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基于时间序列预测模型的无线传感器网络数据采集方法

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申请号：CN200910026101.5
申请人：南京邮电大学
申请日：2009-04-01
主分类号：H04W24/06
公开（公告）日：2009-08-19
公开/公告号：CN101511099

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摘要：基于时间序列预测模型的无线传感器网络数据采集方法，利用时间序列预测模型来完成对传感器节点的动态调度，优化采样频率，解决无线传感器网络能耗最小化的需求问题。与目前已研究出来的数据采集相关算法不同，本方法主要采用分布式时间序列分析方法。通过使用本发明提出的方法可以在一定程度上针对感知数据本身的特性，提高传感器网络整体的数据处理性能，该方法是一种基于感知数据概率模型的传感器网络的数据采样方法。采用层次化分簇结构，各传感器节点上实现P阶自回归模型，通过与簇首之间的通信交互来确定自己的采样和通信时机，达到最小化采样频率和通信量的目的。

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