传感网络数据准确性评估方法的研究
发布时间：2021-08-16 09:13
近年来传感器网络的规模日益大型化,其应用及功能也更加复杂化。一方面,大量传感器节点的投入使网络规模及感知数据流量愈发庞大,从而带来传感数据的传输、存储和计算的问题;另一方面,传感器网络的目标主要为满足终端应用的各类需求响应式决策,这依赖于对采样数据和信息的准确高效的提取。若要在WSN的底层网络实体与顶层数据工程与决策之间建立高效的联系,方法一是提高WSN网络的服务质量Qo S,但会对网络硬件资源提出更高要求;方法二是强化应用层数据与信息处理的能力,但更精确的决策结果一般意味着更海量的数据存储和更复杂的数据计算问题,因此这两种方法都存在应用局限性。基于此,本文的出发点是在网络资源与成本有限的情况下,尽可能多地获取高质量数据流,从而减少数据传输、存储和计算压力,为此本文做了如下的工作。首先对数据质量进行评估以尽可能避免网络数据的泛化采集,为此本文分析了数据准确性评估的必要性,提出了一种基于传感器网络数据采集系统的数据质量量化定义方法,并设计了一种简化MEM数据处理算法,对短时间窗WSN预抽样数据流的适用性进行了分析。其次以传感器节点采样过程为分析对象,分析了采样端数据质量评估的物理意义,建...
【文章来源】：武汉科技大学湖北省
【文章页数】：65 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 出发点及意义
1.2 研究现状
1.2.1 传感器网络的结构与数据处理
1.2.2 传感器网络的数据质量管理
1.3 本文工作与创新之处
1.4 本文的组织结构
1.5 本章小结
第2章 基于完整性约束的WSN数据质量评估方法的设计
2.1 WSN数据质量评估的必要性
2.1.1 海量WSN数据的收集
2.1.2 WSN数据的不确定因素
2.2 数据质量评估方法
2.2.1 数据质量管理的基本策略
2.2.2 数据质量定义
2.3 基于完整性约束的WSN数据质量准确性评估方法
2.4 本章小结
第3章 基于MEM的采样端原始数据流误差估计算法
3.1 WSN中异常数据检测算法及数据流特性分析
3.2 基于MEM的数据误差估算原理
3.3 基于MEM的 WSN数据分析以及其简化计算方法
3.4 数据流误差与采样端输出信噪比的关系分析
3.5 本章小结
第4章 基于传输参数的接收端数据准确性评估
4.1 WSN的节点采样质量模型
4.2 WSN数据传输过程质量分析
4.2.1 基于传输信道特性的数据质量分析
4.2.2 汇聚或转发节点处数据质量分析
4.3 端到端单源数据流传输质量模型
4.4 网络数据质量的衡量方法
4.5 数据准确性等级可视化
4.6 本章小结
第5章 实验与分析
5.1 WSN中基于MEM算法的单源数据误差的实验分析
5.2 数据质量性能分析
5.3 本章小结
第6章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
致谢
参考文献
附录1 攻读硕士学位期间发表的论文
附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目
【参考文献】：
期刊论文
[1]深井上下山煤柱区巷道围岩响应特征数值模拟及其灾害控制[J]. 李川,张明. 矿产勘查. 2018(11)
[2]基于ZigBee无线传感网络的森林防火预警系统设计分析[J]. 黎伟强. 数码世界. 2018(11)
[3]基于时间序列数据的无线传感器网络的异常检测方法[J]. 彭能松,张维纬,张育钊,黄焯,郑力新. 传感技术学报. 2018(04)
[4]大数据质量评估的标准及过程研究[J]. 王力,周晓剑. 经营与管理. 2018(04)
[5]大数据治理[J]. 赵洪涛,任成露. 数码世界. 2018(03)
[6]WSN中基于可靠性评估和路径自适应配置的多径路由协议[J]. 张娓娓,陈绥阳. 计算机应用研究. 2018(11)
[7]位移传感器数据高精度采集电路设计[J]. 张斌,栾红民,李玉霞,吴庆林,王晶,曲云昭. 电子器件. 2017(05)
[8]信息系统实用化及数据质量管理研究[J]. 吴永欢,孙煜华,廖嘉炜. 信息与电脑(理论版). 2017(18)
[9]大数据治理的概念及其参考架构[J]. 郑大庆,黄丽华,张成洪,张绍华. 研究与发展管理. 2017(04)
[10]基于排队论的低功耗无线传感技术及其应用[J]. 王志繁,叶庆卫,周宇,王晓东. 计算机工程. 2016(08)
博士论文
[1]多通道噪声测量的关键理论与应用研究[D]. 曾金芳.湖南大学 2015
[2]无线传感器网络入侵检测关键技术研究[D]. 傅蓉蓉.北京交通大学 2013
硕士论文
[1]永久基本农田数据质量评定方法研究[D]. 吴杨玲.西南交通大学 2017
[2]恶劣环境下无线传感器网络的数据存储问题研究[D]. 易琼.南京邮电大学 2016
[3]基于统计方法的异常数据检测及其修复[D]. 金伟.南京邮电大学 2016
[4]K-means聚类算法的改进研究[D]. 宋建林.安徽大学 2016
