[1]武加文,李光辉.基于GABP-KF的WSN数据漂移盲校准算法[J].智能系统学报,2019,14(2):254-262.[doi:10.11992/tis.201712003]
WU Jiawen,LI Guanghui.GABP-KF-based blind calibration algorithm of data drift in wireless sensor networks[J].CAAI Transactions on Intelligent Systems,2019,14(2):254-262.[doi:10.11992/tis.201712003]
点击复制
《智能系统学报》[ISSN 1673-4785/CN 23-1538/TP] 卷:
14
期数:
2019年第2期
页码:
254-262
栏目:
学术论文—机器学习
出版日期:
2019-03-05
- Title:
-
GABP-KF-based blind calibration algorithm of data drift in wireless sensor networks
- 作者:
-
武加文1,2, 李光辉1,2,3
-
1. 江南大学 物联网工程学院, 江苏 无锡 214122;
2. 物联网技术应用教育部工程技术研究中心, 江苏 无锡 214122;
3. 江苏省模式识别与计算智能工程实验室, 江苏 无锡 214122
- Author(s):
-
WU Jiawen1,2, LI Guanghui1,2,3
-
1. School of Internet of Things Engineering, Jiangnan University, Wuxi 214122, China;
2. Research Center of IoT Technology Application Engineering (MOE), Wuxi 214122, China;
3. Jiangsu Provincial Engineering Laboratory of Pattern Recognition and Computational Intelligence, Wuxi 214122, China
-
- 关键词:
-
无线传感器网络; 数据漂移; 盲校准; BP神经网络; 遗传算法; 卡尔曼滤波器; 去噪; 模型构建
- Keywords:
-
wireless sensor network; data drift; blind correction; BP neural network; genetic algorithm; Kalman filter; denoising; model building
- 分类号:
-
TP274.2
- DOI:
-
10.11992/tis.201712003
- 摘要:
-
针对无线传感器网络节点容易产生数据漂移的问题,提出了一种新型的跟踪和校准节点数据流漂移的算法。首先使用基于遗传算法优化的BP神经网络对目标节点和其邻居节点间的时空相关性进行建模,以获得目标节点的预测值,再使用卡尔曼滤波器跟踪和校准该节点的数据漂移。针对不同的真实数据集进行仿真实验显示,该方法相较于其他对比方法模型预测精度更高,漂移校准性能更好。实验结果表明,该算法可以精确地校准传感器节点的数据漂移,提高节点数据的可靠性。
- Abstract:
-
Data drifts easily occur in wireless sensor network. To solve this problem, we propose a novel algorithm for tracking and calibrating the drifts of sensor data stream. First, backpropagation (BP) neural network optimized by genetic algorithm is applied to model the spatio-temporal correlations between the target node and its neighbor nodes to predict the value of the node, and then, the data drift of the node is tracked and calibrated by a Kalman filter. The simulation results using different datasets demonstrate that this method has superior prediction accuracy and calibration performance, compared with other methods. The experimental results show that this method can accurately calibrate the sensor drift and improve the reliability of node data.
备注/Memo
收稿日期:2017-12-02。
基金项目:国家自然科学基金项目(61472368)、江苏省重点研发计划项目(BE2016627)、中央高校基本科研业务费项目(JUSRP51635B)、无锡市国际科技研发合作项目(CZE02H1706)、江苏省普通高校专业学位研究生实践创新计划项目(SJLX16_0499).
作者简介:武加文,男,1994年生,硕士研究生,主要研究方向为无线传感器网络数据漂移的检测与校准。;李光辉,男,1970年生,教授,博士生导师,博士,主要研究方向为无线传感器网络、无损检测技术等。主持国家863计划、国家自然科学基金重大研究项目、国家自然科学基金面上项目、科技部中小型企业创新基金及省部级科研项目15项。获得浙江省科技进步二等奖2项、省部级奖励3项、浙江省农机科技奖一等奖及浙江省“科技兴林”奖一等奖各1项,发表学术论文60余篇。
通讯作者:李光辉.E-mail:ghli@jiangnan.edu.cn
更新日期/Last Update:
2019-04-25