感器网络应用大都依赖完整的传感器数据,防止数据丢失是一项重要的研究工作,然而由于无线传感器网络的数据丢失模式特殊、丢失率高,当前的数据恢复方案效果不尽如人意.根据Intel Indoor和GreenOrbs两个项目的真实数据,证实了温度和光照的变化之间往往存在很高的关联度.以此为基础,提出一种基于多属性协助和压缩感知的数据恢复精度优化算法(MACS).最后,进行了基于真实数据驱动的仿真实验.仿真结果表明,MACS算法性能优于当前其他算法.一般地,当丢失率低于60％时,MACS算法对所有数据进行恢复的差错率低于5％.即使丢失率达85％,MACS算法也可以对所有数据实现估计且差错率低于10％.