[5]协同过滤推荐系统中稀疏性数据的算法研究[D]. 李容.电子科技大学 2016
[6]大规模传感网数据整合平台关键技术研究[D]. 刘东平.宁夏大学 2016
[7]数据质量评估与提升方法及应用研究[D]. 唐继仲.上海交通大学 2015
[8]数据质量中精确性的研究[D]. 杨忠胜.哈尔滨工业大学 2013
[9]电力统计数据的质量评估及其异常检测方法研究[D]. 秦璇.长沙理工大学 2013
[10]数据质量管理与数据清洗技术的研究与应用[D]. 陈孟婕.北京邮电大学 2013
本文编号：3345400
【文章来源】：武汉科技大学湖北省
【文章页数】：65 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 出发点及意义
1.2 研究现状
1.2.1 传感器网络的结构与数据处理
1.2.2 传感器网络的数据质量管理
1.3 本文工作与创新之处
1.4 本文的组织结构
1.5 本章小结
第2章 基于完整性约束的WSN数据质量评估方法的设计
2.1 WSN数据质量评估的必要性
2.1.1 海量WSN数据的收集
2.1.2 WSN数据的不确定因素
2.2 数据质量评估方法
2.2.1 数据质量管理的基本策略
2.2.2 数据质量定义
2.3 基于完整性约束的WSN数据质量准确性评估方法
2.4 本章小结
第3章 基于MEM的采样端原始数据流误差估计算法
3.1 WSN中异常数据检测算法及数据流特性分析
3.2 基于MEM的数据误差估算原理
3.3 基于MEM的 WSN数据分析以及其简化计算方法
3.4 数据流误差与采样端输出信噪比的关系分析
3.5 本章小结
第4章 基于传输参数的接收端数据准确性评估
4.1 WSN的节点采样质量模型
4.2 WSN数据传输过程质量分析
4.2.1 基于传输信道特性的数据质量分析
4.2.2 汇聚或转发节点处数据质量分析
4.3 端到端单源数据流传输质量模型
4.4 网络数据质量的衡量方法
4.5 数据准确性等级可视化
4.6 本章小结
第5章 实验与分析
5.1 WSN中基于MEM算法的单源数据误差的实验分析
5.2 数据质量性能分析
5.3 本章小结
第6章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
致谢
参考文献
附录1 攻读硕士学位期间发表的论文
附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目
【参考文献】：
期刊论文
[1]深井上下山煤柱区巷道围岩响应特征数值模拟及其灾害控制[J]. 李川,张明. 矿产勘查. 2018(11)
[2]基于ZigBee无线传感网络的森林防火预警系统设计分析[J]. 黎伟强. 数码世界. 2018(11)
[3]基于时间序列数据的无线传感器网络的异常检测方法[J]. 彭能松,张维纬,张育钊,黄焯,郑力新. 传感技术学报. 2018(04)
[4]大数据质量评估的标准及过程研究[J]. 王力,周晓剑. 经营与管理. 2018(04)
[5]大数据治理[J]. 赵洪涛,任成露. 数码世界. 2018(03)
[6]WSN中基于可靠性评估和路径自适应配置的多径路由协议[J]. 张娓娓,陈绥阳. 计算机应用研究. 2018(11)
[7]位移传感器数据高精度采集电路设计[J]. 张斌,栾红民,李玉霞,吴庆林,王晶,曲云昭. 电子器件. 2017(05)
[8]信息系统实用化及数据质量管理研究[J]. 吴永欢,孙煜华,廖嘉炜. 信息与电脑(理论版). 2017(18)
[9]大数据治理的概念及其参考架构[J]. 郑大庆,黄丽华,张成洪,张绍华. 研究与发展管理. 2017(04)
[10]基于排队论的低功耗无线传感技术及其应用[J]. 王志繁,叶庆卫,周宇,王晓东. 计算机工程. 2016(08)
博士论文
[1]多通道噪声测量的关键理论与应用研究[D]. 曾金芳.湖南大学 2015
[2]无线传感器网络入侵检测关键技术研究[D]. 傅蓉蓉.北京交通大学 2013
硕士论文
[1]永久基本农田数据质量评定方法研究[D]. 吴杨玲.西南交通大学 2017
[2]恶劣环境下无线传感器网络的数据存储问题研究[D]. 易琼.南京邮电大学 2016
[3]基于统计方法的异常数据检测及其修复[D]. 金伟.南京邮电大学 2016
[4]K-means聚类算法的改进研究[D]. 宋建林.安徽大学 2016
[5]协同过滤推荐系统中稀疏性数据的算法研究[D]. 李容.电子科技大学 2016
[6]大规模传感网数据整合平台关键技术研究[D]. 刘东平.宁夏大学 2016
[7]数据质量评估与提升方法及应用研究[D]. 唐继仲.上海交通大学 2015
[8]数据质量中精确性的研究[D]. 杨忠胜.哈尔滨工业大学 2013
[9]电力统计数据的质量评估及其异常检测方法研究[D]. 秦璇.长沙理工大学 2013
[10]数据质量管理与数据清洗技术的研究与应用[D]. 陈孟婕.北京邮电大学 2013
本文编号：3345400
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