基于物联网的在线信息溯源方法研究

发布时间：2024-12-10 03:34

　　随着技术的发展以及物联网设备的普及,为大规模的数据感知提供了机会,监测环境变化,定位事件发生的地点和时间成为亟待解决的问题。信息溯源,即通过分析数据空时分布情况,确定事件发生的空间和时间位置信息的技术或方法。掌握数据的空时分布特征,对于信息溯源结果有直接影响。因此,本文通过场重构技术实现信息溯源;同时,为准确估计环境中的事件特征,提高溯源结果可信度,还需增设一种检测预警机制。本文提出一种基于场重构的事件检测与信息溯源方法。学习数据的空时相关性实现场重构,根据场重构输出结果建立用于事件检测的置信区间;并根据检测结果在空间中进行网格化搜索,找到事件发生位置;恢复事件发生位置的时序数据定位事件发生时间。本文的主要研究内容如下:1.提出了基于高斯过程的空时场重构方法。研究了高斯过程基本原理,通过仿真实验分析常见核函数的基本性质,总结了模型选择的方法,以及高斯过程在空时场重构中的超参数难以估计的问题;由于谱混合核可以实现数据的自动模式发现与外推,以及复杂变化规律的学习,且可以避开超参数估计问题。因此,利用谱混合核对模拟空时数据进行实验,验证该方法在空时场重构的性能。2.提出了一种基于场重构的事件检...

【文章页数】：76 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图5-1IntelBerkeley实验室传感器位置摆放图

电子科技大学硕士学位论文50第五章基于Intel数据的信息溯源关键技术实验验证本文在第三章利用高斯过程实现了空时场重构，在第四章提出了一种基于场重构技术的事件检测与信息溯源方法，并分别对其中涉及的关键技术进行研究。研究结果表明，高斯过程可以掌握数据的空时演化规律，实现数据运移态势....

图5-3实验室四类数据之间的相关性

电子科技大学硕士学位论文52从图中可以看出，距离较近的传感器采集数据的数值大小和变化趋势相同，同一房间内的传感器数据变化趋势相同。由于室内设备与人员活动等因素，不同房间的传感器数据存在一定的差异。另外，实验室中的5、8、15、18号传感器存储数据存在数据丢失等问题，因而在后续的实....

本文编号：4015542